アナリストレポート
データレディネス・インデックス2026年
成功する AI 基盤を読み解く
AI ツールとデータドリブン戦略が競争環境を大きく変える中、企業はAI を活用した目標を測定可能な成果へと結びつけることに注力しています。しかし、強固なデータインフラを伴わないスピード重視のアプローチは、目標と成果のギャップを広げ、AI イニシアチブが拡大するにつれ、多くの企業が投資対効果 (ROI) が依然として期待を下回る理由を模索しています。
AI から価値を引き出すには、「データ・レディネス（データ準備性）」、つまり企業全体で、あらゆる場所に存在するデータをアクセス可能で信頼性の高い、実用的な形で最大限に活用することが不可欠です。多くの企業はデータ活用を望んでいますが、基盤となるデータがAIに対応できていないことに気づいています。この基盤がなければ、最も高度なAI戦略でさえ、有意義で持続的な効果をもたらすことは困難です。
本レポートでは、以下の内容について解説しています。
AI 導入が加速する一方で、投資対効果 (ROI) が伸び悩んでいる原因とは？
データ可視性の低さがビジネスへの影響を阻害している要因とは？
データ成熟度が、先進企業と後発企業を分けるポイントとは？
なぜあらゆる業界の組織が今、データ戦略の見直しを迫られているのか？
データ・レディネス度指標の概要
データ・レディネスを高め、AI 導入を加速させるための戦略を知りたい方は、レポート全文をご確認ください。