データの断片化とは何か

断片化されたデータは、アクセス、管理、使用が難しく、経営幹部にとってデータ関連の課題のトップ3です。¹これにより、データの孤立、一貫性のないメトリクス、複数の信頼できる情報源、手作業によるデータ処理への依存が生じます。このような課題は事業計画や意思決定にも及び、業務効率や生産性、イノベーション・プロジェクトの妨げとなっています。

エンタープライズ検索拡張生成（RAG）は特に、文脈に沿った回答を提供するために、独自の情報を含む大規模なデータ・セットを必要とします。しかし、データチームがさまざまな場所やリポジトリにまたがってデータを整理しなければならない場合、これらの取り組みはすぐに勢いを失います。

多くの組織にとって、データの断片化を避けるのは簡単ではありません。企業が管理するデータの量は爆発的に増えており、その多くは非構造化データです。2025年の研究によると、最高データ責任者のうち、組織が非構造化データをビジネス価値をもたらす形で活用できると確信しているのは、わずか26%にすぎません。²

既存のレガシー・システムに新しいサービスとしてのソフトウェア（SaaS）ツール、クラウド・プラットフォーム、ビジネス・アプリケーションが着実に追加されていくことで、すでに複雑な環境がさらに複雑になります（一般にSaaSスプロールと呼ばれる現象）。

統合データを実現するために、組織はデータ統合 、集約、データ・ガバナンス、データ・ファブリックアーキテクチャーなどのストラテジーを活用することができます。しかし、データの断片化に対処するには、考え方の転換も必要です。つまり、データを戦略的資産としてサポートするための文化や働き方の調整です。

データの断片化には2つのタイプがあります。このページでは、システムや環境全体での組織のデータの制御されていない分散に焦点を当てています。ただし、この用語は、目的志向のデータベース管理システム（DBMS）やファイル・システムの性能最適化ストラテジーを表すこともあります。

理想的なシナリオでは、企業は高速で稼働します。効率的で、リアルタイムのデータフローに基づき、すべてを高速の人工知能（AI）ツールによってサポートされる、データ駆動型の意思決定を行います。しかし実際のところ、多くの組織ではデータ資産が断片化されているため、時間とコストがかかり、手作業が非常に多くなります。

以下は、企業におけるデータの断片化の主な例です。

• 信頼できる唯一の情報源がない
• かなりの手作業
• 遅い、または停滞した意思決定
• 増大するITコスト
• 安全保障とガバナンスのギャップ

データが断片化されている場合、さまざまな部門やシステムが一貫して参照できる、信頼性の高い統一されたビューを維持することは困難です。これは多くの場合、信頼できる唯一の情報源（SSOT）と呼ばれます。

SSOTがなければ、データの不一致が発生し、チームは一元化されたレポートに対する信頼を失い、代わりに独自のデータセットと分析に依存するようになります。この断片化された意思決定は、ビジネス全体に一貫性の欠如と不整合を生み出します。

分断されたデータでの作業は本質的に非効率的です。データチームは、データの検索、収集、照合を行うだけでなく、パイプラインの手作業での接続や、システムに互換性がない場合にデータの複製を行う必要があります。

データは非構造化であることも多く、その場合は統合して使用できるようにするために、追加のデータ準備が必要になります。このような反復的なタスクは完了するまでに数時間かかる場合があり、ワークフローの非効率性が生じ、生産性が低下します。

サイロ化されたデータ環境では、統合環境または一元化された環境と比較して、データを取得するために追加の手順が必要となるため、アプリケーションやシステムの速度が低下する可能性があります。これによりレイテンシーが発生するため、データが最終的にダウンストリームで使用されるときに到着した場合に、データが古くなっている可能性が高く、時代遅れの洞察が生成される可能性があります。

レイテンシーはまた、モデルを リアルタイムの意思決定ではなく、過去にさかのぼる分析に制限することで、AIの成功に大きな障壁をもたらします。

データの断片化は、異種のシステムの維持管理に関連するストレージコスト、冗長ソフトウェアへの投資、新システムの統合に必要な追加リソースなど、さまざまな形でコストを押し上げる可能性があります。このような運用オーバーヘッドの増加は、時間の経過とともに総所有コストを増加させ、AIのような新しいテクノロジーの採用を含むモダナイゼーションへの取り組みを遅らせます。

複数の運用システム、パブリッククラウドやプライベートクラウド、オンプレミスのデータセンター、サーバーに分散するデータは、規制要件やプライバシー・ポリシーに沿って発見、管理、保護することがより難しくなります。

このデータの分散は、悪意のある人物の攻撃対象領域を増やし、盲点を生み出すことで、セキュリティーの脆弱性をもたらします。つまり、あるチームがプラットフォームで強力なデータ・アクセス制御を採用しているからといって、同じデータが他のチームでも保護されるとは限らないのです。

エンタープライズAIは達成可能になりつつありますが、ほとんどの企業のデータ環境は依然として断片化されすぎていて、大規模にサポートできません。例えば、2025年のデータによると、調査対象のほぼすべての組織が今後1年以内に高度なAIをデプロイすることを計画していますが、58％が明確に定義されたデータ基盤がないことを認めています。³

構造化データと非構造化データの両方にアクセスできる統合環境がなければ、組織は競争力を維持するために必要な速度と規模でAIプロジェクトを本番環境に移行するのに苦労することになるでしょう。

その理由について詳しく説明します。

• 実行が遅くなります：AIは、さまざまなソースからの大量のデータを必要とします。データがサイロ化していると、チームはモデルの構築とデプロイよりも、データの検索と準備に多くの時間を費やすことになります。
  
  
• コンテキストが制限されます。断片化されたデータは、ビジネスの一部しか把握できません。全体像にアクセスできなければ、モデルのアウトプットは望ましい精度、ニュアンス、有用性を欠きます。
  
  
• リスクが高まります。断片化により、データの信頼性が損なわれます。また、データの管理と保護に一貫性がないことも示しています。これはAIシステムでデータが使用されると、増大する可能性のあるリスクです。

結局のところ、エンタープライズAIは、その背後にあるデータと同じくらい強力で、同じくらい有用です。CEOの72％は、独自データが生成AIの価値を解き放つ鍵であるとまで述べています。⁴

データの統一が重要な理由を説明するビデオで、IBMのプロダクト・マネジメントwatsonx.data担当副社長であるEdward Calvesbertは、AIにとっての独自データの重要性をさらに強調しています。

「あなたの組織のデータは宝の山です。競合他社にはない、貴社ならではのものです。組織が信頼性と精度の高いAIを実現する方法を検討する場合は、AI対応データを用意することから始めることになります。

データの断片化は、急速なデジタル・トランスフォーメーションの兆候であることが多いです：現在の組織は、ますます分散し、混沌としているIT資産全体にデータを保管し、作成しています。データの断片化の具体的な原因には、次のようなものがあります。

• ハイブリッド・マルチクラウド環境
• 未連携のシステム
• 増加するデータ量
• 弱いデータガバナンス

現代の組織では、複数のパブリッククラウド・プラットフォームと、プライベートクラウド・インフラストラクチャーやレガシー・システムが融合される傾向があります。ハイブリッド・マルチクラウド形式は、柔軟性、拡張性、スピードを提供する一方で、ビジネス全体の包括的なデータの可視性を著しく制限する可能性があります。

ストレージ、プラットフォーム、ガバナンスを含む分散型のデータ・インフラストラクチャーは、効果的な統合と管理が困難な断片化された環境を生み出します。

個々の事業単位が異なるスプレッドシート、ツール、ダッシュボード、プラットフォームを使用するのは珍しいことではありません。しかし、分離されたシステムでは、特にレガシー・ツールと最新のツールが混在している場合、データについて簡単に通信できません。

この切断が特に問題となっているのは、これらのシステムの多くが関連するデータや重複するデータを使用して動作していることが多く、それぞれが他のデータを認識せずに、独立してデータを管理していることです。この分離により深いデータ・サイロが生まれ、意図しないデータの保持、不整合、冗長性が生じます。

データは、現代のビジネスの競争力を維持する潤滑油です。この論理に従えば、企業は、ビジネス・インテリジェンス（BI）であれ機械学習（ML）であれ、無秩序に増加するツールやシステムによって生成されたあらゆるデータポイントを、後で使用するために確保していることになります。

しかし、このデータのほとんどは、PDF、ドキュメント、画像、動画といった非構造化情報です。前例のないスピードと圧倒的な量で到来しています。従来のデータ管理機能は、このデータの氾濫を一元的に管理するのに苦労しており、その結果、組織全体で断片的なアプローチになっています。

データ・ガバナンスは、組織のデータの品質、セキュリティー、可用性を確保するのに役立ちます。ガバナンスの基準、プロセス、ポリシー、手順が明確でなかったり、施行が不十分だったりすると、ビジネス機能に支障をきたします。

この曖昧さにより、チームは個々のシステムに独自のデータ標準と分類法を作成することになり、将来の情報共有、コラボレーション、エンドツーエンドの可視性が妨げられます。

実際には、エンタープライズ・データを統合することは、組織があらゆる情報を1つのストレージ・スペースに完全に集約する必要があることを意味するわけではありません。

このアプローチは、ハイブリッド・マルチクラウド環境の複雑さ、データ量の増加、そしてコンプライアンス、セキュリティー、ガバナンスを考慮する必要性があるため、現実的ではありません。むしろ、統合の目標は、適切なデータを適切なタイミングで適切な人につなげることです。

データの断片化を解決するためのストラテジーには、次のようなものがあります。

• マインドセットと文化のシフト
• データ・ガバナンスの強化
• データ・プラットフォームの統合
• データとシステムの統合
• データ・ファブリック・アーキテクチャーの採用
• AI/MLツールの使用

データの断片化を解消する適切なデータ戦略とツールがあれば、組織は大きなメリットを享受できるようになります。まず、AIの導入が加速し、意思決定が改善されるでしょう。長期的には、企業を継続的にサポートして変革するる、民主化されたデータ・エコシステムを獲得することができます。