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統合データとは、異種のデータ・ソースからのデータを単一の一貫性のあるビューまたはプラットフォームに組み合わせることを指します。
データは非常に豊富なリソースです。さまざまなシステムやアプリケーションで毎秒生成されています。Eメール、チャット、ミーティング、ソーシャルメディア上のやりとり、ファイル、アクションのひとつひとつが、顧客や業務上のタッチポイントとなり、分析、オートメーション、AIのためのデータの無限の供給源となります。
しかし、多くの企業では、このデータは活用できません。そのほとんどは非構造化データ（画像、Eメール、文書など）であり、事前定義されたスキーマがなく、大量に存在し、従来は分析が困難でした。
企業データ—あらゆる種類のデータ、構造化データと非構造化データを含む—もまた、著しく断片化されています。メインフレーム、クラウド、データレイク、CRM、分析ツールにまたがっているため、複雑さが増し、データ処理の遅れが生じています。また、各部門やチームは独自のツールセットを使用し、独自のデータ・ポリシーに従っているため、企業のデータ資産全体でデータ形式の不整合、不一致、データ品質の低下につながっています。
意思決定のスピードと精度がこれまで以上に重要なので、企業はすべてのデータを効率的に活用できる必要があります。IBM Institute for Business Valueの2025年CDO調査によると、実際、データをデプロイして競争上の優位性を得ることは、ガバナンスやセキュリティーよりも今や最高データ責任者（CDO）にとって最優先事項となっています。1
効果的に統一されたデータ・ストラテジーにより、企業はビジネスの完全で信頼できるビューを得ることができます。データは統合され、高品質で、ビジネスユーザーやデータチームがすぐに利用できる状態にあり、データ駆動型の意思決定、イノベーション、AIのデプロイメントを加速させます。
IBM IBVはまた、これまでサイロ化されていたデータ・ソースを接続した組織では、測定可能な利益が得られることも明らかにしました。メインフレームデータを統合したSalesforceの顧客は、接続していない顧客と比較して、大幅なコスト削減とより正確なAI予測を報告する可能性が約30%高くなりました。2
エンタープライズAI（生成AIや検索拡張生成を含む）は、アクセスできるデータの質にかかっています。また、統一されたデータがなければ、断片化された一貫性のない情報セットでしか機能できません。
説明する場合：あるグローバル企業が人事向けチャットボットを作成し、従業員が休暇制度や医療上のメリット、報酬について質問できるようにしたいとします。人事データが地域やシステムに分散している場合、モデルは部分的で一貫性のないデータ・ポイントに対してしか検索と推論を行うことができません。
米国の文書しかアクセスできないのであれば、そうでない従業員にとって、そのチャットボットは役に立たないでしょう。最新の更新情報が別の場所にある場合、従業員には古い回答や矛盾する回答が提供されます。
統合データは、モデルが完全で一貫性と整合性のあるデータを検索できるようにすることで、モデルのコンテキストの改善にも役立ちます（その運用方法については、コンテキスト・エンジニアリングを参照）。
企業環境は、単なるデータの集合体ではありません。それには、ポリシー、承認プロセス、規制といった制約があります。この情報の多くは、システム間で分散され、時間の経過とともに進化する非構造化データに存在します。
これらの異種のソースをまとめることで、コンテキストを生成するためのより完全で一貫性のある基盤が構築され、モデルの出力の意味と信頼性が向上します。また、データの安全性とコンプライアンスを維持するための一貫したガバナンスの適用が容易になります。
統合されたデータはエンタープライズAIのデプロイメントを加速させ、データのラングリングやクリーニングに費やす時間を削減することで、企業全体へのプロジェクトの拡張を容易にします。実際、組織の86%がAI対応に向けてデータ統合を優先しています。
統一されアクセス可能なデータ環境は、企業に次のような多くのメリットをもたらします。
- コスト効率の向上
- データ・アクセスの改善と民主化
- エンジニアリング生産性の向上
- より迅速な意思決定で
- リスクの低減
統合されたデータはサイロ化を解消し、多くの場合、360度のビューを持つ単一のセルフサービス・エンタープライズ・データ・プラットフォームやダッシュボードの作成をサポートします。そして、多様な利害関係者（データサイエンティスト、データエンジニア、ビジネスインテリジェンスアナリスト）が信頼できる一貫性のあるデータを使用することで、ビジネス上の意思決定が組織でより整合性のあるものになります。
統合されたデータは、データと洞察のギャップを短縮します。データ・ラングリングや準備の遅延がないまま、ユーザーはデータ主導の意思決定を行い、新しいユースケースを見つけ、データが新鮮である内に、より迅速に洞察を得ることができます。実際、CDOの80％が、データの民主化によって組織がより迅速に移動するのを促進していると回答しています。3
絶え間ないデータ移動と異種のツールにより、データはセキュリティーとコンプライアンスのリスクにさらされる可能性があります。しかし、統合されたデータ・エコシステムを使用すれば、組織は機密データにアクセスできるユーザーを管理し、脆弱性を認識して対処し、必要なソリューションをまとめて適用することが容易になります。
データを統合するための万能の方法はありませんが、すべてのデータ統合プロセスには通常、アプローチの組み合わせが含まれます。一般的なデータ統合手法には、次のようなものがあります。
- 最新のデータ・アーキテクチャーを採用
- データを統合
- データを大規模に管理
- データ・パイプラインを自動化
最新のデータ・アーキテクチャーを採用
データ・アーキテクチャーは、データの収集と取り込みからトランスフォーメーション、ストレージ、消費に至るまで、データが組織内をどのように流れるかを示す青写真です。
最新のデータ・アーキテクチャーは、これらの段階をインテリジェントに接続し、データへの合理化されたアクセスを可能にすることで、複雑さを解消します。データ統合のための最新のデータ・アーキテクチャーの例としては、以下のようなものがあります。
- データ・ファブリック：機械学習（ML）、アクティブメタデータ、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）などの技術を用いて、オンプレミスおよびクラウドベースの環境（データレイク、データウェアハウス、データベースなど）にわたる統一された仮想的なデータのビューを作成します。これらは、ガバナンス、拡張性、アクセスのバランスを取るのに役立ちます。
- データメッシュ：ビジネスドメイン（マーケティング、セールス、お客様事例など）ごとにデータを整理し、ドメインチームに所有権を与えます。これらは統合データプラットフォームやデータ・ファブリックと共存することが多いため、データ製品の作成やメタデータ管理などの主要コンポーネントを自動化・最適化できます。
- データレイクハウス：データレイクのスケーラブルで低コストのデータストレージと、データウェアハウスの高性能な分析およびデータ管理機能を組み合わせたものです。データ分析およびAI/MLワークロードの両方をサポートし、多様なデータタイプの大量のデータを組み合わせて保存することを容易にします。
- 統合データプラットフォーム：CRM、データウェアハウス、SaaSアプリケーション、IoTログなど、複数のソースからのデータを単一のインターフェースに統合します。これにより、異なる部門間のデータ・サイロを減らし、ガバナンスを合理化し、組織全体に信頼できる情報源を提供することができます。
データを統合
データ統合プロセスは、さまざまなソースからの断片化されたデータを、多くの場合API、パイプライン、および事前構築済みのコネクターを使用して結合および変換し、ビジネスニーズに合わせてアクセスおよび使用できるようにします。抽出、ロード、変換（ETL）などの手法は広く議論されているが、最新のデータ・アーキテクチャーの一部となっている多くの最新手法も登場しており、以下のようなものがあります。
- ゼロコピー統合：データの複製や移動を必要とせず、元のソースでデータにアクセス可能
- データの仮想化：仮想抽象化レイヤーを使用して、データを物理的に移動させることなく統一
- リアルタイムデータ統合：データが利用可能になり次第取得・処理し、即時統合と利用を可能
データを大規模に管理
データ・パイプラインを自動化
自動化されたデータ・パイプラインはソフトウェアを使用して、システム全体でのデータの移動、トランスフォーメーション、配信を調整および管理します。手作業による介入の必要性が減ることで、自動化はデータ管理ワークフローを合理化し、人的エラーのリスクを最小限に抑えることができます。これにより、分析とAIのためにデータを一貫して準備し、提供することが可能になります。
パイプラインの自動化も、AIモデルやエージェント型システムを組み込むように進化しています。これらのパイプラインは、メタデータ、オブザーバビリティー・シグナル、インテリジェントな意思決定を使用して、データが一貫して検証、管理、信頼性が高く、標準化された方法で配信されるようにします。
組織は、データ統合のためのテクノロジー・ソリューションの導入に加えて、次のようないくつかの組織的、文化的、運用上の要因を考慮する必要があります。
- 組織と文化の変化への対応
- 適切なデータ・スキルの育成
- 技術的な落とし穴の回避
- データ・プライバシーとコンプライアンスの確保
データを統合しても、チームや働き方が自動的に統合されるわけではありません。多くの場合、各機能には独自のツール、メトリクス、データ・モデル、通信設定があります。こうしたサイロを解消するには、プロセス、チーム構造、組織の考え方を変革し、データを業務の副産物としてではなく戦略的な資産として扱う必要があります。
データを統合する前に、実装と継続的な運用の両方をサポートするために必要な技術的スキルとデータ・スキルを検討します。IBM IBVによると、調査済みのCDOの47％が、先進的なデータ人材の獲得、育成、維持を最大の課題として挙げています。77％が主要なデータ関連の職務に苦労しており、採用や人材維持の取り組みで必要なスキルが得られたと回答したのはわずか53％でした。4
深くサイロ化されたチームを抱える組織では、同様にテクノロジー環境が分断されていることがよくあります。統一されたビューを作成するためにツールやテクノロジーを選択する際には、企業全体の既存のシステム、プログラミング言語、プラットフォームとどのように統合するかを考慮することが重要です。
患者、従業員、顧客データなどの機密情報は、規制要件を満たし、信頼を維持するために保護する必要があります。組織がデータ統合の取り組みを推進する際には、ライフサイクルのあらゆる段階でデータ・プライバシーとセキュリティーの対策を講じることが重要です。一般的なアプローチには、アクセス制御、ガバナンス・ポリシー、データ・リネージュ追跡などがあります。
参考情報
データ・サイロを排除し、複雑さを軽減し、データ品質を向上させることで、卓越した顧客体験と従業員体験を実現するデータ・ストラテジーを設計します。
watsonx.dataを使用すると、オープンでハイブリッド、かつ管理されたデータ・ストアを通じて、データがどこに保存されていても、すべてのデータを使用して分析とAIを拡張できます。
IBMコンサルティングと連携することで、企業データの価値を引き出し、ビジネス上の優位性をもたらす洞察を活用した組織を構築します。
脚注
1,3,4 The 2025 CDO Study: The AI multiplier effect、IBM IBV、2025年11月12日
2. The State of Salesforce 2025–2026、IBM、2025年10月