投稿者 global-ai-media 
生成AIブームが一巡し、企業は「魔法のようなデモ」から「実務での価値創出」へと関心を移しつつあります。世界38都市で開催されるDatabricks AI Daysというイベントのテーマから読み取れるのは、AI活用の成否を握るのがモデルの性能以上に「自社データの管理（Data Control）」にあるという現実です。本記事では、このグローバルトレンドを紐解きながら、日本企業が直面するデータ基盤の課題と解決策について解説します。
「AIの民主化」から「データの主権」へ
昨今のAI市場において、Databricksのようなデータプラットフォーム企業が大規模なグローバルイベントを展開している背景には、企業のAI活用フェーズが変化している事実があります。初期の「チャットボット導入」や「業務効率化の実験」という段階を超え、企業独自のデータ（プロプライエタリ・データ）をいかに安全かつ効果的にAIに食わせるか、という点に競争の主戦場が移っているのです。
元記事にある「Take control of your data（データを掌握せよ）」というメッセージは、生成AI時代における最も重要な教訓です。汎用的なLLM（大規模言語モデル）を利用するだけでは他社との差別化は困難です。自社の顧客データ、ログ、ドキュメントといった資産を、ガバナンスを効かせた状態でAIに統合できる企業だけが、実質的なビジネス価値を生み出せます。
サイロ化したデータの統合と「データレイクハウス」
AIモデル、特に生成AIを業務システムに組み込む際、最大の障壁となるのが「データの分断（サイロ化）」です。多くの日本企業では、構造化データ（売上数値など）と非構造化データ（日報、メール、画像など）が別々のシステムで管理されています。
ここで注目すべきは、これらを統合的に扱う「データレイクハウス」のようなアーキテクチャの重要性です。これは、安価なストレージであるデータレイクの柔軟性と、データウェアハウスの管理機能を併せ持つ概念です。最新のAIトレンドでは、RAG（検索拡張生成）などの技術を用いて、社内規定や技術文書などの非構造化データをAIに参照させることが一般的になっています。そのため、データの保存場所とAIの学習・推論環境がシームレスに繋がっていることが、開発速度と精度の両面で必須条件となりつつあります。
PoC疲れを防ぐためのMLOpsとガバナンス
「デモは成功したが、本番運用に乗らない」という、いわゆる「PoC（概念実証）疲れ」は日本でも頻繁に見られます。その原因の多くは、運用フェーズにおけるコスト管理、モデルの監視、そしてセキュリティ懸念への未対応です。
グローバルの実務家たちが集う場では、もはや「どんなことができるか」という夢物語よりも、「MLOps（機械学習基盤の運用）」や「AIガバナンス」といった地味ですが不可欠な議論が中心になっています。特に、誰がどのデータを使って、どのモデルを呼び出したかを追跡できるトレーサビリティの確保は、企業のコンプライアンス遵守の観点から避けて通れません。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドを踏まえ、日本の経営層や実務責任者は以下の点に留意してプロジェクトを推進すべきです。
1. IT部門とDX部門の連携強化
日本ではインフラを守る「守りのIT」と、AI活用を目指す「攻めのDX」が組織的に分断されているケースが散見されます。しかし、AI活用はデータ基盤の上に成り立ちます。両部門が連携し、セキュリティを担保しつつデータへのアクセス性を高める統合基盤の構築を急ぐ必要があります。
2. 「丸投げ」からの脱却と内製化の検討
「データを掌握する」ということは、AI開発プロセスの一部をブラックボックス化せず、自社でコントロール可能にしておくことを意味します。すべてをSIerやベンダーに丸投げするのではなく、データ前処理やプロンプトエンジニアリングなど、コアとなる部分は社内にナレッジを蓄積できる体制（あるいは伴走型のパートナーシップ）を目指すべきです。
3. 目的ごとの「適材適所」なモデル選択
最新かつ巨大なLLMを使うことが常に正解ではありません。社内データでファインチューニング（微調整）した小型モデルの方が、コストパフォーマンスとセキュリティの面で優れている場合も多々あります。こうした判断を行うためにも、データ活用基盤の整備が前提となります。
結論として、AI導入を成功させる近道は、AIそのものに飛びつくことではなく、足元の「データ戦略」を見直すことにあります。Databricksをはじめとするデータプラットフォームの動向は、その「基本への回帰」を強く示唆していると言えるでしょう。