組織のどこかで、今この瞬間もAIエージェントが意思決定を下しています。
しかし、あなたはそれを承認した覚えもなく、存在すら知らず、ましてやその判断が正しかったかどうかを確認する術もほとんど持っていないはずです。
これが、今日のエンタープライズAIの現実です。社内の各チームが独自にエージェントをデプロイし、調達部門が購入したソフトウェアにはエージェントが同梱され、導入時にはベンダーによって密かにアクティベートされています。モデルはあらゆるクラウド上で稼働し、生成AIアプリケーションはガバナンスチームが追跡しきれないほどのスピードで構築されています。実際、DataikuとHarris Pollが600人のエンタープライズCIOを対象に行った最近の調査（英語）では、82%が「従業員がAIエージェントやアプリケーションを開発するスピードが、IT部門がガバナンスできる速さを上回っている」と回答しています。
この調査結果は、経営層がすでに肌で感じている危機感を裏付けています。McKinseyの報告によると、88%の企業がAIを利用しているものの、そこから真の価値を引き出せているのはわずか6%に過ぎません。多くの組織において、複雑さだけが積み上がり、成果が伴っていないのが現状です。
AIはあらゆる方向に拡大し、その大部分がチェックされることも、全体を束ねるシステムもないまま放置されています。この連携レイヤー（connective layer）がなければ、投資だけがインパクトを上回るスピードで膨らみ続け、その溝は広がる一方です。
本日、私たちはその溝を埋めるために設計されたAIサクセスのためのプラットフォーム（Platform for AI Success）と、その中核となる3つの新製品、Dataiku Agent Management、Dataiku Cobuild、Dataiku Reasoning Systemsを発表しました。これは、単発のモデルやエージェントをデプロイする段階から、組織全体で管理されたシステムとしてAIを運用する段階へと、エンタープライズAIのアプローチを転換させるものです。
エンタープライズAIを機能させる連携レイヤー
10年以上にわたり企業のAIサクセスを支援してきた中で、一つのパターンが明確になっています。成功している組織は、チーム、AIシステム、そして大規模な環境でAIを信頼できるものにする統制の間に、強力な連携を築いています。
AIサクセスには、以下の3つの柱が共に機能する必要があります。
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人: ビジネスの専門家、アナリストからエンジニアまで、あらゆるタイプの構築者が、共有環境の中でそれぞれのスキルセットに合ったツールを用いて安全に貢献すること
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オーケストレーション: 機械学習モデル、LLM、エージェント、ビジネスルール、および人間の判断を、実際の運用ワークフローとして連携させること
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ガバナンス: 可視性、検証、およびパフォーマンス測定が、設計から本番稼働に至るまで組み込まれていること。
Platform for AI Successはこのレイヤーを提供します。AIを孤立した実験としてではなく、ビジネスの一部として運用できる単一の環境で、人、オーケストレーション、およびガバナンスを橋渡しします。
プラットフォームが解決する課題
AIが企業全体に広がるにつれ、3つの運用上のギャップが無視できなくなっています。組織が増え続けるAIエージェントを可視化やガバナンスできないこと、ビジネスのアイデアを簡単に実用的なAIに変換できないこと、そして複雑な企業の意思決定に必要な複数のインテリジェンスを連携できないことです。
AIサクセスのギャップを埋めることは、これらの課題を直接解決することを意味します。Platform for AI Successは、まさにそのために設計された主要な機能を導入します。
Dataiku Agent Management
(画像をクリックしてデモを視聴。AudioTrackで日本語を選択ください)エージェントは組織が追跡できる以上の速さで増殖しています。それらはクラウドプラットフォーム、エンタープライズアプリケーション、社内ツール、およびベンダーのエコシステムで構築されています。ほとんどの企業には、どのようなエージェントが存在し、どのような意思決定を行っているのか、あるいはビジネス価値を提供しているのかを一元的に把握する手段がありません。これが新たなガバナンスの課題を生んでいます。
従来の監視は、稼働時間、レイテンシー、エラー率といった技術的な健全性に焦点を当てていました。しかし、エージェントは技術的に正常であっても、誤った判断を下したり、ポリシーに違反したり、一貫性のない結果を出したりすることで、ビジネスに損害を与える可能性があります。
Dataiku Agent Managementは、エンタープライズAIエージェントのためのコントロールタワーを提供します。システムの健全性だけでなく、エージェントによる意思決定の品質、ポリシーへの適合性、およびビジネスインパクトを監視します。これにより、Dataiku、AWS Bedrock、Snowflake Cortex、Databricks、Googleなど、プラットフォームを横断してエージェントを一元的に把握できます。ビジネスチームはどのようなエージェントが存在し、どのように振る舞い、意味のある成果を出しているかを確認できるようになります。企業が個別のモデルからAIエージェントの集団へと移行する中で、この可視性は不可欠なものとなります。
Dataiku Agent Management早期アクセスプログラム: 本日より登録受付中です。
Dataiku Cobuild
(画像をクリックしてデモを視聴。AudioTrackで日本語を選択ください)エンタープライズAIにおける最大の障壁の一つは、ビジネスの意図を実用的なシステムに変換することです。リーダーは改善したい意思決定を理解していますが、そのアイデアを本番のAIにするには、通常、ビジネス関係者、データサイエンティスト、エンジニアの間で数週間にわたる調整が必要であり、その過程で何かが必ず抜け落ちてしまいます。
Dataiku Cobuildはその摩擦を完全に取り除きます。自然言語でビジネス目的を記述するだけで、パイプライン、モデル、エージェント、および承認ワークフローを含む構造化されたAIプロジェクトをDataikuのビジュアル環境内に生成します。不透明なスクリプトを生成して信頼を強要するコーディングアシスタントとは異なり、Dataiku Cobuildは、チームが本番環境に送る前に検査、修正、ガバナンスを行える監査可能なシステムを作成します。エンタープライズ環境が求める説明責任を維持しながら、最新のAI構築ツールのスピードを活用できます。
Dataiku Cobuild: 2026年6月より、Designerレベルのユーザーが利用可能です。
Dataiku Reasoning Systems
(画像をクリックしてデモを視聴。自動翻訳字幕で日本語を選択ください)最も重要な企業の意思決定が、単一のモデルやエージェントだけで完結することは滅多にありません。製造の混乱、サプライチェーンの変動、および金融リスク管理には、データパイプライン、予測モデル、ビジネスルール、業務の専門知識、および人間の判断といった、複数の形式の知性が連携して機能する必要があります。ほとんどのAI導入では、これらの構成要素は別々のツールとして扱われています。
Dataiku Reasoning Systemsは、これらを実際のビジネスオペレーションに基づいて設計された、連携した意思決定システムへと統合します。孤立したAIコンポーネントをデプロイする代わりに、組織はモデル、エージェント、ルール、および人間の入力を、明確なビジネス目的に沿ったガバナンスの効いたワークフローへとオーケストレーションできます。これらのシステムは、透明性と監視を維持しながら、組織のリーゾニングを運用AIに直接組み込みます。
新たに発表するDataiku Reasoning Systemsではまず、意思決定が頻繁かつ重要であるハイインパクトな領域に焦点を当てています。
- 製造オペレーション: 提供開始
- サプライチェーン: 2026年第2四半期 提供予定
- 金融リスク: 2026年第3四半期 提供予定
エンタープライズAIの次なるフェーズ
エンタープライズAIはもはや実験ではありません。それは運用上の現実であり、組織の準備ができているかどうかにかかわらず、あらゆるクラウド、あらゆるチーム、およびあらゆる重要なビジネスプロセスに広がっています。もはや問いはAIに投資するかどうかではありません。その投資を実際に機能させるためのインフラストラクチャーが存在するかどうかです。
エンタープライズAIの次なるフェーズで成功する企業は、最も多くのモデルやエージェントをデプロイした企業ではありません。AIを組織全体で連携したシステムとして運用できる企業です。
そのような企業は、どのようなAIシステムが存在し、どのような意思決定を行っており、その意思決定が測定可能なビジネス価値をもたらしているかを知っています。可視性、ガバナンス、およびコントロールを維持しながら、ビジネスの意図を迅速に実用的なAIへと変換できます。そして、モデル、エージェント、データ、および人間の専門知識を意思決定システムへと連携させ、実際のビジネスの運営方法を改善していくでしょう。
AIコンポーネントのデプロイから、連携したシステムとしてのAIの運用へのこの転換こそが、エンタープライズAIの次なるフェーズを定義することになります。
AIサクセスのためのプラットフォームは、その転換を強力に支援するために設計されています。