AI活用が広がる今、企業に求められる実践基盤とは

2026年6月9日に開催された「Dataiku Summit TOKYO 2026」。アシストは、「ユースケースで見るAI活用の広がりとDataikuの実践領域」というセッションを実施しました。本セッションでは、お客様との取り組み事例をもとに、AI活用が広がる中で企業が直面しやすい課題（ガバナンスや現場への定着など）と、企業のAI活用を支える実践基盤のあり方をご紹介しました。

生成AIやAIエージェントの普及により、AI活用は一部の専門家だけのものではなくなりました。経営層から現場部門まで関心が広がり、ユーザー像は多様化しています。一方でAI推進で直面する課題は、『現場で定着しない』『属人化する』『データ準備に時間がかかる』といった内容で、これまでのAI・データ活用と大きく変わりません。

課題の本質が変わらないなら、必要なのは「場当たり的なアプローチ」ではなく、AI活用の流れ全体を支える土台です。そこで、アシストが様々な業種のAI活用を支援する中でたどり着いたのが「Dataiku」です。今回のセッションでは、Dataikuが実際にどの領域で使われているのかを、3つのユースケースを通じてご紹介しました。

ユースケースで見るDataikuの実践領域

セッションでは、業種や目的の異なるユースケースを通じて、Dataikuの実践領域をご紹介しました。

今回の講演では、次の3つのユースケースで活用像を整理しています。

• 内製化・高度化に向けた基盤のリプレイス

• 生成AI・新技術融合

• データ基盤整備・データ統合

商社・流通業における分析内製化の推進

商社・流通業の事例では、高価な統計解析ツールを外部委託で運用していたため、コスト負担の大きさと、柔軟に改修しにくい点が課題でした。そこで、Dataikuへ移行し、運用コストを抑えながら分析の内製化を実現。さらに、社内に蓄積した構造化データに加え、Excelベースの計画データも加工・統合し、予測AIに活用している点が特長です。

AI活用の共通基盤としての全社展開

AIプロジェクトが部門ごとに乱立すると、ツールや知見が分散し、リテラシーの差が広がり、属人化が進みます。ある製造業では、Dataikuを「誰もが扱える共通基盤」として導入し、GUI中心のノーコード／ローコード機能で、専門家でなくても扱える環境を整えました。熟練者の勘に頼っていた不良要因分析の自動化や、保全マニュアルを対象にしたRAG／AIエージェントでの問い合わせ対応など、複数のユースケースが動いています。予測AIから生成AIまでを一つの基盤で運用することで、スピードとガバナンスの両立を目指せる体制が整いつつあります。

データ流通・パイプライン管理基盤としての活用

IT・通信業の事例では、扱うデータソースが増え、インターフェース開発が追いつかなくなっていました。さらに、用途ごとにツールが分かれ、統制も取りづらい状態でした。そこでDataikuを、データ連携と加工パイプラインを一元管理する基盤として導入。自然文の加工を含む多彩なデータ加工処理と、フルコードまで対応できる操作性が評価され、データ連携専門ツールとの比較を経て採用に至りました。結果として、パイプラインの開発工数とリードタイムを短縮し、連携と加工を一つのツールで管理・統制できる体制を整えています。

AI活用を広げるうえで欠かせないAIガバナンス

AI活用が一般化した現在、多くの企業でCopilotやGeminiなど複数のAIツールを既に併用しています。AI活用が広がるほど、以下のような課題が一気に顕在化します

• 野良AI・属人化

• コスト管理

• セキュリティリスク

ここから先は、“作れる”だけではなく、“安全に使い続けられるか”が論点になります。

DataikuはAIを"作る・活用する"基盤であると同時に"安全に運用し続ける"仕組みまで備えているのが特長です。AI活用におけるガバナンスを次のような仕組みで実現します。

• 標準ルールを定義する

• ポリシーを適切に適用する

• 承認プロセスを通して運用に乗せる

• 品質やリスク、利用状況を継続的に監視する

この仕組みの提供の仕方として、統制とスピードのバランスをどう取るか、その最適なバランスを見極めるために、これまで以上にIT・DX部門、ビジネス部門、管理部門の対話が重要になってきます。また、求められる統制レベルは企業ごとに異なるため、自社に合った最適なバランスを見極める必要があります。

アシストは、これまでのデータマネジメント支援で培った知見を活かし、お客様との共創でAIガバナンスのベストプラクティスづくりに挑戦していきます。

アシストの伴走型支援サービス「AI Buddy」

AI活用を進めたいものの、次のような悩みを抱える企業は少なくありません。

• 何から始めればよいかわからない

• 自社に合うアーキテクチャがわからない

• ビジネス課題とAIが結びつかない

• 推進体制に不安がある

アシストでは、こうした企業に向けて伴走型支援サービス「AI Buddy」を提供しています。お客様の頼れる相棒（Buddy）として、AIプロジェクト推進を支えるAIサクセスマネージャーと、データサイエンティストが、伴走型で支援します。主な支援範囲はテーマ設定やプロジェクトの進め方、推進メンバーの育成、自社に適したアーキテクチャ選定まで多岐にわたります。特に、AIを単なるツール導入で終わらせず、事業課題の解決につなげるための「AI・データ活用ストーリー作成支援」を通じて、目標達成まで一貫して伴走する点が特長です。

また、すべてを外部に委託するのではなく、自社メンバーを主力に据えながら、AIプロジェクトの推進と人材育成、AIリテラシー向上を同時に進められる点も、AI Buddyの大きな価値です。

AI活用を、定着と成果につなげるために

今回のセッションでは、AI活用の広がりとともに生まれる課題に対し、Dataikuがどのような実践領域で価値を発揮できるのかについて、3つの具体的なユースケースでご紹介しました。分析内製化、全社共通基盤としての展開、データ流通基盤としての活用～など、業種も目的も異なりますが、いずれも「AI活用を個別の施策で終わらせない」ための基盤としてDataikuが機能しています。皆さまが今後AI活用の推進を検討される中で、少しでも近しいテーマや参考になるユースケースがあれば幸いです。

AI活用を継続的な成果につなげる鍵は、個別の実験にとどめず、現場で使い続けられる基盤と運用の仕組みを整えることです。アシストは、Dataikuの活用支援と「AI Buddy」による伴走を通じて、お客様のAI・データ活用の定着と拡大をご支援します。

「何から始めればよいかわからない」「自社に合った進め方を知りたい」という方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

オンデマンド配信のご案内

セミナーレポートでは伝えきれなかったセッション当日の内容を、オンデマンド動画で公開しています。3つのユースケースを軸に「"実際に"どう進めたか」「AIガバナンスで何を押さえたか」まで踏み込んでお話ししたセッションです。

お問い合わせ

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