データ＆アナリティクスサミット2023の概要

先週、フロリダ州オーランドで、ガートナー主催の年次データ＆アナリティクスサミットが開催され、数百人のデータ専門家が集結しました。3日間にわたるこのイベントでは、魅力的な基調講演、専門家によるパネルディスカッション、個別相談、インタラクティブな展示などが数多く行われ、データとアナリティクスの未来、そして企業がデータの価値を最大限に活用し、持続的に活用していくために次に目指すべき方向性について、多くの洞察が得られました。

イベントのシルバースポンサーとして、Synitiは顧客、パートナー、そしてGartnerのアナリストから、データ＆アナリティクス戦略とエンタープライズデータ管理の未来について話を聞く機会を得ました。以下に、今週の主な学びをご紹介します。

D&Aのパフォーマンスは事業戦略と結びついている必要がある

ガートナーの主席バイスプレジデントアナリストであるリタ・サラム氏と、同じくガートナーのバイスプレジデントアナリストであるカート・シュレーゲル氏が、データおよびアナリティクスチームがステークホルダーとより効果的に連携する方法について基調講演を行いました。今月発表されたガートナーのレポートによると、調査対象となったデータおよびアナリティクスリーダーの半数以下（44%）しか、チームが組織に価値を提供することに効果的であると回答していません。経営幹部の賛同を得て測定可能な成果を出すためには、最高データおよびアナリティクス責任者（CDA）は、ビジネスステークホルダーを価値創造の主役に据えることを最優先事項とする必要があります。そのためには、ステークホルダーがKPIを達成し、主要な目標を達成するのに役立つ関連データおよびアナリティクスの洞察を提供することが不可欠です。ビジネスに直結するこうした事例に投資することで、データリーダーは組織の文化をよりデータ主導型に変え、部門横断的なリーダーがデータおよびアナリティクスのビジョンに関心を持つようにすることに成功することができます。

サラム氏とシュレーゲル氏によれば、これはデータおよびアナリティクスのリーダーが2023年以降に戦略目標を推進していく上で極めて重要となる。「データ＆アナリティクスのリーダーは依然としてビジネスの言語を理解しておらず、他のビジネス関係者や経営幹部に対して自らの取り組みの価値を証明するよう強いプレッシャーにさらされている。[…] 我々は組織の成果に与える影響という視点から行動しなければならない。」

AIの普及拡大は、D&Aチームの業務方法を変えるだろう

AIチームとデータ＆アナリティクスチームは既に密接に連携しているが、今年、ChatGPTのような生成型AIツールが爆発的に普及し、企業全体で無数のユースケースが展開されたことを受け、ガートナーはこれらのチーム間の連携が強化されるだけでなく、認知科学やその他の科学分野との連携も強化されると予測している。

多くの組織がすでにAIネイティブ企業への変革を進めており、AIおよび機械学習チームは事業に深く浸透しています。生成型AIの台頭に伴い、新たな学際的チームの構築が求められるでしょう。これらのチームには、計算言語学、人類学、神経科学など、幅広い分野の専門家が含まれるべきであり、ガートナーはスタッフのスキル多様性が800%増加すると予測しています。AIチームの組織構造と人員配置の変化に伴い、ガートナーは2026年までに、トップレベルのデータサイエンスチームの約20%が認知科学チームへと名称変更すると予測しています。

アクティブメタデータの価値はダッシュボードにとどまらない

メタデータは、データ管理の進化において重要な役割を果たしているため、今年のカンファレンスでも繰り返し取り上げられたトピックでした。データ分析チームはダッシュボードからデータストーリーへと移行する必要があり、多くのチームがユーザーエクスペリエンスをパーソナライズするためにメタデータを活用しています。

ガートナーは、2026年までに、分析ツールとBIツールの半数がユーザーのメタデータを有効化し、推奨されるコンテキストに応じたジャーニーとアクションとともにインサイトとデータストーリーを提供するようになると予測しています。これは目新しい情報ではないように思えるかもしれません。実際、ガートナーをはじめとする多くの調査会社は、分析プラットフォームとBIプラットフォームにおける動的なデータストーリーと動的に生成されるインサイトというテーマを、ほぼ10年間取り上げてきました。しかし、生成AIと大規模言語モデルの最近の進歩により、これらのプラットフォームはこれらの機能を拡張し、状況コンテキストをより人間らしく理解できるようになりました。これは、組織がデータの使用場所、方法、タイミングにわたって継続的な分析を適用できる能力の重要な推進力となります。D&Aユーザーが分析コンテンツを操作するのにダッシュボードに頼るのではなく、各ユーザーは、ユーザーの役割と、その時点でユーザーにとって重要なビジネス目標を考慮したコンテキストに基づいて、毎日、独自の自動化された動的なデータストーリーを生成できるようになります。

今後1年間で、自動化、インサイトの発見、レコメンデーションを加速するために、積極的なメタデータ活用手法を採用する組織が急増すると予想されます。顧客がメタデータの価値を最大限に活用しようとするにつれ、多様なシステムやユーザーからメタデータを蓄積・強化できる拡張データプラットフォームへの需要も高まるでしょう。

機械の知能が高まっても、人間の判断力は依然として非常に貴重である

現在、生成型AIは転換期を迎えており、ChatGPTはその触媒となって、あらゆる分野のデータおよび分析ユーザーが、この技術が自身の仕事だけでなく社会全体にどのような影響を与えるかを考えるきっかけとなっている。

ここ数週間だけでも、Salesforce、Tellius、Slackなどの大手ソフトウェアベンダーが生成型AIの統合を発表しており、この技術は生産性に大きな影響を与えることが期待されています。これらの機能モデルは大きな進歩をもたらしていますが、真のビジネス価値を引き出すには人間の判断が依然として必要です。慎重なトレーニングが必要であり、ユーザーはモデルがブラックボックス的な性質のため、受け入れられない結果をもたらす可能性があることに気づくかもしれません。Gartnerの主席バイスプレジデントアナリストであるArun Chandrasekaran氏は、「解決しようとしている問題に対してさまざまなプロンプトを試すことで、シームレスな人間と機械のインタラクションを促進するよう、D&Aリーダーは努力する必要があります」と述べています。「人間には似ているように聞こえる同じプロンプトでも、異なる表現を使用すると、まったく異なる結果が生成されることがあります。」