エージェント型AIの採用を脅かす「信頼のギャップ」が調査で判明：66%の組織が、リアルタイムデータは必須と回答

850人の経営幹部を対象とした新たなグローバル調査では、データソースの断片化とガバナンスの欠如が、AIによる知見からAIによる実行への移行を妨げていることも判明

カリフォルニア州パロアルト発, April 16, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- データ管理のリーダー企業であるデノード (Denodo) は本日、包括的なグローバル調査である「AI信頼ギャップレポート (The AI Trust Gap Report)」の結果を発表した。同レポートは、人工知能の次のフロンティアであるエージェント型AIが、信頼に関する深刻な危機に瀕していることを明らかにしている。

AIが受動的なチャットボットから、独立した意思決定を行い、オペレーショナルワークフローの起動できるエージェントへと進化するにつれ、正確なデータの必要性が今までなく高まっている。 しかし、この調査では、技術的な障壁がこうした取り組みを阻害していることが浮き彫りになっている。

• コンテキストの検索：63%の組織が、特定のビジネスコンテキスト内での「関連データの特定」を、AI導入の主な障壁として挙げている。
• リアルタイムデータの必要性：回答者の66%は、AIデータが信頼できるものと見なされるためには、リアルタイムでアクセス可能でなければならないと主張している。
• セキュリティのパラドックス：67%が、安全なエージェント型オペレーションに不可欠な要件である、システム全体での一貫したセキュリティおよびアクセス制御の維持に苦心している。
• 規模と複雑性：現在、企業のAIイニシアチブは平均して400以上のデータソースからデータを取得しており、20%の組織では1,000以上のソースを扱っている。
• パフォーマンスのボトルネック：回答者の60%近くが、大規模AIで必要な高負荷ワークロードのためにパフォーマンスを最適化することが困難だと報告している。
  
  

デノードのプロダクトマーケティング担当ヴァイスプレジデントであるドミニク・サートリオ (Dominic Sartorio) は次のように述べている。「AIは、単に質問に答えるだけのシステムから、自律的に行動するシステムへと急速に移行しており、この移行によりデータ要件が根本から変化します。 AIエージェントが事業の結果の引き金となる場合、古いデータやガバナンスの及ばないデータを許容する余地は一切ありません。 エージェント型AIを確実にスケールアップするためには、企業は静的データのサイロを脱却し、コンテキスト上で関連性があり、ガバナンスが行き届いた生の情報を基盤として採用しなければなりません。」

本レポートは、「信頼のギャップ」はAIモデルの失敗ではなく、基盤となるデータアーキテクチャを反映したものであると結論付けている。 組織が実験的なAIから自動化されたスケールへと移行するためには、ばらばらなデータ資産とエージェント型システムのリアルタイム要件との間の隔たりを埋める必要がある。

レポート全文をダウンロードする

アーリントン・リサーチ (Arlington Research) が実施したAI信頼ギャップレポート」の調査結果の詳細を閲覧されたい。

デノードについて

デノードはデータ管理のグローバルリーダーであり、信頼性の高いAIエージェントとアプリケーションを支えている。 デノード・プラットフォーム (Denodo Platform) は受賞歴のある論理データ管理ソリューションで、エンタープライズデータをAI、アナリティクス、セルフサービスイニシアチブ向けの、信頼性の高いインサイトに変換している。 世界中の組織がデノードを活用し、従来のデータレイクハウスと比較して大幅に短時間でAI対応・ビジネス対応データを供給し、インサイト獲得の所用時間を最大4倍スピードアップし、345%のROI、10倍のパフォーマンス向上を実現している。 詳しくは、denodo.comを閲覧されたい。

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