2026年6月9日に開催されたDataiku Summit Tokyo 2026に参加しました。そこで聴講したセッションから多くの企業でAIツールの導入が進む一方、「現場に定着しない」「属人化や野良AI化でガバナンスが効かない」という「実装の壁」が顕在化していると感じました。
本記事では、Dataiku Summit Tokyo 2026のキーノートおよび企業の事例から、Dataikuが選ばれる理由を「人（People）」「オーケストレーション（Orchestration）」「ガバナンス（Governance）」の3視点で紐解きます。
さらに、現場の知見を安全にAIエージェント化する「E2A (Expert-to-Agent)」や、乱立するAIを横断管理する「Agent Management」など、2026年最新の新機能群が企業のAI活用をどう次のステージへ押し上げるのか、未来の展望とともにレポートします。
はじめに：AI活用の現在地と、「実装の壁」
現在、多くの企業でAIツールの導入は進んでいますが、「ツールはあるが会社として定着しない」「属人化していてガバナンスが効かない」といった課題に直面し、実務での真の成果に直結している企業は多くありません。
最大の障壁は、AIを「日常業務のドメイン知識」といかに接続するかという実装面でのギャップと、管理外のAIが増殖する「野良AI」のリスクです。これらの課題を解決し、AIを「組織の競争力」へと変えるために、先進企業はDataikuのどのような機能を活用し、配置された最新機能はそれをどう後押ししていくのでしょうか。
Dataiku Summit Tokyo 2026 とは
AIの活用フェーズが「実証」から「実務での成果創出」へと移行する中、人とAIの協奏（オーケストレーション）とガバナンスをテーマに開催された大規模カンファレンスです。AIを個々の独立したプロジェクトではなく、一つのオペレーショナルシステムとして稼働させるための最新の知見と、Dataikuの新機能群が共有されました。
- 開催日: 2026年6月9日
- 開催場所: 東京ミッドタウンホール＆カンファレンス
- イベント公式ページ: https://meet.dataiku.com/dataiku-summit-tokyo-20260609/
1. 現場の「中間層」の自走を支える基盤と、AI実装の民主化
【なぜDataikuを選ぶのか】
多くのツールが「専門のデータサイエンティスト」か「エンドユーザー」のどちらか一方に偏る中、Dataikuは業務のドメイン知識を持つ「現場の中間層（現場でのAI実装の担い手）」が自走できる共通基盤だからです。データ準備から予測AI、生成AIの構築までを一つのビジュアルインターフェースで完結できるため、組織全体のAI民主化を最速で実現できます。
【企業の課題とDataikuの活用機能】
今回のSummitで登壇されていたソフトバンクの事例やアシストの商社への支援事例では、現場のアイデアを即座に形にするため、全社横断組織（CoE）の統制のもとでDataikuを共通基盤として採用しており、営業やマーケティングなど、幅広い非IT部門でのAI施策の内製化に成功しています。
【新機能による今後の後押し】
今後、この「中間層の自走」をさらに強力に後押しするのが、「Dataiku E2A」と「Dataiku Cobuild」です。
Dataiku E2Aにより、現場の専門家が持つナレッジを直感的なビジュアルロジックで直接AIエージェントに組み込めるようになります。AIが迷った際には人間に判断を委ねる「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の仕組みも備わり、非IT部門でもより安全な実装が可能になります。
Dataiku Cobuildを使えば、自然言語で「こういうアプリが欲しい」と入力するだけで、データパイプラインからAIエージェントまでを含むプロジェクトが自動生成されます。コード生成のようなブラックボックス化を防ぎ、視覚的で検査可能な「Dataiku Flow」が作られるため、現場担当者自身でレビューや修正が容易になります。
2. 分散データの統合から、高度な意思決定システムへの進化
【なぜDataikuを選ぶのか】
単にデータを分析したりチャットボットを作ったりするだけでなく、社内に散らばる大規模なデータをノーコードで統合し、企業の「厳格なコンプライアンス」や「意思決定ルール」とAIを安全に融合させることができるからです。
【企業の課題とDataikuの活用機能】
今回のSummitで登壇されていたマネースクエアの事例では、複数データベースへのデータ分散と、金融機関としての厳格なAML（マネーロンダリング対策）ガイドラインへの適応が課題でした。Dataikuのノーコードデータ管理機能を活用することで、分散データを統合しており、導入から本番稼働までを圧倒的なスピード感で内製化しました。
【新機能による今後の後押し】
製造業のサプライチェーンや金融リスク管理といった、さらに複雑で厳格な意思決定を求める要件に対しては、新機能「Dataiku Reasoning Systems（推論システム）」が強力な武器となります。 これは、データパイプライン、予測モデル、ビジネスルール、専門家のドメイン知識、人間の判断といった「複数のインテリジェンス」を統合し、一つの高度な意思決定システムとして機能させるものです。これにより、単一のAIモデルやエージェントでは解決できない複雑なビジネスプロセスの自動化と高度化が、今後ますます後押しされることになります。
3. 属人化・野良AIを防ぐガバナンスと、複数AIの一元管理
【なぜDataikuを選ぶのか】
現場へのAI普及と引き換えに発生する「処理のブラックボックス化」「プロンプトスキルの差による精度のブレ」「管理外のAI（野良AI）の増殖」といったガバナンスの崩壊を、開発と同時に防ぐ仕組み（ガードレール）が最初から組み込まれているからです。
【企業の課題とDataikuの活用機能】
今回のSummitで登壇されていたパナソニックグループの事例では、少数の担当者によるデバイス品質管理の属人化や、チャットボットのアウトプットのバラつきが課題でした。Dataikuの視覚的なFlowで処理を共通化し、Trace ExplorerによるAIの精度悪化要因の調査、DLSによるセキュリティ担保、Metricsによる品質管理を組み合わせることで、属人化を排除した安全な運用体制を構築しています。
【新製品による今後の後押し】
企業内でAIツールの併用が進み、「AIエージェントの野良化」が深刻化する中、これを後押しするのが新製品「Dataiku Agent Management」です。 この製品は、Dataiku上だけでなく、Amazon BedrockやSalesforceなど他プラットフォームで稼働するエージェントも横断的に管理できる「コントロールタワー」となります。単なるシステム稼働時間の監視にとどまらず、実際のビジネスKPIに基づく稼働状況（ヘルス）を確認し、期待される動作からの逸脱（ドリフト）をプロアクティブに検知できるため、全社レベルでの強固なガバナンス構築が後押しされます。
まとめ：「人」「オーケストレーション」「ガバナンス」の統合がAIの真の価値を生む
企業がDataikuを選ぶ理由は、現在のAI導入の最大の障壁である「業務への実装」と「ガバナンス」を解決する機能が揃っているからです。
完璧に仕組み化してからAIを導入するのではスピードに遅れ、無秩序に導入すればリスクを抱えるというジレンマに対し、Dataikuは「人（People）」「オーケストレーション（Orchestration）」「ガバナンス（Governance）」の3つを統合する解を示しています。今後リリースされる新機能群は、企業が低リスク領域で果敢にチャレンジし、高リスク領域で厳格なガードレールを敷くための体制づくりを、より一層力強く後押ししてくれるでしょう。
キーウォーカーでは、Dataikuの導入支援から、貴社固有のデータに最適化した機械学習モデルや業務型AIエージェントの構築、さらに全社活用を見据えたAIガバナンスの整備まで、一気通貫でサポートします。本記事でご紹介したような不正検知の高度化や実務に即したAIエージェントの実装など、「膨大なデータを成果につなげたい」という方は、ぜひ一度、データ活用のプロ集団であるキーウォーカーへご相談ください。
このシリーズのほかの記事もチェック！
この記事の著者：細川亮一
