2026年の予測：モダンデータ資産：AIによるデータサイロの解消と、製造業リーダーが知っておくべきこと

多くの組織が、AIエージェントによって社内の業務を変革し、データサイロを1つずつ解消しようとしていることから、製造業界は大きな変化の時期に入っています。製造企業はすでに、時代の先を行き、競争優位性を確立するために必要なテクノロジーへの投資を開始しています。ここでは、企業が前進し続けるために、そして流れに遅れないように、来るべき変化に備えるために知っておくべきことをご紹介します。

モダンデータ資産

従来、製造企業はデータとロジックを異なるビジネスアプリケーションやシステム内にサイロ化していました。そのため、組織横断的なコラボレーションやデータ共有は非常に困難で、イノベーションと成長が鈍化していました。しかし、AI、特にエージェントの形態は、現状打破をもたらしています。私たちは、先進的な企業は、現在のデータ環境をモダンデータ資産へと抜本的に刷新することで大きなメリットを得られると考えています。製造企業が今後注力すべき3つの重要な要素は、サプライチェーンのパフォーマンス、スマート製造、コネクテッドな製品です。

サプライチェーンの性能

製造企業にとっては、今年から新たなサプライチェーンデータソースを活用し、従来型のデータソースを超えた思考を始めるための大きな可能性があります。そのためには、上流からサプライヤー（原材料のデータなど）に、下流から顧客（製品の使用方法や発生する可能性のある問題のデータなど）にアプローチする必要があります。これは、サプライチェーンを包括的に可視化するために、より効率的でスケーラブルな方法を実現することが重要であるという製造企業の認識が高まっている傾向と重なります。

SnowflakeとSAPのパートナーシップとSAP Business Data Cloud（BDC）の可用性は、お客様の設定構成に応じて、ゼロコピー統合によるSAPデータプロダクトへの双方向データ共有とニアリアルタイムアクセスをサポートするように設計されています。これにより、SAPデータを企業の他のエンタープライズデータと統合して、エンタープライズとサプライチェーンの可視性を改善できます。

Snowflakeのお客様の中には、販売、サプライチェーン、予測、財務計画と在庫計画の関係に着目し、データ資産の真の価値を実現するために、すでにBDCを活用したエンタープライズの可視性に投資している企業も存在します。データレプリケーションの削減と自社データに対する信頼感の強化により、業務にパラダイムシフトが起きていると報告しています。信頼できる唯一の情報源を作成することで、すべてのデータの360度ビューが生成され、経営幹部からビジネスSMEまで、組織内のあらゆるレベルのリーダーがビジネス全体にわたって何が起きているのかを正確に理解できるようになります。これは、リーダーが全体的な在庫計画や出荷までのサプライ実行について、より優れたインサイトを求めている場合も同様です。製造業界においてエンタープライズ全体の可視化を優先事項とする企業が増えるなか、これに取り組まない企業は、明確な競争劣勢に立たされることになるでしょう。

スマート製造

工場フロアで観測可能なほぼすべての事象はデータであり、そのデータこそが、業務効率の改善から製品品質の向上に至るまで、オペレーションを最適化するための極めて重要な鍵となります。2026年には、製造企業はカメラやセンサーなどの多様な製造現場ソースからのデータを、問題の原因の発見や品質と歩留まりの改善だけでなく、リアルタイムでの介入や是正措置、品質評価、エネルギー使用量の最適化にも活用するようになると予測されます。

Snowflakeでは、製造現場の機器から、最先端かレガシーかを問わず（レガシー機器は現在も多くの製造企業が使用しています）、セキュアかつ簡単にデータをクラウドに移行するためのパートナーシップを構築しています。

今年、最高執行責任者たちは、現場のモダナイゼーションを最優先に考え、以下の3つの重要テーマに注力しています。

画像解析技術を生産ラインへ迅速に導入し、インラインでの品質モニタリングや作業員の安全確保を即座に実現
AIドリブンな最適化により、新しい生産施設のキャパシティを最適化
計算にAIを使用して在庫を最適化し、原材料や完成品のレベルについてリアルタイムの意思決定を実施

あるお客様事例として、Lindt & Sprüngliは、SnowflakeのテクノロジーパートナーであるHighByteを導入し、製造現場のすべての機器からデータを取得してクラウド化し、予知保全や効率管理などのタスクのためのオンラインソリューションを実現しました。そして、LindtとHighByteは、わずか12か月で稼働させました。製造企業の多くは、特に組織にもたらす変革的な影響を体験すると、今年から製造現場のデータをクラウドに移行することを優先すると考えられます。

コネクテッド製品

自動車や家電、あらゆるIoTデバイスなど、ネットワークに接続されデータを生成する製品を製造している製造企業は、価値の高い情報を豊富に手にするようになっています。これらの情報は、顧客関係の強化や新たなビジネスモデルの創出だけでなく、製品設計や製造工程へのフィードバックとしても活用されています。製造企業は、統合名前空間の登場によって他のビジネスプロセスに統合される前に、このデータをさらにクラウドに送信し始めると考えられます。

統合名前空間は、以下の領域の統合によって実現されます。

ITデータ：SAPやOracleなどのERPシステム
OTデータ：製造現場/運用テクノロジー
IoTデータ：製造企業の製品

従来、製造企業では、機器、SCADA、MES、ERP、クラウドという産業オートメーションスタックの5つのレイヤーの統合は、プロトコル、API、ポイントツーポイントの統合技術が異なるために困難でした。しかし、現在はクラウド、特にSnowflakeのAIデータクラウドが、そのすべてのデータを統合するためのデータストアの役割を果たしています。また、エンタープライズの製造企業は、統合名前空間の登場により、IT、OT、IoTを3つの独立した機会領域と見なすことから脱却し始めています。このコンバージェンスは、顧客体験の改善、コネクテッド製品を通じたサービスの収益化、エッジでのプロアクティブな予測インサイトの実現を通じて、企業の新たな収益向上を支援します。

あらゆる場所でAIを組み込んで活用する

今年から先、そして予見できる未来に向けて、AIがあらゆるものに浸透し始め、すべての意思決定やデバイスにインテリジェンスが浸透し、あらゆるプロセス、製品、可能性が変革するなかで、企業にとって、データと対話できることは不可欠になるでしょう。Snowflake Intelligenceは、データとの対話を可能にしています。私たちは、多様な業界のお客様がさまざまなユースケースでSnowflake Intelligenceを採用しているのを目にしています。たとえば、ユーザーはセマンティックモデルを活用して、「特に在庫が少ない場所はどこか。在庫を補充するにはどうすればよいか」「在庫を補充するために輸送にはどのようなリスクがあるか」「天候が定時補充に影響する可能性があるか」といった質問をしています。

1つの環境にすべてのデータと、そのデータを理解できるAIツールがあれば、このような質問に対する回答を得られます。質問に対する答えを導き出すために必要なデータを抽出し、AIモデルを活用して次善の行動を提示する。Snowflake Intelligenceはこうした回答を可能にし、2026年以降のお客様のデータ活用のあり方を再定義しています。

これらは、製造業界の変化に関するインサイトの一部に過ぎません。業界予測の詳細と小売・消費財企業の準備方法については、Manufacturing AI Data Predictions 2026ウェビナーをご覧ください。また、今すぐSnowflake AI + Data Predictions 2026年の展望もダウンロードできます。