01 データサイエンスプラットフォームへの生成型AIの統合の拡大これにより、プラットフォームは開発ツールの集合体から、データサイエンティストが実験を加速させると同時に、モデルやAIアプリケーションの本番環境への移行を改善できる、より統合された環境へと移行しつつあります。2025年11月、IBMは、組織がAIイニシアチブを支援するためにデータ機能をますます優先するようになり、データプラットフォームが企業内のサイロ化された情報を統合し、AIエージェントをサポートするために使用されていると報告した。
02 統合データサイエンスおよびMLOps環境への移行の拡大組織は、データ準備、分析、モデル開発、展開、監視、ガバナンスを統合プラットフォームに集約する傾向を強めています。このアプローチにより、データサイエンスチームとITチーム間の分断が軽減されるとともに、クラウド、ハイブリッド、分散環境など、あらゆる環境にモデルを展開する際に、より高い運用上の一貫性が確保されます。IBMは2026年6月、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境におけるデータアクセス、ガバナンス、AIワークフロー、および展開の改善に重点を置いたデータプラットフォームの機能強化を発表しました。
01 複雑なデータ統合とインフラストラクチャ要件が導入の妨げとなっているデータサイエンスプラットフォームは、データベース、クラウド環境、アプリケーション、その他の分散ソースからの情報を接続しつつ、一貫したデータ品質とガバナンスを維持する必要があります。これらの異種環境を統合すると、実装の複雑さが増し、特に断片化されたレガシーインフラストラクチャを持つ組織では、高度な技術的専門知識が求められます。
01 AIを活用したデータ製品の拡大により、新たなプラットフォームアプリケーションが生まれる組織は、データを従来のレポート作成だけに利用するのではなく、社内データセットを差別化された製品や実用的な情報に変換する方法をますます模索している。
01 モデルライフサイクル全体にわたるデータ品質、ガバナンス、および責任あるAIの維持データサイエンスプラットフォームは、ますます複雑化するAIワークロードをサポートしながら、データ品質、アクセス制御、モデルの透明性、プライバシー、ガバナンスを管理する必要があります。データ品質が低い、あるいはアクセスできないデータはモデルのパフォーマンスを低下させる可能性があり、ガバナンスが不十分だと、AIシステムがビジネスプロセスに深く組み込まれるにつれて、コンプライアンスや運用上のリスクが生じる可能性があります。
2026年6月:Databricksは、トランザクション処理と分析処理のワークロードを単一のデータプラットフォームに統合する新しいアーキテクチャであるLake Transactional/Analytical Processing(LTAP)を発表しました。これにより、個別のETLパイプラインが不要になり、AIおよびデータサイエンスアプリケーションの開発が迅速化されます。
2026年5月:DataikuはSnowflake上でCobuildをリリースしました。これにより、企業はSnowflake Cortex AIとDataikuのエンタープライズAIオーケストレーションプラットフォームを組み合わせることで、自然言語を使用して統制されたAIエージェントとデータサイエンスワークフローを構築できるようになります。
2026年5月:SnowflakeはAmazon Web Services(AWS)と複数年にわたる戦略的提携契約を締結し、企業におけるAI導入の加速、AIインフラの拡張、クラウドベースのデータサイエンスおよび分析機能の強化のために60億米ドルを投資することを約束した。
2025年8月:Databricksは、機械学習向け特徴量プラットフォームであるTectonを買収したことを発表した。これにより、リアルタイムの特徴量エンジニアリングと低遅延データ機能を備え、企業向けAIアプリケーションにおけるAIエージェントエコシステムを強化する。