ガートナージャパン（以下、Gartner）は、2025年のデータ・アナリティクス（D&A）のトップトレンドを発表した。

　ITリーダーは、次のトレンドを自社のD&A戦略に反映させるように取り組むべきだとGartnerは述べている。

データ・プロダクト

　データ・プロダクトが、その消費者であるユーザーに受け入れられるようにするために、D&Aリーダーはビジネスにとって重要なユースケースに注力し、データ提供の課題を軽減するためにプロダクトを相関させ、スケールさせる必要があるという。再利用可能でコンポーザブルな最小限の機能で、実用に足るデータ・プロダクトの提供を優先することが重要だとしている。また、データ・プロダクトの成果を測定するために、開発チームとユーザーの間で主要パフォーマンス指標（KPI）について合意することが不可欠とのことだ。

メタデータ管理ソリューション

　効果的なメタデータ管理は、テクニカル・メタデータから始まり、そのコンテキストを強化するためにビジネス・メタデータを含めるように拡張されていくという。さまざまな種類のメタデータを組み込むことで、組織はデータ・カタログ、データ・リネージ（来歴）、AIドリブンなユースケースが実現可能に。メタデータの探索や管理の自動化と分析を促進するツールを選択することが重要だとしている。

マルチモーダル・データ・ファブリック

　堅牢なメタデータ管理の実践には、データ・パイプライン全体でメタデータをキャプチャし、分析することが必要だという。データ・ファブリックによる自動化や洞察の取得は、データのオーケストレーションに対するユーザー要求を満たし、DataOpsによって運用を改善させ、データ・プロダクトの実現に貢献するとのことだ。

シンセティック（合成）データ

　AIイニシアティブを進展させるためには、データが欠落している、または取得が困難な領域を特定することが重要だとしている。シンセティック・データは、機密データの代替となり、データのプライバシーを確保するだけでなく、データのバリエーションを増やすことによってAIイニシアティブを促進するという。

エージェンティック・アナリティクス

　AIエージェントを用いたデータ分析は、組織に革新的なビジネス成果をもたらすとしている。自然言語によってデータから洞察を獲得し、その洞察をまた自然言語で表現する、新たなユースケースを試行し、デジタル・ワークプレース・アプリケーションとの統合についてのベンダーのロードマップを評価することが推奨されるという。AIガバナンスを確立することでエラーやハルシネーションを最小限に抑え、AI-Readyのデータ原則にのっとって取り組みを評価することが重要だとしている。

AIエージェント

　AIエージェントの価値を引き出すためには、大規模言語モデル（LLM）にのみ依存するのではなく、他の分析およびAI手法も組み合わせて考えることが必要だという。D&Aリーダーは、AIエージェントがアプリケーション間でデータをシームレスにアクセスし、共有できるようにする必要があるとのことだ。

小規模言語モデル

　特定の領域内において、より正確で文脈に適した出力を得るために、大規模言語モデルではなく小規模言語モデルを検討することが推奨されるという。それには、拡張生成や領域特化型モデルの微調整に必要なデータを提供することが求められるとのことだ。小規模言語モデルは、特にオンプレミスで運用する場合において、機密データの取り扱いや計算リソースとコストの削減に役立つとしている。

コンポジットAI

　複数のAI技術や手法を組み合わせることで、AIの影響力や信頼性を向上させられるという。D&Aチームは、生成AIやLLMに、データ・サイエンス、機械学習、ナレッジ・グラフ、最適化などの手法を組み合わせた包括的なAIソリューションを提供する必要があるとのことだ。

意思決定インテリジェンス・プラットフォーム

　データ・ドリブンから意思決定中心のビジョンへの移行が重要だという。モデル化による価値が高く見込まれる意思決定を優先し、意思決定インテリジェンス（DI）のプラクティスを適用して、DIプラットフォームを構築することが推奨されるステップだが、意思決定の自動化における倫理、法的、コンプライアンスの側面に対処する必要があるとしている。

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