AIスマート企業のCaylentが発表した「2025年データ移行レポート」によると、よりスマートにAIツールを使用することが、より成功するデータ移行の鍵となる可能性があります。このレポートは、教育、金融サービス、レクリエーション、医療、製造業、公共事業などの複数業界から300人以上のリーダーを対象にした調査で、いくつか懸念すべき結果を明らかにしています。

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調査によると、6%以下の被調査者が自分の組織が最も挑戦的な移行プロジェクトを予定通り完了できたと答えました。また、6%の企業が移行中にダウンタイムゼロを実現したと答えています。被調査者によると、最も困難な移行プロジェクトには、ローカルからクラウドへの移行、データベースバージョンのアップグレード、クロスクラウド移行などが含まれます。約半数（46%）の被調査者がこれらの複雑な移行において5時間以上のダウンタイムを経験し、顧客体験の問題や収益損失、運用遅延を引き起こしました。

また、被調査者は、これらの複雑な移行の中で最も時間がかかる3つのタスクとして、ソースデータベースからターゲットデータベースへのデータ移行、ターゲットデータベースおよびそのすべての統合のテスト、ターゲットプラットフォーム向けのデータベースアーキテクチャの変換を挙げました。調査結果によると、77%の被調査者がAIがデータ移行において「効果的または非常に効果的」と考えているものの、この技術を成功裏に導入するにはさらに多くの専門知識が必要であることが示されています。

全被調査者のうち、60%が最も困難な移行プロジェクトで生成型AIやデータ移動自動化ツールを利用したものの、53%以上の被調査者が自分たちのニーズに最適なAI機能やツールが何かについて明確な理解を持っていないと答えています。

CaylentのCEOであるLori Williams氏は、「調査結果は私たちが日々見ている現象を確認しています。現代化は迫っていますが、多くの組織が蓄積した技術債務や古い方法によって妨げられ、不必要なダウンタイムや遅れた成果を招いています。」と語りました。彼女はさらに、「Caylentは生成型AIと深いエンジニアリングの専門知識を組み合わせ、複雑なプロジェクトの参入ハードルを下げ、時間を節約することを目指しています。これは、より迅速な移行、低いミレッドコスト、そして変化する市場で成長するためのより強固な基盤を提供します。」と述べました。

ポイント：

📊 6%未満の企業しか複雑なデータ移行を予定通り完了できず、多くの移行で長時間のダウンタイムが発生しています。

🛠️ 調査では、77%がAIがデータ移行において効果的だと考えており、しかし実装にはさらに専門知識が必要です。

🤖 半数以上がどのAIツールや機能が自身のニーズに最適かについて明確な理解を持っていません。