なぜ今、企業は「Thinking Layer」を必要としているのか

Frost & Sullivan は2025年11月10日、「Designing the Cognitive Enterprise」と題したホワイトペーパーを公表し、企業のテクノロジースタックがこれから向かうべき方向性を示しました。

Building the Thinking Layer: How MetaBrain Redefines Enterprise Tech Stack

AI 活用が高度化する今、単にデータを分析するだけでなく、複雑な意思決定を連続的に学習し、企業戦略と連動して成長する"認知型エンタープライズ"への移行が進んでいます。

その背景には、従来のAI 環境が分析と自動化、意思決定が別々に進み、社内に分断や重複が生じてきた現状があります。これにより、データの整合性や意思決定の共有が妨げられ、本来得られるはずの価値を十分に引き出せていない企業も少なくありません。

Frost & Sullivan が提唱する「MetaBrain」は、こうした課題を統合的に解決する"Thinking Layer"として設計されました。データ運用、推論、ガバナンス、エコシステム連携を一体で扱い、企業が「データ活用」ではなく「意思決定知性」を獲得することを目指す新しいフレームワークです。

今回は、この MetaBrain がもたらす構造変革、認知型オーケストレーションの実像、組織にもたらす信頼性の向上、そして今後の展望について取り上げたいと思います。

統合型テクノロジースタックへの進化

これまでの AI 導入は、多くの企業でサイロ化した形で進んできました。データ分析基盤は存在しても、自動化領域とは連携せず、意思決定プロセスは依然として部門ごとに分断されている、といった状況が珍しくありません。こうした構造は、洞察が業務に反映されない、部門間で同じ分析が繰り返される、重要な機会が見逃されるといった非効率を生み出します。

MetaBrain は、この分断構造を"認知の基盤"として再構築しようとする点に特徴があります。データ・モデルのオーケストレーション層から意思決定ロジックを共有する推論層、さらにモデルの健全性を支えるガバナンス層までを連続的に結びつけ、企業全体で共通の認知プロセスを形成します。

これにより、分析結果が自動化ワークフローへ即時反映され、意思決定の根拠が全社的に共有される環境が整います。判断と行動が循環し、企業自体が学習する「自己強化型エコシステム」へ近づいていく点が重要です。

MetaBrain が目指すのは、AI を"使う組織"ではなく、AI と"協働する組織"への転換です。

自動化から認知オーケストレーションへの移行

デジタルトランスフォーメーションの初期段階では、自動化は主に業務効率化に寄与してきました。しかし、効率性だけを追求した仕組みは、状況の変化に即応できないという課題を抱えがちです。MetaBrain は、自動化に対して"文脈理解"と"推論"を組み合わせることで、質の高い判断を行う一連のプロセスへ変えていきます。

Agentic Orchestration Layer は、複数クラウドにまたがる構造化・非構造化データを扱えるだけでなく、業務横断で再利用可能なテンプレートにより、全社的な統一性を保ちながら変化に適応できる環境を整えます。さらに、ライフサイクル自動化により、モデルのデプロイや更新を人手に頼らず継続的に実行し、AI 活用を止めない運用が可能です。

これにより、企業は「効率化の自動化」から「戦略へつながるオーケストレーション」へ移行します。意思決定のスピードと品質が向上し、調達やサプライチェーン、企画・戦略領域にいたるまで、業務が連動的に進む環境が形成されます。

共有知に支えられる透明で信頼できる意思決定

企業は日々、多数の意思決定を行っています。その中には、組織全体の方向性を左右する重大なものも含まれます。MetaBrain の Reasoning Services は、こうした判断のプロセスを体系化し、部門横断で再利用できる形に変換します。

例えば、リスクやコンプライアンスの判定ロジック、M&A の候補企業評価、イノベーション領域の探索など、領域ごとに積み上がった知識を"共有知のモジュール"として統合します。これにより、判断基準が属人化することなく、全社的に一貫した意思決定が可能です。

また、フィードバックループと監査可能な履歴管理が備わっているため、意思決定に至ったプロセスが可視化されます。これにより、経営層やステークホルダーとの間に透明性が生まれ、組織内の信頼関係が高まります。

MetaBrain は知識の蓄積を単なるデータ管理ではなく、成長の基盤として活用する仕組みと言えます。

ガバナンスが成長を後押しする構造

AI ガバナンスは近年、企業にとって最重要テーマとなっています。モデルの意図しない振る舞い、データの偏り、説明責任の不足は、企業価値に直結するリスクとなり得ます。MetaBrain の Governance & Guardrails Layer は、この課題を前提に設計されており、AI 活用の全プロセスを適切に管理する仕組みが組み込まれています。

アクセス権管理や知的財産の区分、操作ログの管理など、内部統制に必要な要素が明確化されているため、導入企業は AI 活用を安心して拡大できます。ガバナンスが負担ではなく、成長を支える仕組みとして機能する点が特徴です。

また、責任ある AI の原則に基づき、意思決定の経路が追跡可能となるため、企業の外部に対しても信頼性を示すことが可能です。ガバナンスが成長の制約ではなく、拡張のための基盤へと変わっていきます。

エコシステム連携が生む拡張知

認知型エンタープライズは一社だけで成り立つものではありません。MetaBrain の Ecosystem Integration Layer は、SAP、AWS、Azure など主要プラットフォームとの連携を可能にし、25万以上の潜在パートナーとつながる環境を実現します。

Frost & Sullivan のアドバイザリープラットフォームと連携することで、業界のベンチマークやリスクモデル、競争環境の分析といった外部知を組織の意思決定プロセスへ直接埋め込むことが可能です。これにより、企業は社内データだけでなく、エコシステム全体の知識を活用できるようになります。

連携の広がりが企業の成長速度に影響する時代において、エコシステムの活用度合いは競争力の中核となるでしょう。

今後の展望

MetaBrain が提示する「Thinking Layer」は、これからの企業 IT の方向性を象徴しています。人の洞察と AI の推論を連続的に統合し、組織の判断力を強化する枠組みは、今後の市場環境において大きな差を生む可能性があります。

今後、企業は単にクラウドや自動化を導入するだけでは競争力を維持できなくなります。重要になるのは、データと推論が持続的に学習し、状況の変化に適応できる仕組みを構築できるかどうかです。また、エコシステム連携の重要性はさらに高まり、社外資源と社内知の融合が新たなイノベーションを生み出す基盤となるでしょう。

一方で、意思決定が AI と深く結びつくほど、ガバナンスや透明性の確保はより重要となります。企業は技術導入と管理体制の両立に取り組む必要があります。

MetaBrain が示す思考基盤の方向性は、認知型エンタープライズへの転換を見据える企業にとって現実的かつ有望なアプローチとなるでしょうか。

出典：Frost & Sullivan 2025.11

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