データ成熟度（データマチュリティ）とは｜自社のデータ活用レベルを確認する

データ成熟度（データマチュリティ）は、自社が今どのくらいデータを扱えているかを、複数の軸で段階として捉える考え方です。
AI活用が推進される今、活用すべき考え方のひとつです。

本記事は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の『データマチュリティ読本』をもとに、概念の定義と成り立ち、成熟度を知るメリット、そして自社を確認するための6つの軸と6段階のレベル、実施の手順を順に整理します。

データ成熟度（データマチュリティ）とは

データ成熟度（データマチュリティ）とは

データ成熟度とは、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の『データマチュリティ読本』（2024年12月）で、次のように定義されています。

データを使いこなし、データの価値の最大化とリスクの最小化を持続的に行え、組織が最大のパフォーマンスを出しているのかどうかを、明確化し、改善するための考え方。

出典: データ経営の総合力を高める データマチュリティ読本 — IPA

つまり、自社が今どのくらいデータを扱えているかを、複数の軸で見える化する考え方です。
売上や利益のような一本の指標で表すのではなく、データを扱う組織能力を、複数の観点で並べて段階的に評価するのが特徴だとご理解ください。

大切なのは、この考え方が「良い／悪い」の二元論ではない、という点かと思います。
あくまで「いま自組織はどの段階にいるのか」を明らかにし、次に目指す段階をイメージするために設計されています。

データ成熟度の歴史

そもそも「成熟度モデル」という考え方は、ソフトウェア工学の分野で生まれました。

ルーツをたどると、1986年、ソフトウェア開発の能力評価のための枠組みを開発したのが始まりです。
翌1987年には、5段階のレベルで開発プロセスを評価する「Capability Maturity Model（CMM）」の原型が提示されました（出典: Watts Humphrey — Software Engineering Institute）。

この考え方がデータ分野へ本格的に応用されたのは、比較的最近のことです。2014年8月にデータ領域の成熟度モデルとして体系化された最初期のものにあたります（出典: Data Management Maturity Model — CMMI Institute）。

日本での本格的な整理は、さらに新しく、2024年12月にIPAが「データマチュリティ読本」を発行したことが1つの節目になりました。
加えて、経済産業省とIPAは、2026年4月のデジタルスキル標準改訂で「データマネジメント」を新たな役割類型として追加し、2027年度からは「データマネジメント試験（仮）」の新設を予定しています（出典: AI時代に不可欠なデータマネジメント — METI Journal ONLINE）。

つまり、成熟度モデル自体は1980年代からある発想ですが、データ分野で体系化されたのが2014年、日本の公的機関がAI時代を見据えた形で整理し始めたのが2024年、というのが現在です。

なぜ今重要なのか

昔から存在していた考え方が、なぜ最近重要視されるように鳴ってるのか。
それは、生成AIやAIエージェントの登場によって、AIに何を答えさせられるかが、AIそのものの性能よりも「自社データの状態」で決まるようになったからです。

このことは、Gartnerの調査にも表れています。
2024年第3四半期に実施されたデータマネジメント責任者248名への調査では、63%の組織が「AI向けの適切なデータマネジメント慣行を持たない、または持っているか分からない」と回答しました。
（出典: Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk — Gartner（2025年2月26日））

「AIを入れたのに使いこなせない」「思ったより成果が出ない」という声の裏側は、多くの場合、AIの賢さそのものではなく、その手前のデータ側の話に行き着きます。
AIの話が盛り上がるほど、その手前の「うちのデータはどのくらい扱える状態か」を段階として評価する視点が必要になります。
データ成熟度が今あらためて重要視されているのは、この構図によるところが大きいのではないかと思います。

データ成熟度を知るメリット

データ活用の全体を俯瞰し、改善点を発見できる

IPAの『データマチュリティアセスメント解説書』は、データマチュリティを把握するメリットとして、まず「データ利活用の全体を俯瞰し、改善点・問題点を抽出できる」ことを挙げています（出典: データマチュリティアセスメント解説書 — IPA）。

「CRMは入っている、BIも見ている、SFAで数字は追える」といったように、個別のシステムでは、それなりに整っている実感はある。
しかし、経営やDX推進の側から全体を眺めようとした瞬間に、「じゃあ全部あわせて、うちのデータ活用は今どんな状態なのか」は答えが出てこない。
個別の点は見えているのに、面として俯瞰できていない、という状態です。

データ成熟度は、この俯瞰を助ける考え方として機能します。
IPA読本では、利用・データ・ツール基盤・リーダーシップ・文化・スキルという6つの軸で自組織を捉え、それぞれの軸の状態をレーダーチャートのように可視化する形が示されています。

全体を1枚の図に落とすことで、「うちは利用と文化はあるが、データとツール基盤が弱い」といった凸凹が浮かび上がってきます。

自社の現在地と、次に目指すべき姿がわかる

2つ目のメリットは、「データ利活用を次の段階に進めるためのステップがわかる」ことだとされています

成熟度モデルの本質は、レベル分けにあります。
「良い／悪い」ではなく、「今この段階なので、次はこの段階を目指す。そのためにはこの領域の打ち手が必要」という段階像で捉えることが、この考え方の価値です。

他社と比較して自社の状況を把握できる

3つ目のメリットとして、「競合他社と比較して自社が立たされている状況を把握できる」ことを挙げています（出典: データマチュリティアセスメント解説書 — IPA）。

共通の評価軸で自社と他社を並べて評価できるため、業界内での自社の位置がつかめます。
「うちだけが遅れているのでは」という不安や、「うちは進んでいるはず」という思い込みを、実際の評価結果として確かめられるようになります。

定期的な測定で新たなビジネスチャンスにつながる

4つ目のメリットは、「定期的な測定とノウハウ蓄積により、新たなビジネスチャンスが生まれる」ことです（出典: データマチュリティアセスメント解説書 — IPA）。

成熟度は、一度確認して終わりではありません。
同じ軸で継続的に評価し直すことで、各軸の変化や打ち手の効果が追えるようになります。
社内にノウハウが蓄積されるにつれて、以前は気づけなかった課題や事業機会が、具体的に議論できるようになるというのがこのメリットの意図です。

データ成熟度を確認する

データ成熟度を捉える6つの評価軸

IPA『データマチュリティ読本』は、データ成熟度を捉えるための評価軸として、次の6つを示しています。

• 利用：データが活用されているか

• データ：データが整備され管理されているか

• ツール基盤：データを使う環境が提供されているか

• リーダーシップ：データ戦略を推進するリーダーがいるか

• 文化：データを重視する文化があるか

• スキル：関係者がそれぞれ適切なスキルを持っているか

出典: データマチュリティ読本 — IPA

そして、各軸をレベル0「管理されていない」から、レベル5「最適化された」の6段階で評価するのが一般的な形です。
名称から読み取れる各段階の状態感を整理すると、次のようになります。

• レベル0 管理されていない：手順や役割が定まっておらず、担当者の裁量に依存している

• レベル1 初期：個別の取り組みは始まっているが、標準化はされていない

• レベル2 立ち上げ：一定の手順が整い、繰り返し実施できるようになっている

• レベル3 定義された：全社の標準として手順や役割が明文化されている

• レベル4 測定し管理している：定量的な指標に基づいて管理・改善が行われている

• レベル5 最適化された：継続的な改善が仕組みとして回っている

レーダーチャートで全体を確認

この6軸で自社を評価するときに大切なのは、平均点ではなく、軸ごとの凸凹の形です。

たとえば、同じ「平均レベル2」でも、「利用と文化の軸は高いが、データとツール基盤の軸が低い会社」と、「基盤は整っているが、リーダーシップとスキルの軸が弱い会社」では、次に打つべき手が異なります。

前者は基盤への投資が優先順位の高い一手になり、後者は責任者の任命や人材育成のほうが先になります。

全体を1枚のレーダーチャートにして、どの軸の数値が下がっているかを確認する。
平均だけでは見えない打ち手の候補が、ここから見えてきます。

いつ、誰が、どのように確認するか

IPAの『データマチュリティアセスメント解説書』は、想定される実施者として、CDO（Chief Data Officer）、データガバナンス・データ利活用の担当者、そしてデータ利活用コンサルの3者を挙げています（出典: データマチュリティアセスメント解説書 — IPA）。

社内にデータの責任者が立っている場合はその人が中心となり、責任者がいない場合は、部門横断でデータの状況を把握できる担当者（DX推進や情シスの企画職など）が実施主体になる形になります。必要に応じて、外部のコンサルの支援を組み合わせるパターンもあります。

実施の頻度に決まったルールはありませんが、事業戦略の見直しや、大きな投資判断の前など、半年〜1年に一度のペースで確認するケースが多く見られます。
継続的に評価し直すことを前提とした考え方であり、一度で終わらせないことが、本来の使い方に近い形と言えます。

まとめ

ここまでの内容を整理しておきます。

データ成熟度（データマチュリティ）は、自社が今どのくらいデータを扱えているかを、複数の軸で見える化する考え方です。
IPAが2024年12月に公開した『データマチュリティ読本』が、日本語で参照できる枠組みとしてまとまっています。

確認の視点は、利用・データ・ツール基盤・リーダーシップ・文化・スキルの6軸と、レベル0〜5の6段階です。
大切なのは平均点ではなく、軸ごとの凸凹の形。
どの軸が下がっているかを見ることで、次に打つべき手が具体的になります。

実施は一度で終わらせるものではなく、半年〜1年に一度、同じ軸で評価し直すことで、各軸の変化や打ち手の効果が観察できるようになります。
この積み重ねが、自社のデータ活用を段階的に前へ進めていく方法になります。

本記事を、自社の議論の出発点として使っていただけると幸いです。