MIXIは、データブリックスが提供する「Databricks Data+AI プラットフォーム」を全社のデータ・AI基盤として採用した。
分散したデータの統合や、従業員とAIエージェントが権限に応じてデータを活用できる環境の整備を進め、意思決定の迅速化と事業価値の創出を目指す。
MIXI、全社データ基盤にDatabricks採用
MIXIはスポーツ、ライフスタイル、デジタルエンターテインメントなど幅広い事業を展開し、各事業でデータ基盤を構築して分析や機械学習に活用してきた。
一方、データが部署や個別ツールに分散しており、全社横断での比較・分析や、意思決定に時間がかかる工程の把握が難しい状況にあった。従業員が専門部門にデータ抽出や分析を依頼し、結果を待つ業務プロセスも課題になっているという。
こうした課題を解決するため、同社はデータの収集・統合・分析からAI活用、アクセス制御、利用状況の把握までを一元化できる「Databricks Data+AI プラットフォーム」を採用したと、2026年10月13日に発表した。
2026年6月から全従業員に導入しており、各事業での検証やAI活用に向けたデータ整備を進めている。「モンスターストライク」では、データ基盤の移行を生成AIで加速するなど、具体的な活用も始まっている。
同社は今後、AIアシスタント「Genie」による自然言語でのデータ分析や、生成AIの利用状況・コストの可視化、機密データへの権限管理などを推進する。
AIエージェントにも人と同じ権限体系を適用し、重要な判断には人の承認を組み込む方針だ。
さらに、意思決定からユーザーに価値を届けるまでの時間であるTTM（※）を自動計測し、業務プロセスの改善につなげる計画である。
※TTM（Time to Market）：MIXIが短縮を目指す、意思決定からユーザーに価値を届けるまでのリードタイム。
データ統合の効果と課題 AI活用を左右する運用体制
全社共通のデータ基盤が定着すれば、分析を専門部門に依存する構造が変わり、現場の従業員が自ら仮説を検証できる機会が増えそうだ。
自然言語でデータを分析できれば、専門的な知識がない従業員でも業務上の疑問を調べやすくなり、施策の改善サイクルも速まる可能性がある。
TTMに加えて各工程の所要時間も継続的に計測できれば、意思決定の遅延が生じる箇所を特定し、業務の見直しにもつなげられるはずだ。
一方、データを集約しただけで分析の質や事業成果が自動的に高まるわけではないだろう。
部署間でデータの定義や品質がそろわなければ、同じ指標から異なる結論が導かれる恐れもある。
AIエージェントについても、権限管理や承認手順が不十分なら、機密情報への不適切なアクセスや意図しない処理を招きかねない。
反対に、統制を厳格にしすぎれば、現場での利用や業務効率化を妨げる可能性もある。
重要なのは、基盤の導入自体ではなく、安全性を確保しながら活用範囲を広げ、効果を検証し続ける運用体制だろう。
各事業で蓄積したデータをAI活用につなげられれば、既存サービスの改善に加え、新規事業の仮説検証を加速させる余地もある。ただし、事業価値への貢献は、分析時間の短縮だけでなく、意思決定の質や実際の成果を含めて評価する必要がありそうだ。
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