Digitate社のCEOであるアキレシュ・トリパティ氏は、同社の主力製品ignioの製品戦略、市場戦略、チャネル戦略、パートナー戦略を統括している。
Digitateを率いてきた私の旅の中で、企業ITを根本的かつ価値を高める方法で再形成している深遠な変革を目の当たりにしてきた。消費者向けAIアプリケーションが自然に見出しを飾る一方、真の革命はIT運用（ITOps）の舞台裏で起きている—これは現在までにAIがもたらした最も重要なビジネスインパクトの一つを表している変革だ。
AIブームを超えて：真のビジネス価値を見出す
AIエコシステムは3つの相互接続された次元で機能している：インフラ（LLMからコンピューティングリソースまで）、特定の目的を持つアプリケーション、そしてすべてを動かす不可欠な燃料であるデータだ。以前の技術革命とは異なり、AIは必ずしも民主化をもたらすわけではない。データの非対称性は競争優位性と、規制上の障壁や合成データが極端なケースを誤って表現したり社会的偏見を増幅したりする可能性などの重大な課題の両方を生み出している。
複数のサイクルを通じて技術導入を導いてきた私は、見慣れたパターンを認識している。初期のインターネットはeコマースを生み、モバイル技術はアプリ経済を創出した。当初、実装はしばしば必要性というよりも目新しさとして見られていた。AIについては、私たちは同様の転換点にあり、私が自分のリーダーシップチームに常に投げかける問いはシンプルでありながら深遠だ：
「この技術を使って、以前は不可能だった根本的に優れたことができるか？」
その答えは、3つの明確な価値創造カテゴリーに現れている：
1. 応用AIソリューションは、最小限の設定で事前構築されたアプリケーションを通じて即時の機能を提供する。これらのベンダー管理ツール—カスタマーサービスチャットボットからセキュリティ監視システムまで—は、専門知識を持たない組織にAIを民主化する。より迅速な実装とコスト削減を提供する一方で、競争差別化が限られ、ベンダー依存の可能性がある。
2. IT生産性ツールは、ワークフローを置き換えることなく強化し、AI支援を通じて人間の能力を増幅する。GitHub Copilot（コード提案用）や自然言語ドキュメンテーションインターフェースは開発環境に統合され、コンテキストを認識したサポートを提供する。これらのツールは意味のあるワークフロー適応を必要とするが、即時の生産性向上をもたらし、開発者の職人技を維持しながら知識移転を促進する。
3. ビジネスの再構想—私が最も変革的だと考え、当社の焦点を向けているアプローチ—は、AIファーストのレンズを通してプロセスを完全に再考する。この包括的なアプローチは、コアシステムと意思決定フレームワーク全体にAIを組み込み、AIを活用した目標に沿ったデータ中心のアーキテクチャを必要とする。結果は？反応型から予測型のカスタマーサービス、リアルタイムの意思決定インテリジェンス、そして真の競争差別化を生み出す適応型サプライネットワークへの進化だ。
再構想フレームワーク：対応型から予測型ITへ
Digitateでは、私たちは業界を超えて適用できると信じる4つの主要原則を中心とした企業IT変革のフレームワークを先駆的に開発してきた：
1. サービスデスクよりもセルフヘルプは、AI強化された知識ベースとセルフサービスポータルを通じて、ユーザーが一般的な問題を独自に解決できるようにする。このアプローチは、チケット数を減らすだけでなく、ユーザーとITの関係を根本的に変え、ITスタッフをより価値の高い業務に解放しながら信頼を構築する。
2. 対応よりも予防は、何十年もITを支配してきた「壊れたら直す」という考え方からの中心的な転換を表している。インテリジェントな監視と予防措置を展開することで、ユーザーに影響が出る前に問題に対処し、混乱を最小限に抑え、組織の生産性を維持する。
3. 通知よりも発見は、ユーザーからの報告を待つのではなく、包括的な分析を活用して積極的に異常を特定する。この積極的な姿勢は、検出から解決までの時間を劇的に短縮し、より高いシステム信頼性を維持する。
4. 対応よりも予測—おそらく最も革命的な原則—は、歴史的データと予測分析を適用して将来のニーズと課題を予測する。これにより、永続的な消火活動ではなく、戦略的計画とリソース配分が可能になる。
AI成熟度の進化
Digitateでは、当初、平均修復時間（MTTR）を短縮するための自己修復機能に焦点を当て、問題が発生した際にシステムがより速く回復できるようにした。しかし、真の変革は、上流に移動して平均検出時間（MTTD）に取り組み、ユーザーに影響が出る前に問題を特定したときに訪れた。
今日、私たちは企業ITの未来を表すと信じるものを先駆的に開発している：平均予測時間（MTTF）だ。この予測アプローチは、発生する数日または数週間前に潜在的な障害を特定し、ユーザーが混乱として経験することのない予防的な行動を可能にする。
その影響は深遠だった。ITが問題を予測し、それが顕在化する前に防止できるとき、テクノロジーと運用の関係全体が変わる。ITは対応型のコストセンターから、ビジネス価値を推進する積極的な戦略的パートナーへと進化する。
AIストラテジーの構築
組織のAIアプローチを開発する際、私が定期的に自分の経営陣に投げかける以下の重要な質問を検討することをお勧めする：
• 予測能力はどこで、問題をより速く解決するだけでなく、問題のカテゴリー全体を排除できるか？
• あなた独自のデータ優位性は、競合他社が容易に複製できないビジネス特有のAI機会をどのように生み出す可能性があるか？
• 既存のプロセスのうち、単に強化するだけでなく完全に再構想できるものはどれか？
AI時代に成功する組織は、単に最速でテクノロジーを導入する組織ではなく、最も思慮深く業務を再構築する組織となるだろう。テクノロジーリーダーシップにおける20年の経験から、私は目標がAIそのものではなく、ニーズを予測し、問題を防止し、以前は不可能だった体験を提供するシステムを作ることだと確信している。
未来は、対応型から予測型へ、反応から予測へ、修復から予防へと移行するビジョナリーのものだ。それが企業ITにおけるAIの真の約束である。
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