ダニエル・グムシオ氏は、ラテンアメリカ全域に開発センターを持つ一流のニアショアソフトウェア開発企業AssureSoftのCEO兼創業者である。
長年にわたり、データと分析に関する議論はスピードが支配してきた。その約束は明確だった。企業が情報を処理する速度が速ければ速いほど、それに基づいて素早く行動できる。意図された結果は明らかだった：実データに基づく競争優位性だ。
それが長い間、主要なパラダイムだった。しかし2025年、スピードだけでは競争優位性を定義できなくなっている。信頼、コンテキスト、コントロールが今やリアルタイムAIの中心に位置している。最新の警告的事例：大手宅配会社DPDは、不具合のあるアップデートによりカスタマーサービスAIが暴言を吐いたり、会社を批判する詩を書いたりするなど、予定外の動作をしたため、システムを停止せざるを得なくなった。これは、ガードレールと人間によるフォールバックが不可欠である理由を浮き彫りにしている。
企業は、素早い反応が価値を持つのは、その反応が正確である場合のみだということを学んでいる。リアルタイムでの行動は、パイプラインやダッシュボードだけの問題ではない。それはそれらの背後にあるシステムに関するものだ。そして、より頻繁に、それはそれらのシステムの背後にいる人々に関するものである。
リアルタイムの時代が到来した
リアルタイムデータは今や基準となっている。顧客は即時の応答を期待し、業務はライブモニタリングに依存し、リーダーたちは即座の洞察を求めている。これらのプレッシャーが産業全体を形作っている。
金融業界では、AIを活用したリアルタイム分析により、顧客エンゲージメント戦略が人口統計学的セグメンテーションから行動ベースのパーソナライゼーションへとシフトし、製品内で高度にカスタマイズされた体験を可能にしている。医療分野では、AIで処理されたデータを活用したコマンドセンターが、ジョンズ・ホプキンスのような病院で患者の流れ、収容能力、在庫をリアルタイムで監視し、生命に直接影響を与える決定を行っている。
これは単なる技術的なアップグレードではない。正確さとスピードが収束し、決定が断片化されたシステムによって遅延することのない新時代の到来を示している。最も速く適応するビジネスは、単に速く動くだけでなく、まったく異なるレベルで競争することになるだろう。
ガードレールのないスピードはリスクである
運用AIの台頭は新たな責任をもたらす。価格設定、不正検出、供給ルーティングなどの分野で決定を自動化するモデルには、コントロールが必要だ。それは明確なガバナンス、品質チェック、人間による監視を意味する。
ここで多くの企業が自らの脆弱性に気づく。課題はデータ自体だけではない。決定が下される前に、データが信頼でき、コンプライアンスを遵守し、コンテキストを認識していることを確保するシステムの欠如にある。
マイクロソフトの2025年責任あるAI透明性レポートはこの点を強調している。自動化によるワークフローの高速化は、人々が結果を厳密に評価する場合にのみ機能する。人間によるレビューとユーザーのエージェンシーは、特にリアルタイムデータが関与する場合に不可欠だ。より速い洞察は、チェックされなければ成長を加速させることも、あるいは深刻な誤りにつながることもある。
オーストラリアのロボデット事件は警告的な例だ。自動化されたアルゴリズムシステムにおけるレビューの欠如が、誤って計算された債務により何百万人もの人々が不当に請求される結果となった。その結果は単なる経済的損失だけでなく、公共の信頼に対する長期的な損害をもたらした。
教訓は明確だ。自動化主導のプロセスには人間の監視が必要である。それがなければ、このような間違いが再び発生するだろう。リーダーにとっての機会は、自動化と説明責任を組み合わせ、AIが責任を犠牲にすることなくスピードを提供することを確保することだ。
システムからチームへ
リアルタイムの意思決定へのシフトは、インフラだけの問題ではない。それは実行に関するものでもある。リアルタイムの洞察にはチームワークが必要だ。だからこそ、多くの企業が混沌から構造を構築できる専門家に投資している。
最近、AssureSoftのクライアントがDevOpsチームにLLMOpsへの移行を依頼し、すべてのサービスと統合するAIエージェントの開発をリードするよう求めた。マーケティングからエンジニアリングまで、部門横断的なチームが前日のデータを中心に毎日スタンドアップミーティングを開催し、それぞれの専門知識に基づいたフィードバックを共有し始めた。リーダーたちは今、責任の押し付け合いに費やす時間が減り、モデルに基づく検出と緩和により多くの時間を費やしている。
リアルタイムAIは運用リズムを変えるべきだ。毎日重要なことを測定し、それに基づいて行動し、そのループを繰り返し可能にする。チームがループを所有し、プラットフォームがそれを強制するとき、コントロールを損なうことなくスピードが拡大する。
信頼できるスピードのための実用的フレームワーク
リアルタイムAIで成功するには、企業は堅固な基盤が必要だ。これにより、コントロールを維持しながら迅速に行動できる。それには以下が含まれる：
統合アーキテクチャ：運用層と分析層を統合することで、レイテンシーが減少し、一貫性が向上する。Netflixのような企業は、統合アーキテクチャを用いてAI機能を強化しながら、レイテンシーを削減し、顧客体験を合理化している。
組み込みガバナンス：データカタログ、アクセス制御、品質モニターなどのツールは、最初から追加すると最も効果的だ。後からそれらを追加することは常に可能だが、私の経験では、それはより高コストでリスクが高い。私が一緒に仕事をしてきたいくつかの企業は、データガバナンスのためのDatabricksのようなツールを活用することでこれを優れて行っている。
人間の説明責任：AIエージェントによる決定は、説明可能で、監査可能で、所有するステークホルダーに割り当てられなければならない。監視の欠如は、ほとんどの場合、脆弱性につながる。PwCの研究によると、正式なAI説明責任フレームワークを持つ企業は、コンプライアンス違反が少ないことが示されている。また、問題が発生した場合の回復も早い。
部門横断的な実行：プラットフォームは、それを管理するチームと同じくらい効果的だ。実行は共有された目標と役割を反映しなければならない。だからこそ、リーダーはエンジニアリング、コンプライアンス、ビジネスの間の連携と絶え間ないコミュニケーションの文化を育む必要がある。ユニットレベルでのすべての決定は、プロジェクト全体の戦略と成功に貢献すべきだ。
これらは将来の目標ではない。現在の要件だ。データパイプラインのスピードが上がるにつれて、それらがガバナンスされる明確さも向上しなければならない。
今後の展望
近代化を急ぐ中で、多くの企業はそれに伴う責任に十分に備えることなく、リアルタイム機能を採用した。その段階は終わりつつある。次の章は、組織がいかにスピードと信頼、複雑さと明確さ、自動化と説明責任をマッチさせることができるかによって定義されるだろう。
それが2025年の真の機会だ。素早く行動するが、賢明に行動し、それらの決定をどのように下したのかを正確に把握することだ。
