コナル・ギャラガーは、Flexeraとその部門であるReveneraのCIOとして、ITと情報セキュリティプログラムを管理している。
現在、私たちはエージェントAIの進化を目の当たりにしている。現時点では、ほとんどのプロジェクトは初期段階の実験モードや概念実証フェーズにあり、測定可能な影響よりもむしろ誇大宣伝に駆動されている。
それにもかかわらず、エージェントAIの全体的な軌道は上昇傾向にあり、技術的能力と市場能力の両面で大きな進展を示している。この技術はリソース効率の向上、複雑なタスクの自動化、新しいビジネスイノベーションの導入を可能にする潜在力を持っているが、隠れた課題がないわけではない。
エージェントAIには膨大な可能性があるものの、成功した実装への否定できない障壁が一つある：ほとんどのデータ基盤が単純に準備ができていないのだ。今日の大規模で先進的な企業でさえ、断片化したシステム、一貫性のないガバナンス、サイロ化された所有権に苦しんでいる。信頼性のない洞察、コンプライアンスのギャップ、安全でないあるいは偏ったAIの結果まで、リスクは現実のものだ。
信頼できるリアルタイムの連携データがなければ、エージェントAIは資産ではなく負債になりかねない。
一方、マッキンゼーによる最近の調査では、エージェントAIで成功している組織はワークフローの再考、観測可能性の組み込み、継続的なフィードバックループの優先順位付けを行っており、これは慎重にこの実装に取り組むことの重要性を強調している。
これらの取り組みの中心にいるのはCIO、AIレボリューションの中核的な設計者だ。これらの幹部が正しく行うようプレッシャーがかかっている。
CIO 2.0：倫理的でスケーラブルなAIトランスフォーメーションの設計者
CIOとして、AIの採用の波がCIOをより広範な戦略的役割に押し上げているのを目の当たりにするのは素晴らしいことだ。変化する技術環境を考えると、この役割は現在、IT、運用、人材戦略の要素を組み合わせたものになっている。
日々、私たちはトランスフォーメーション、コスト管理、労働力管理においてより多くの責任を課されている。今日のCIOは、単に技術を管理するだけでなく、ビジネスの変革を調整することが期待されている。
CIOにとってのこの新時代に入るにあたり、成功は、AI駆動の自動化と人間のビジョンを統合して責任を持ってパフォーマンスを推進できる人々のものとなるだろう。
信頼性の高い動的データインフラを設計するためのベストプラクティス
2026年に向けて、CIOはこれまで以上に迅速に、戦略的に、そして測定可能なROIを伴ってイノベーションを起こすプレッシャーにさらされている。
私の会社の2026年ITプライオリティレポートによると、CIOの半数以上が、運用の卓越性と並んで、データ管理とガバナンスを重要な焦点領域として特定しており、次世代のAI駆動型トランスフォーメーションを支える信頼性の高いリアルタイムデータ環境を構築する緊急の必要性を強調している。
この複雑さと、AIの急速な採用ペースは、今年の主要な優先事項に反映されている：ITコストの削減（24％）とセキュリティリスクの最小化（22％）が上位3つの懸念事項の中にランクインしており、強固な基盤的ITフレームワークを構築することの重要性を強調している。
エージェントAIの採用競争が続く中、CIOが念頭に置くべきいくつかのベストプラクティスを紹介する：
相互運用性を戦略の中心に据える。
大幅な近代化にもかかわらず、技術だけでは組織の慣性を克服するのが難しいため、データサイロは存続している。レガシープロセス、断片化された所有権、共有責任の欠如がチーム間のコラボレーションを妨げている。
真の相互運用性には、技術的統合と文化的整合の両方が必要であり、CIOは両方を推進しなければならない。
歴史的に、相互運用性は常に技術的および組織的な課題の両方であった。API、データファブリック、メッシュアーキテクチャが基盤を築く一方で、成功は人々とプロセスに依存している。CIOは、明確な経営幹部のスポンサーシップと部門横断的なインセンティブを伴い、IT、運用、ビジネスユニットにまたがる戦略的イニシアチブとして相互運用性を活用する必要がある。
すべてのチームにデータの所有権を与える。
CIOは、データ管理をITの機能だけでなく、組織全体で共有される責任にすべきだ。
私のアドバイスは、各ビジネスユニット内にデータ管理者を任命し、チームがデータを中核的なビジネス資産として見るのに役立つトレーニングを提供することだ。創造的になり、積極的な管理のためのインセンティブを提供することで、企業のあらゆる部門からの説明責任と整合性の針を動かすのに役立つ。
AI時代に特化したガバナンスを展開する。
CIOは、ガバナンスを静的なポリシーから、ビジネスニーズとエージェントAIのユースケースとともに成長する適応型フレームワークへと進化させるべきだ。効果的なガバナンスは、コンプライアンス、セキュリティ、倫理的AIのルールが最初から組み込まれている場合、イノベーションを可能にする。
実際の課題は、これらのルールを適用し、実行に移すことだ。うまく機能させるために、CIOは自動化を優先し、トレーニングを提供し、明確な説明責任を割り当て、イノベーションとコンプライアンスのバランスを保つために迅速なフィードバックで新しいフレームワークをテストすべきだ。
継続的なデータ観測可能性とリアルタイムの実行可能性を確保する。
データパイプラインのあらゆる段階に観測可能性を組み込むことは譲れない条件であり、データパイプラインを信頼し、異常を検出し、小さな問題が大きなリスクになる前に対応できることを保証する。自動監視、異常検出、フィードバックループは、リアルタイムのデータヘルスを維持する上で重要な側面だ。
一方、AI駆動の意思決定にはスピードと精度が求められるため、リアルタイムデータ機能が不可欠になりつつある。ストリーミングアーキテクチャ、インメモリコンピューティング、イベント駆動型システムは、より迅速でスマートな対応を可能にするが、文化的・組織的な障壁が解決された場合に限る。CIOは部門横断的な整合性を促進し、データ信頼性を高め、ビジネス価値を明確に示すリアルタイムイニシアチブを試験的に導入しなければならない。
エージェントAIを実際のビジネス優位性に変える
これらのプラクティスは、安全でスケーラブルなエージェントAIの採用を支える信頼できるデータ環境を構築するのに役立つことを強調したい。CIOが組織を成功に導くためには、データ投資のビジネスケースを開発し、明確に伝え、それらをパフォーマンスと成長に直接結びつける必要がある。
エージェントAIの可能性は、それが構築されるデータ基盤の強さに比例する。今、動的で管理され、観測可能なデータエコシステムに投資するCIOは、エージェントAIの完全な価値を引き出すことができるだろう。データ信頼性でリードする組織は、AI駆動型トランスフォーメーションの次の波の中で、効率性、イノベーション、持続可能な成長を推進する測定可能なビジネスインパクトを提供する最高のチャンスを持つだろう。
