Sumesh Rahavendraは、JumpCloudのチーフ・ビジネス・オフィサーである。
過去10年間、デジタルトランスフォーメーションは、デジタル文書化の実践であった。企業は紙のプロセスを画面に移行し、それらを追跡するための精巧なダッシュボードを構築してきた。しかし、可視化は解決と同じではない。多くの組織では、デジタルプロセスは依然として、人間が画面を見つめ、顧客に影響を与えた後に障害を修正しようとすることで終わっている。
私は最近、大企業の業務監査に立ち会ったが、そこでのイノベーションは、マネージャーにエラーを20%速く通知する新しいシステムだった。技術的には改善ではあるが、要点を見逃していた。マネージャーたちは依然として、毎朝同じ繰り返し発生するエラーの修正に時間を費やしていたのだ。私たちはアラートを最適化したが、成果を最適化したわけではなかった。
2026年を迎えるにあたり、リーダーたちは反応的なサポートから予測的なオペレーションへと焦点を移す必要があると私は考えている。チケットに答えるためのより良いチャットボットを構築しようとするのではなく、チケットが存在する必要のない「見えないインフラ」を構築する方法を以下に示す。
1. 受動的なダッシュボードを超えて
ほとんどの企業のダッシュボードは、エンジン警告灯のようなものだ。何かが間違っていることを知らせてくれるが、レンチを手に取ることはない。これは通常、解決するのではなく監視する文化を生み出す。
この問題を解決するには、観測可能性（何が起こったかを知ること）から自律性（修正を実行すること）への移行が必要であることを私は発見した。システムが容量に近づいていることを人間に警告するだけでなく、あなたのエージェント型AI（agentic AI）は、負荷を再配分したり、バックグラウンドでリソースを起動したりできる能力を持つべきである。
私たちは、ビジネスが壊れるのを見るためのより良い方法への投資をやめる必要がある。私の経験では、テクノロジーは見えないときに最も価値がある。赤旗が副社長の机に届く前に、静かに自己修正するのだ。
2. 「橋渡し役」問題の解決
多くの組織には、特定のタイプの人材税がある。戦略的思考のために雇われた優秀な人材が、週の60%を、切断されたシステム間の人間の橋として機能することに費やしているのだ。彼らは手動でデータを照合したり、テクノロジーが捉えるべきだったエラーを修正したりする。エージェント型モデルへの移行は、単にタスクを自動化することだけではなく、その知的資本を取り戻すことを可能にするべきである。
これに対処する効果的な方法の1つは、サポートおよびオペレーションスタッフを「成功アーキテクト」へと進化させることだ。チケットを閉じる代わりに、彼らは摩擦の根本原因を分析し、プロダクトチームと協力してそれらを存在しないように設計することに焦点を当てるべきである。これにより、労働力をコストセンター（物事を修正するためにお金を使う）から、顧客をより成功させるバリューセンターへと移行させることができる。
3. プロダクトフィードバックループの完結
従来の設定では、プロダクトチームが構築し、サポートチームが修正する。私はしばしば、これら2つの部門が完全に沈黙の中で運営されているのを見てきた。サポートは1日に50回同じユーザーエラーを処理するが、プロダクトロードマップにはそれに対処するための変更が含まれている場合もあれば、含まれていない場合もある。
これを解決するには、エージェント型システムに何千もの相互作用から根本的な摩擦ポイントを統合させ、その構造化されたデータをエンジニアリングバックログに直接フィードすることで、自己修復型プロダクトサイクルを作成する。これにより、使用されるほど自然に使いやすくなるプロダクトが生まれ、人員の直線的な増加なしにスケールする効果的な方法となり得る。
新しいROI：「静けさ」の測定
取締役会に対してこれらの投資を正当化する際には、平均処理時間（AHT）のようなレガシー指標から離れ、予測的システムへと移行することが重要であることを私は発見した。このタイプのシステムでは、大量の解決されたチケットは成功ではなく、インフラがまだ見えすぎているという兆候である。以下は予測的指標スイートの例である。
• 摩擦フリー率（FFR）：これは、システムがフラグを立てた苦労イベントや手動介入なしに、ユーザーがジャーニーを完了する割合である。
• 解決からエンジニアリングへの速度：これは、AIによって特定された繰り返し発生する摩擦ポイントが、ビジネスから永久にコード化される速度を表す。
• 予防的ROI（pROI）：これは、回避された危機の財務的価値である。「pROI =（Cmanual × Vpredicted）- Cagent」として計算できる。ここで、Cmanualは人間の介入コスト、Vpredictedは予想される問題の量、Cagentは自律的修正のコストである。
結論
次世代の市場リーダーは、最も見えないテクノロジーを持つ者によって定義されると私は考えている。チケット対応から成果の創出へと軸足を移すことで、ノイズの管理から成長の拡大へと転換できる。この新しい時代における成功は、顧客と経営幹部がテクノロジーについてどれだけ考える必要がないかによって定義され得る。
