AIの進展を何が妨げているのかを経営幹部に尋ねると、人材、データ品質、チェンジマネジメント、規制などを挙げるだろう。だが見落とされがちなのが、その土台にあるITインフラである。
AWSのエグゼクティブ・イン・レジデンスで元CTOのマティアス・パツァックは、2つの注目すべき数字を示す。企業のワークロードの70%はいまも組織が所有・運用するサーバー上で動いており、世界の大企業の70%は20年以上前のソフトウェアを稼働させている。
AIが決定的な競争要因になり得る一方で、多くの組織はいまだ、AIを支えるには心もとないインフラに縛られている。
「いまは変曲点にある」とパツァックは言う。「AIを活用するには適切なデータインフラとクリーンなアーキテクチャが必要だ。AIファーストになるために、組織はいますぐ、大規模な移行とモダナイゼーション（近代化）に踏み出さなければならない」
AWS Transform：AI対応の未来への最短ルート
つい最近まで、企業の大規模な近代化は到底成し得ないものに見えた。アプリケーションが多すぎ、複雑さは圧倒的で、何かがうまくいかなければ事業リスクも大きい。
AWSの広範な移行・モダナイゼーションの枠組みのなかで、AWS Transformは、フルスタックのWindows、メインフレーム、VMwareのワークロードの変革を加速させる、初のエージェント型AIサービスである。コード、API、フレームワークなどのカスタム変換にも対応する。
ITチームがかつて、ワークロードの評価、依存関係のマッピング、インフラ分析に何カ月もかけて手作業で取り組んでいた領域を、いまやAIエージェントが数時間で担う。ケースによっては、数週間を要したVMware移行計画が数分で完了し、変革の初期フェーズを圧縮できる。
フロントエンドの加速は、全体の納期短縮につながる。AWS Transformにより、組織はフルスタックのWindowsアプリケーションを最大5倍の速度でモダナイズしており、早期導入企業はエンドツーエンドの移行期間を最大50%短縮した。ただし、スピードは氷山の一角にすぎない。
「AWS Transformによって、組織は変革コストを40%から60%削減している。レガシーシステムの維持に回っていた予算が解放され、イノベーションと顧客体験へと振り向けられている」とパツァックは言う。
モダナイゼーションは、コスト削減と効率向上を通じて明確なROI（投資対効果）をもたらす必要があるが、重要なワークロードを保護することも同様に最重要事項である。パツァックによれば、AWSへ移行した組織はセキュリティインシデントが45%減少し、全体のセキュリティ態勢も強化されるという。
移行からモダナイゼーションへ：トムソン・ロイターはいかにAI変革を加速させたか
トムソン・ロイターは、安定している一方でイノベーションを徐々に制約し、保守コストも増大していくミッションクリティカルなアプリケーションを数百本稼働させていた。
「この規模では、レガシーインフラは技術上の制約にとどまらず、ビジネス上の制約になる」とトムソン・ロイターのCTO、ジョエル・フロンは言う。「あのシステムが、運用効率やイノベーションのスピードに限界を与えていた」
モダナイズの意思決定は、効率やコストを超えるものだった。根本的には、AI駆動の製品を構築しスケールさせるために、組織の立ち位置を整えることにあった。「分断されたレガシーシステムの上に、モダンでAI搭載の製品をつくることはできない」とフロンは指摘する。
「AWSとのパートナーシップは、この変革を大規模に実行するうえで中心的な存在だった」と彼は付け加える。
この変革を実現するため、トムソン・ロイターはAWS Transformを用い、遅く従来型のモダナイゼーション手法を、より高速なAI支援モデルへ置き換えた。これによりチームは並行して、依存関係のマッピング、移行計画、コード変換の自動化に取り組めるようになった。
トムソン・ロイターはいま、月あたり約150万行のコードをモダナイズし、クラウドの運用コストを30%削減すると同時に、ソフトウェア開発ライフサイクルも加速させている。
「モダナイゼーションが、私たちのAI戦略を現実のものにした」とフロンは言う。「プロフェッショナルが自信を持って使える、別次元のAIを提供するために必要な基盤をつくった」
AWS Transformによるモダナイゼーションを通じて、トムソン・ロイターはCoCounselによって受託者責任に耐え得る水準のAIを提供する基盤を構築した。CoCounselは、正確性、説明責任、信頼できる情報源が不可欠な、高いリスクを伴うプロフェッショナル業務向けに設計されている。
スピードに最適化し、長期を見据えて構築：BMWのAIエンジン
BMWにとっての課題は、インフラの老朽化ではなかった。成長のスピードが、運用の行き届いたオンプレミス環境でさえ支えられる範囲を上回っていたのである。同社はバリューチェーン全体で指数関数的な拡大を経験していた。コネクテッドカー、OTA（Over-the-Air）アップデート、AI駆動のエンジニアリングと製造に至るまでだ。
「ここ数年、BMWのインフラは限界まで追い込まれていた。古かったからではなく、私たちのデジタルの野心がスケールとスピードの両面で新たな段階に達したからだ」とBMWグループITのトランスフォーメーション担当VP、フランク・ウスラウブは言う。「メインフレーム基盤のシステムを含め、高度に最適化されたオンプレミス環境であっても、この規模での弾力的なスケーリング、迅速なイノベーションサイクル、AIネイティブなワークロードを前提に設計されてはいない」
転換は、明確な認識に基づくものだった。「AIは、インフラをどう設計すべきか、モダナイゼーションをどう実行すべきかを根本から変える」と彼は言う。「AIは、スピード、データの可用性、インテリジェンスへの期待を押し上げる"ドライバー"であると同時に、複雑な環境をより効率的かつ確実にモダナイズすることを可能にする"イネーブラー"でもある」。ウスラウブはこの変化を身をもって体験してきた。
「AWSと取り組むことで、BMWがAIの野心とデジタル変革を実行へ落とし込む方法は根本的に変わった」と彼は付け加える。クラウドネイティブなプラットフォームは、イノベーションからインフラのリードタイムを取り除き、大規模な反復とデプロイをより迅速に可能にする。「チームは、ソリューションをグローバルに、はるかに速く試行し、モダナイズし、スケールできる。孤立した取り組みから、全社規模での継続的デリバリーへと移行できる」とウスラウブは語る。
この運用モデルは、具体的な成果として現れている。ミッションクリティカルなシステムのレジリエンスと予測可能性を高めることで、AWS Transformのエージェント型AIは、BMWがグローバルに自信を持ってスケールすることを可能にしている。
同様に重要なのは、戦略的な土台が築かれている点である。
「私たちはAIベースの変革を中核能力として構築している」とウスラウブは言う。「BMWはAIを導入するだけでなく、AIとともに継続的に変革し続ける位置にいる。ソフトウェア定義の世界において、これは決定的な差別化要因だ」
企業リーダーに迫る決断の瞬間
AI時代に先行する組織を決めるのは、人材や投資だけではない。戦略を実際に製品として届けるためのインフラである。
「最大の誤りは」とフロンは言う。「モダナイゼーションを戦略判断ではなく、コスト判断として扱うことだ」
レガシーシステムは摩擦を生み、イノベーションを遅らせ、運用負荷を増やし、新技術の導入を難しくする。そのコストは、組織が想定する以上に膨らむことが多い。幸い、かつては数年を要した移行とモダナイゼーションの取り組みも、AWS Transformによって大幅に加速できる。
