IT の現状

IT リーダーたちは皆、ある共通の葛藤を抱えています。

組織は、より迅速な展開、より強力なセキュリティ、そして即時の問題解決など、より多くの成果を求めています。チームは優秀ですが、その才能は、専門分野や給与水準に見合わない業務に浪費されています。事後対応型の運用、断片化したツール、そして連携の取れていない AI への投資が、さらなる障壁を生み出しています。問題は、変えるべきかどうかではなく、コントロールを失わずに変革していく方法です。

これらは実行力の低さを示す兆候ではなく、むしろ、別の時代に適した運用モデルであることを示しています。多くの IT 組織では、依然として事後対応型の管理が行われています。誰かがチケットを送信すると、それに対応する担当者がいます。また、システム間の連携が必要な場合は、カスタム統合を構築する担当者もいます。IT の規模が小さく、ビジネスの動きも緩やかで、脅威もそれほど高度ではなかった時代には、このアプローチは有効だったかもしれません。しかし、状況は変化しており、組織側は即座に解決することを求めています。競合他社では自動化が進められています。チームの時間は貴重です。自動で処理できる作業に費やされるべきではありません。

これからの道は、より懸命に働くことではありません。働き方を変えることです。

IT の効率改善とは、単にツールを増やしたり、人員を増やしたりすることではありません。これは、IT 部門の運用方法を根本的に変え、事後対応型からインテリジェントな自己管理システムに移行することです。

これは、組織では自律型 IT と呼ばれています。具体的には、業務を最もよく理解している人による監督のもと、業務が自律的に行われる状態のことです。これにより、チームはより高いレベルの戦略的な業務に取り組めるようになり、イノベーションの加速と拡張性の向上に向けた道が開かれます。

優れた IT 部門の特徴：

• AI 対応の運用：インフラストラクチャとデータは、サイロに分断されたり、レガシーシステムに閉じ込められたりすることなく、AI への投資を支える態勢が整っています。
• 事後対応型でなく事前対応型の対応：ユーザーに影響が及ぶ前に、問題を特定して解決します。チームの仕事はアラートを追跡することではなく、問題を未然に防ぐことです。
• 大規模なナレッジ：専門知識は人々の頭の中に閉じ込められていません。誰でも利用できるワークフローとして体系化されており、AI もそこから学習できます。
• 統合インテリジェンス：AI への投資は、単独の取り組みではなく、システム全体で連携して機能します。資産全体を可視化して管理します。
• 測定可能なビジネスインパクト：IT が問題解決の迅速化、リスクの低減、コスト削減、戦略的な能力の活用など、ビジネスにとって目に見える成果をもたらします。

これらが、組織が目指して取り組んでいることです。しかし、その目標を達成するには、その道のりに立ちはだかる障壁に対処する必要があります。

ほとんどの IT 組織で優れた IT の目標達成を妨げている 3 つの障害：

1. 手作業による反復作業に時間がかかりすぎるため、業務の非効率が生じている
2. ツールの連携不足によるシステムの断片化が、シャドー AI を生み出し、ナレッジの共有を阻害している
3. 測定可能な成果をもたらす AI と自動化への投資において ROI が実証されていない

問題点：

優秀な人材が、その専門知識を十分に活かせない仕事に縛られています。その一方で、チケットのバックログは増え続けています。その結果、アラート疲れが生じてしまい、ビジネスを実際に前進させるための戦略的イニシアチブは、次の四半期へと先送りされ続けます。 
 これは人材の問題ではありません。持続不可能なキャパシティの問題です。

データが示す現状：

• IT 組織の 58% では、ビジネスステークホルダーからの反復的な要求に対応するために週に 5 時間以上を費やしている (InformationWeek)
• IT 担当者の 5 人に 1 人以上が、反復的なタスクに週に平均で 10 時間以上費やしている (InformationWeek)
• 従業員の 90% 以上が自動化ソリューションによって生産性が向上したと回答している (Harvard Business Review)

チームが、自動化できる作業に費やす 1 時間ごとに、イノベーションや変革、あるいはレジリエンスの構築に充てられる時間が 1 時間失われていることになります。

しかも、これは持続可能ではありません。有能な人材は、自分の仕事と能力が見合っていないと感じると、離職してしまいます。応答時間が遅いままでは、顧客の信頼をも失ってしまいます。また、リソースが常に不足しているため、戦略的なプロジェクトは先送りされ続けます。

ソリューション：Autonomous Service Operations

Autonomous Service Operations は、IT 部門の働き方を変革します。事後対応型で人的依存度の高いトリアージから、AI を活用したワークフローへと移行することで、ほとんどのインシデントを自動的に検出、診断、解決できるようになります。

Autonomous Service Operations は、IT を自律型 AI の時代へと導きます。従業員が要求を送信すると、システムがチームの介入を必要とせずに、状況の把握、検証、オーケストレーションを行って、問題を解決します。人間による判断が必要とされる場面では、チームが踏み込んで対応します。それ以外はすべて自動的に実行されます。時間の経過とともに、自動化システムは学習して適応し、一般的な要求の受付から解決までのライフサイクル全般を処理します。

主な機能：

• AI を活用したチケット回避で、チームに届く前に一般的な要求を解決
• 自己修復型ワークフローが問題を自動的に検出して修正 
• 予測インテリジェンスがパターンを特定し、エスカレーションされる前に問題を防止 
• 自動化されたトリアージとルーティングにより、人間の判断が必要な場合でも、適切な担当者に確実に作業を割り当て

結果：チームは本来注力すべき業務に集中でき、残りは Autonomous Service Operations が処理します。

お客様の事例：
EY 社は AI を活用して従業員が本来の業務に集中できる環境を実現

グローバルなプロフェッショナルサービスネットワークである EY 社は、ServiceNow AI Agents を導入して、解決メモの生成から従業員セルフサービスの大規模化まで、IT と HR の定型的なサービスタスクを自動化しました。その結果、サービスデスクエージェントは、複雑で価値の高い作業に集中できるようになり、従業員の生産性が維持されるようになりました。そして、責任ある AI の導入により、IT が人を第一に考え、妥協することなく効率化を推進できることが実証されました。

問題点：

モニタリング、チケット発行、自動化、セキュリティ、分析に適したツールに投資してきました。しかし、これらのツールがサイロ化して運用されている場合、投資に見合った成果は得られません。システム間でのワークフローには、必ず手作業による引き継ぎが必要となります。ナレッジは、必要な場所で共有・活用されることなく、人々の頭の中に留まったままです。そして、承認されているツールセットが実際の業務プロセスと整合していないため、各チームは独自の AI ツールを展開し始めます。

これがシャドー AI と呼ばれるものです。そして、いったんそれが広まってしまうと、ガバナンスはほぼ不可能になってしまいます。

データが示す現状：

• 米国企業の 50% 以上が技術的負債の解消にかかるコストが新たな投資の妨げになっていると回答している (2026 年の KPMG US 社によるテクノロジーに関する調査結果)
• IT インフラストラクチャと運用における AI ユースケースのうち、完全に成功し、ROI の期待に応えているのは、わずか 28% に過ぎない (Gartner 社による 792 人の I&O リーダーを対象とした調査結果)
• SOC に AI を導入しても、日常的なセキュリティアラートのうち検出と調査が行われるのはわずか 37% に過ぎない (Ponemon Institute 社による米国の IT 担当者と IT セキュリティ担当者 649 人を対象とした調査結果)

断片化は単に非効率を生むだけではありません。AI への投資、コンプライアンス態勢、事業拡大の能力にリスクをもたらします。

ソリューション：データオーケストレーション

データオーケストレーションは、ツール、ワークフロー、AI エージェントを単一のインテリジェントレイヤーに統合します。個別のソリューションを並行して稼働させる必要はもうありません。システム間の手作業による引き継ぎも不要です。監視の及ばないところで動作するシャドー AI もなくなります。Action Fabric を使用すれば、ServiceNow、Microsoft Copilot、または独自のスタック上に構築された AI エージェントであっても、これまでと同じ監査証跡、承認チェーン、コントロールがプラットフォームにすでに組み込まれた状態で、管理されたエンタープライズワークフローを実行できます。

主な機能：

• システム間のワークフローオーケストレーションにより、手作業による引き継ぎを排除 
• 統合 AI ガバナンスでシャドー AI を防止し、可視性を確保
• 組織全体のナレッジ管理で専門知識をスケーラブルなワークフローに体系化  
• リアルタイムかつエンドツーエンドの可視性により、IT 資産全体にわたる盲点を排除 

結果：AI 投資が相乗効果を生み、ナレッジが有効活用され、ビジネスとともにインフラストラクチャが成長します。

お客様の事例：Lenovo 社は 180 か国をつないであらゆる業務を加速

Lenovo 社は、ServiceNow のテクノロジープロバイダーサービス管理と Workflow Data Fabric を導入し、断片化されたシステムを統合することで、世界中のエンタープライズ顧客にシームレスな Device-as-a-Service ソリューションを提供しています。同社は、データフローの統合、サードパーティアプリケーションの連携、パーソナライズされたセルフサービスポータルの構築を通じて、複雑なマルチシステム運用を簡素化されたワークフローへと変革しました。

問題点：

AI への投資は、部分的には成果を上げており、サービスデスクの効率は向上し、アラート件数は減少しています。しかし、経営陣から ROI について質問されたときに提示しているのは、組織の特定の領域における測定基準に過ぎず、組織全体にわたる指標ではありません。そして、加速すべき戦略的イニシアチブは、依然として軌道から外れたままです。

問題は実行力ではありません。「連携」です。IT への投資は、エンドツーエンドでオーケストレーションされていないため、ある分野での成果が他の分野に波及しないのです。セキュリティの改善は、コンプライアンスの成果には結び付いていません。サービスの向上は、運用の変革にはつながっていません。約束されていた ROI は、まだ実現されていません。

データが示す現状：

• 組織の 40% が現在、1 日あたり 960 件のアラートを処理しているが、そのうち 40% は調査されていない (The Hacker News)
• 多くの組織において、現在、問題を検出するまでの平均所要時間は 60 分以上となっている (Catchpoint、SRE Report 2024)
• 自動検出システムにより、脅威の封じ込めが 40% 高速化 (Ponemon Institute)

ROI の問題は、つまるところ、IT を変革しているのか、それとも単に混乱を自動化しているだけなのか、という点です。経営陣は、個別の領域における測定基準の改善を求めているわけではありません。リスクの軽減、アップタイムの改善、戦略的リソースの活用、測定可能なセキュリティ態勢の改善など、ビジネスにプラスの影響を与える組織全体での成果を求めています。

ソリューション：Autonomous IT and Security

Autonomous IT and Security は、サービス、運用、資産、セキュリティ、戦略が一体となったシステムとして機能するという包括的なビジョンを実現します。AI コントロールタワーにより、経営陣が重視する、リアルタイムで測定可能な ROI に関するインサイトを提供します。これにより、AI は単なる経費項目から、ビジネスの原動力へと変わります。

主な機能：

• 自己管理型のサービス運用：AI が日常的なサポート作業を自動的に処理。チームはチケットキューではなく、戦略的イニシアチブに注力
• 事後対応型ではなく事前対応型の運用：自己修復型ワークフローと予測モニタリングにより、ユーザーに影響が及ぶ前に機能停止を防止
• IT 資産全体の可視化と管理：自動化された資産管理により、継続的にコンプライアンスを確保し、シャドー IT を排除して、コストを最適化
• 事後対応するだけでなく、未然に防ぐセキュリティ：AI エージェントが脅威を迅速に検出して封じ込める。インシデント発生後にトリアージするのではなく、侵害が拡大する前に阻止
• 設計による戦略的整合性：AI を活用した計画立案により、技術投資を事業達成目標と結びつけ、スケジュールを順守

結果：

IT 部門は、経営陣が確認し、妥当性を証明し、さらに発展させることができる、定量化可能なビジネス成果をもたらします。

カスタマーサクセス (CS)：AstraZeneca 社による医療の未来を築く方法

AstraZeneca 社の大胆なミッションは、2030 年までに 20 種類の新薬を発売することで、数百万人が苦しんでいる希少疾患に対処することです。ServiceNow の導入により、同社はラボ用備品の発注から従業員のオンボーディングまで、時間のかかる手動プロセスを自動化しました。その影響は即座に、そして甚大に現れ、かつて 30 分かかっていた作業が、わずか数秒で完了するワークフローへと変貌を遂げました。これにより、研究者や科学者は本来の業務により多くの時間を割けるようになり、人命を救うというミッションが加速しました。

IT を改善するための道は、最大の制約を見極めることから始まります。すべてを一度に変える必要はありません。多くの組織は、運用の非効率性、システムの断片化、ROI が実証されていないことなど、ビジネスに最も直接的な影響を与える障壁への対処から着手します。

主な成果物：

• システム間のワークフローオーケストレーションにより、手作業による引き継ぎを排除
  
• 統合 AI ガバナンスでシャドー AI を防止し、可視性を確保 
• 組織全体のナレッジ管理で専門知識をスケーラブルなワークフローに体系化 
• IT 資産全体にわたるリアルタイムのエンドツーエンドの可視性 

その結果：

拡張性のあるナレッジとビジネスの成長を支えるインフラストラクチャとの連携が可能な AI

一般的な流れ：

1. 最大の制約要因を特定し、それを解決するための解決策を見出す  
2. 迅速に行動し、早期に成果を測定して、ビジネスへの価値を証明する 
3. 自信と成熟度の向上に合わせて、さまざまな領域へ展開させる 
4. 完全なビジョンの達成：自らを管理し、拡張し、経営陣が評価できる成果を生み出す IT