ハイブリッド クラウドの強化:パフォーマンスのギャップを埋める実証済みの手順

ハイブリッド クラウドは、既存のインフラストラクチャの信頼性を確保しながら最新化を図る企業にとって頼りになる戦略です。オンプレミス システムとクラウド環境を組み合わせることで、組織はデータの可能性を最大限に引き出し、俊敏性を高め、ワークロードを最適化できます。このアプローチにより、重要なデータへのシームレスなアクセスが可能になり、サイロが排除され、全体的な運用効率が向上します。データ量が増大し続ける中、ソリューションは現在のニーズに対応するだけでなく、将来の要件をサポートする柔軟性も提供する必要があります。組織の半数以上は、クラウド機能を利用可能なリソースと調整して、統合を効果的に管理し、新しいテクノロジーを活用することを優先しています。

生成 AI (GenAI) と自動化は、データがクラウドに到達した後に適用されるツールとみなされがちですが、今日の状況では、組織のより広範なハイブリッド クラウド戦略に不可欠である必要があります。メインフレーム データの活用、クラウドへの移行、クラウドベースのアプリケーションの最適化のいずれにおいても、AI と自動化はもはやオプションではなく、不可欠なものとなっています。これらのツールは、導入の障壁となることが多いギャップを埋め、組織が統合やセキュリティなどの課題を克服できるように支援します。移行の合理化、俊敏性の向上、コスト効率の向上、イノベーションの推進により、クラウドへの投資が完全に実現されるようにします。

ハイブリッド アプローチで IT 戦略を最新化しようとしている組織には、シームレスなデータ統合、スマート チャットボット機能、コード分析、将来性のあるアプリケーションによる GenAI と自動化の活用が必要です。これらの分野に投資することで、IT 幹部は一般的なハイブリッド IT の課題に対処し、将来に向けて適切な体制を整えることができます。

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AI および自動化によるシームレスなデータ統合

IT リーダーにとっての大きな課題は、メインフレーム データにアクセスしてクラウド ソースと統合することが難しいことです。これらの障壁により、組織がデータを迅速に活用することが歴史的に困難になっており、進歩が遅れ、新たな機会を活用する能力が妨げられてきました。ハイブリッド IT 環境を最適化するには、組織は AI 主導の自動化ツールを活用して、オンプレミスとクラウド システム間のデータ移動をシームレスに管理する必要があります。これらのツールはデータ統合を自動化し、手動介入を排除し、スケーラブルなストレージ、高度な分析、AI を活用した洞察のためにデータをクラウド環境にルーティングしながら、重要なワークロードがコア システムに確実に残るようにします。

これが実際にどのように機能するかは次のとおりです。AI を活用したデータ オーケストレーション ツールは、人間の介入なしにデータを分析し、適切な環境 (オンプレミスまたはクラウド) にルーティングします。たとえば、機密データや高速データはオンプレミスに残りますが、その他のデータはコスト効率の高いストレージと強化された処理機能のためにクラウドに送信されます。 AI はデータ フローを継続的に監視し、データが常に最新の状態に保たれ、プラットフォーム間でアクセスできるようにすることで、より迅速な洞察とより適切な意思決定を可能にします。これらのツールは、データのクリーニング、変換、強化も自動化し、分析または機械学習モデル用のデータの準備を簡素化します。

オンプレミスとクラウド システム間のデータの移動を自動化することで、組織は手動介入なしで重要なデータにリアルタイムでアクセスできるようになります。コア システムで高速処理を維持する場合でも、スケーラブルなストレージと分析のためにデータをクラウドにルーティングする場合でも、Rocket のソリューションはデータ フローを最適化し、データ品質を向上させ、最小限の中断で継続的なイノベーションをサポートします。

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ハイブリッド環境でスマート チャットボット機能を有効にする

AI を活用したスマート チャットボットは、ハイブリッド IT 環境が企業のニーズを満たすのに不足しないようにする上で重要な役割を果たします。多くのチャットボットはドキュメント全体を処理する機能を備えていますが、組織は信頼性、セキュリティ、適切なアクセス制御に対する懸念から、機密データにチャットボットを導入することを躊躇することがよくあります。基本的なキーワード検索や、タイトルやタグなどの構造化データのみに依存すると、重要な分析情報が活用されずに放置され、機会を逃し、ユーザーにストレスを与える可能性があります。

ハイブリッド IT セットアップでは、エンタープライズ システムとの緊密な統合が欠如しているチャットボットは、ユーザーのクエリを適切なアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) 呼び出しに正確に変換できません。API 呼び出しは、アプリケーションが他のシステムにアクセスしてデータを取得したり、契約、臨床記録、ポリシーなどの重要なソースから情報を取得したりできるようにする一連のプロトコルです。この接続の欠如により、回答が不完全または不正確になります。ハイブリッド ソリューションが完全に効果的であることを保証するには、チャットボットがオンプレミス環境とクラウド環境の両方で多様なデータ タイプにシームレスにアクセスして処理できる必要があります。

堅牢なハイブリッド IT システムを維持するには、企業は非構造化データを操作し、既存のインフラストラクチャとスムーズに統合し、セキュリティとコンプライアンスの標準を順守できるチャットボットを優先する必要があります。オンデマンドのベクトル化、複数の大規模言語モデル (LLM)、ユーザーフレンドリーなインターフェイスなどの技術を活用することで、企業は AI を活用したチャットボットが正確で実用的な洞察を提供しながら、生産性の向上、コストの削減、ガバナンスの維持を確実に行うことができます。このアプローチは、ハイブリッド IT システムのギャップを回避し、AI の可能性を最大限に発揮するための鍵となります。

エージェント AI とインプレース インテリジェンスの台頭

ハイブリッド IT に新たな章が生まれつつあります。エージェント AI とインプレース データ インテリジェンスへの移行によって定義される章です。最新化クラウド プラットフォーム (MCP) により、アプリケーションとデータが AI と直接相互運用することが大幅に容易になりました。この開発により、企業のモダナイゼーションに対する最も根深い障壁の 1 つである、コストがかかり複雑なデータ変換作業の必要性が取り除かれます。 AI モデルに合わせてデータを再構築するのではなく、AI はデータをその場で対応できるようになりました。このアーキテクチャの変化により、既存の形式、モデル、運用フレームワークを使用して異種システム間で運用できる新しいクラスのインテリジェント エージェントへの道が開かれます。

この進歩は、依然としてメインフレームとコア システムのデータに依存している企業に強力な影響をもたらします。何十年もの間、複雑な抽出や複製のワークフローがなければ、このデータにリアルタイムでアクセスすることは困難でした。現在、組織は、適切な場所にあるデータに対して AI を直接活用し、機密情報や規制対象情報を記録システムから移動することなく、貴重な洞察を引き出すことができます。その結果、ガバナンス、セキュリティ、制御を犠牲にすることなくデータの有用性を強化するモダナイゼーション戦略が生まれました。

また、Agentic AI により、ビジネス アナリストは断片化された環境全体での運用が容易になります。アナリストは、技術チームに頼って異種システムからデータを取得するのではなく、インテリジェントなインターフェイスを介してメインフレーム、アプリケーション テレメトリ、パフォーマンス ログ、運用メトリクスの情報にアクセスして作業できるようになりました。これらの AI 主導のインターフェースはシステム レベルの複雑さを抽象化し、アナリストが各データ ソースに関する深い専門知識を必要とせずに、モダナイゼーションの目標をサポートする高品質な洞察を生成できるようにします。

AI が複数のシステムからのデータを処理するため、エージェント プラットフォームはソースから出力まで完全な系統の可視性を維持できます。このエンドツーエンドの透明性により、企業はどのようなデータが使用されたかだけでなく、データがアプリケーション間でどのように流れ、どのような変換が行われ、どのような決定が通知されたのかを理解できるようになります。高度に規制された環境では、このレベルのトレーサビリティは監査とコンプライアンスにとって不可欠であり、継続的な最適化の基盤にもなります。

おそらく最も重要なことは、エージェント インターフェイスによって AI 導入の障壁が低くなるということです。カスタム パイプラインを構築したり、複雑なデータ インフラストラクチャを展開したりするのではなく、インテリジェント エージェントがバックグラウンドで重労働を実行しながら、チームは使い慣れたアプリケーションやシステムと対話できます。これにより、ハイブリッド データ環境から価値を引き出すために通常必要とされる時間、コスト、スキルが削減され、ハイブリッド IT が構造的な必要性から戦略的な利点に変わります。

AI を活用したコード分析

近代化プロジェクトはそれぞれ異なります。コア システム インフラストラクチャの更新には、プラットフォームの再構築、再ホスト、リフト アンド シフトなど、多くのオプションがあり、組織は個々のアプリケーションごとに異なる道を選択することができます。移行と近代化にはリスクも伴います。すべての依存関係を予測し、移行中に稼働時間を確保することは困難です。さらに、近代化に伴うリスクの度合いは、時間が経ち、チームが入れ替わるにつれて増加します。アプリケーションの置き換えや書き換えは、今日ではどちらも失敗率が高く、魅力がさらに薄れるでしょう。

メインフレーム システムを活用する業界は、近代化に関する特有の一連の課題に取り組んでいます。現在のコードベースと、効果的なクラウド パフォーマンスを実現するために必要なコードベースとの間の距離は、組織が内部で処理するには大きすぎる場合があります。幸いなことに、現在では、モダナイゼーション プロセスのこの部分を合理化する AI テクノロジーが存在しています。

Forrester の最近の調査によると、回答者の 3 分の 2 が、AI によって IT の最新化の効率が向上したと回答しています。また、59% が従業員と顧客の能力が向上したと回答しました。リーダーは IT 組織に大きな変更を加えながら、速度、コスト、パフォーマンスのバランスをとろうとしているため、これは移行とモダナイゼーションの面では朗報です。

現在、チームは、「レガシー」コードを自動的に分析およびリファクタリングする機能を備えた AI を活用したコード分析ツールを使用できます。企業は、ますます不足しているオンプレミスのエンジニアリング スキルを採用する必要がなく、これらのソリューションを使用して、リスクを増大させることなくモダナイゼーションの取り組みを加速できます。リファクタリングに加えて、AI は移行されたアーティファクトの検証を支援し、元のシステムと変換されたシステムの間で動作と結果を比較して機能の同等性を確保します。これにより、変換プロセスの効率と信頼性が大幅に向上します。これは、複雑なエンタープライズ システムを操作する場合に重要です。

最適なソリューションは、メインフレームをクラウド サービスと統合する柔軟なコードを記述し、システム間でデータを自動的に同期できるツールを有効にすることでさらに前進します。この同期機能により、環境間の一貫性が確保され、データ調整に伴う手動のオーバーヘッドが削減されるため、移行プロセスが簡素化されます。

その結果、開発者は移行の実行ではなくイノベーションに重点を置くことができ、IT 組織のキャパシティを増やし、最新の環境のパフォーマンスとビジネス ニーズの両方を確保できるようになります。

ハイブリッド IT 環境での AI 統合による将来性の確保

IT の最新化は継続的なプロセスです。特定のワークロードをクラウドに移行することは、価値とハイブリッド IT パフォーマンスを最大化するための最初のステップにすぎません。テクノロジーは驚くべき速度で変化しているため、企業にとってオンプレミスのインフラストラクチャを将来にわたって保証することが重要です。ハイブリッド IT セットアップでは、オンプレミスのアプリケーションとワークロードは、クラウド内の対応するアプリケーションと合わせて拡張し、適応できる必要があります。クラウドのイノベーションが加速し、競争が激化するにつれて、これを達成することはさらに困難になる一方です。

AI を使用して 1 回限りのモダナイゼーションをサポートするだけでなく、メインフレームとオンプレミスのテクノロジをハイブリッド運用に合わせて最新の状態に保つこともできます。たとえば、コア システム上で実行されるアプリケーションに依存している企業は、コードを自動的に識別し、長期にわたって継続的に更新する方法を必要としています。今後のリーダーのモデルは、抜本的な変化を起こすまであと 10 ～ 20 年待つことではないでしょう。より良い戦略は、オンプレミス環境をクラウドおよびクラウドネイティブ サービスと同期し続けることです。 AI を活用した将来性のあるツールにより、企業のリスクと専門スキルへの依存が軽減されます。

ハイブリッド クラウドの導入は、もはやオンプレミス環境とクラウド環境のバランスをとることだけを意味するものではなく、長期的なビジネスの成功を促進する効率性、拡張性、セキュリティの基盤を構築することを意味します。 GenAI、自動化、そして新たに登場したエージェント AI 機能をハイブリッド IT 戦略に統合することで、組織は主要な導入障壁を排除し、データの可能性を最大限に引き出し、インフラストラクチャの将来性を確保することができます。これにより、IT 運用が最適化されるだけでなく、より広範なビジネス イノベーションが促進され、急速に変化するデジタル世界で企業が競争力と俊敏性を維持できるようになります。