ハイブリッドクラウドを強化：パフォーマンスギャップを埋める実証済みステップ

ハイブリッドクラウドは、既存インフラの信頼性を確保しながらモダナイズを進める企業にとって、定石の戦略となっています。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、組織はデータの潜在能力を最大限に引き出し、アジリティを高め、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、サイロが解消され、全体的な運用効率が向上します。データ量が増え続ける中、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備える必要があります。半数以上の組織が、クラウド機能を利用可能なリソースと整合させ、統合を効果的に管理し、新興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するツールと見なされがちですが、今日の状況では、これら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な要素でなければなりません。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、必須です。これらのツールは、統合やセキュリティといった導入障壁を生むギャップを埋め、クラウド投資が移行の効率化、アジリティの向上、コスト効率の改善、イノベーションの推進によって完全に実現されることを保証します。

ハイブリッドアプローチでIT戦略をモダナイズしようとする組織にとって、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、アプリケーションの将来対応を通じてGenAIと自動化を活用することが必要です。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課題に対処し、将来に備えた体制を整えられます。

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AIと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とクラウドソースへのアクセスと統合が難しいことです。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となり、進捗が遅れ、新たな機会を活かす能力が阻害されてきました。ハイブリッドIT環境を最適化するには、AI駆動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べきです。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、クリティカルなワークロードをコアシステムに残しつつ、データをクラウド環境にルーティングして、スケーラブルなストレージ、高度な分析、AI駆動のインサイトを実現します。

実際の仕組みはこうです：AI搭載データオーケストレーションツールがデータを分析し、人間の介入なしで適切な環境（オンプレミスまたはクラウド）にルーティングします。例えば、機密データや高速処理が必要なデータはオンプレミスに留め、その他のデータはコスト効率の良いストレージと拡張された処理能力のためにクラウドへ送られます。AIはデータフローを継続的に監視し、データがプラットフォーム間で最新かつアクセス可能な状態を保つことで、より迅速なインサイトとより良い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、エンリッチメントも自動化し、分析や機械学習モデル向けのデータ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移動を自動化することで、組織は手動介入なしで重要データへのリアルタイムアクセスを確保できます。コアシステムで高速処理を維持するか、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かにかかわらず、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、最小限の混乱で継続的なイノベーションを支援します。

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ハイブリッド環境でのスマートチャットボット機能の実現

AI搭載スマートチャットボットは、ハイブリッドIT環境がエンタープライズニーズを十分に満たすために重要な役割を果たします。多くのチャットボットは文書全体を処理する能力を持ちますが、信頼性、セキュリティ、適切なアクセス制御への懸念から、機密データへの展開を躊躇する組織が少なくありません。基本的なキーワード検索や、タイトルやタグといった構造化データのみに依存すると、重要なインサイトが見逃され、機会損失とユーザーのフラストレーションを招きます。

ハイブリッドIT環境では、エンタープライズシステムと深く統合されていないチャットボットは、ユーザークエリを正確に適切なAPI（Application Programming Interface）呼び出しに変換できません。APIは、アプリケーションが他のシステムからデータにアクセス・取得するためのプロトコルセットです。契約書、臨床記録、ポリシーといった重要な情報源から情報を引き出せないのです。この接続性の欠如は、不完全または不正確な回答を招きます。ハイブリッドソリューションを完全に効果的なものにするには、チャットボットがオンプレミスとクラウドの両環境で多様なデータタイプにシームレスにアクセスし、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ナビゲートし、既存インフラとスムーズに統合し、セキュリティとコンプライアンス基準を遵守できるチャットボットを優先すべきです。オンデマンドベクトル化、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ースといった手法を活用することで、企業はAI搭載チャットボットが正確で実用的なインサイトを提供し、生産性を向上させ、コストを削減し、ガバナンスを維持できることを保証できます。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の潜在能力を最大限に引き出す鍵となります。

エージェンティック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の新たな章が開かれています。エージェンティックAIと、インプレース（その場での）データインテリジェンスへのシフトによって定義される章です。Modernization Cloud Platforms（MCPs）により、アプリケーションとデータがAIと直接相互運用できるようになり、著しく容易になりました。この発展は、エンタープライズモダナイゼーションにおける最も持続的な障壁の一つ、すなわちAIモデルに合わせてデータを再構築するためのコストと複雑さを伴うデータ変換作業の必要性を取り除きます。データをAIモデルに合わせて再構築するのではなく、AIがデータのある場所でデータに対応できるようになったのです。このアーキテクチャの転換は、既存のフォーマット、モデル、運用フレームワークを用いて、異種システム間で動作する新たなクラスのインテリジェントエージェントへの道を開きます。

この進展は、メインフレームとコアシステムデータに依存し続ける企業に強力な意味を持ちます。数十年にわたり、このデータは複雑な抽出やレプリケーションワークフローなしではリアルタイムでアクセスするのが困難でした。今では、組織はデータをその場で直接AIで活用し、機密性や規制対象の情報をレコードシステムから移動させることなく、貴重なインサイトを引き出せます。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ユーティリティを高めるモダナイゼーション戦略が実現します。

エージェンティックAIは、ビジネスアナリストが断片化した環境で活動しやすくもします。技術チームに頼って分散システムからデータを引き出す代わりに、アナリストは今や、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、運用メトリクスからの情報を、インテリジェントなインターフェースを通じてアクセスし、活用できます。これらのAI駆動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、各データソースへの深い専門知識を必要とせずに、モダナイゼーション目標を支える高品質なインサイトをアナリストが生成できるようにします。

AIが複数のシステムからデータを処理する際、エージェンティックプラットフォームはソースから出力まで完全なリネージ（系譜）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、企業はどのデータが使用されたかだけでなく、それがアプリケーション間でどう流れ、どの変換が起こり、どの意思決定に影響を与えたかを理解できます。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不可欠であり、継続的な最適化の基盤も築きます。

おそらく最も重要なのは、エージェンティックインターフェースがAI導入の参入障壁を下げることです。カスタムパイプラインの構築や複雑なデータインフラの展開ではなく、チームは馴染みのあるアプリケーションとシステムで対話し、インテリジェントエージェントが背後で重労働を担います。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が構造上の必要性から戦略的優位性へと変わります。

AI搭載コード分析

すべてのモダナイゼーションプロジェクトは異なります。コアシステムインフラの更新には、リプラットフォーム、リホスト、リフトアンドシフトなど多くの選択肢があり、組織は個々のアプリケーションで異なる道を選べます。移行とモダナイゼーションにはリスクも伴います。すべての依存関係を予測し、移行中の稼働を確保するのは困難です。また、時間の経過とチームの入れ替わりに伴い、モダナイゼーションのリスク度は高まります。アプリケーションの置き換えや書き換えは、現在でも高い失敗率を示しており、今後さらに魅力が薄れるでしょう。

メインフレームシステムを活用する業界は、独自のモダナイゼーション課題に直面しています。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に必要な状態との距離が、組織の内部対応能力を超えることがあります。幸い、このモダナイゼーションプロセスのこの部分を効率化するAI技術が今や存在します。

最近のForrester調査によると、回答者の3分の2がAIによってITモダナイゼーション効率が向上したと答えています。59%は従業員と顧客の能力が向上したと答えています。これは移行とモダナイゼーションの最前線で、スピード、コスト、パフォーマンスのバランスを取りながらIT組織に大規模な変更を加えようとしているリーダーにとって朗報です。

今日、チームは「レガシー」コードを自動的に分析・リファクタリングするAI搭載コード分析ツールを使用できます。ますます希少になっているオンプレミスエンジニアリングスキルを採用する代わりに、企業はこれらのソリューションを用いて、リスクを増やさずにモダナイゼーションの旅を加速できます。リファクタリングに加え、AIは移行成果物の検証、オリジナルシステムと変換済みシステム間の動作と結果の比較による機能同等性の確保にも役立ちます。これは、複雑なエンタープライズシステムを扱う際に極めて重要な、変換プロセスの効率と信頼性を劇的に改善します。

最高のソリューションはさらに踏み込み、メインフレームとクラウドサービスを統合する柔軟なコードを書き、システム間でデータを自動的に同期するツールを可能にします。この同期機能により、環境間の一貫性を確保し、データ整合に伴う手動オーバーヘッドを削減することで、移行プロセスが簡素化されます。

その結果、開発者は移行実行よりもイノベーションに注力できるようになり、IT組織のキャパシティが増大し、モダナイズされた環境がパフォーマンスとビジネスニーズの両面で整合したものになります。

ハイブリッドIT環境におけるAI統合による将来対応

ITモダナイゼーション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第一歩に過ぎません。テクノロジーは驚異的な速度で変化しているため、企業がオンプレミスインフラを将来にわたって守ることは重要です。ハイブリッドIT構成では、オンプレミスのアプリケーションとワークロードが、クラウド側のカウンターパートとともにスケールし、適応できる必要があります。クラウドイノベーションが加速し、競争が激化するにつれて、この達成はますます困難になります。

AIを一度きりのモダナイゼーション支援に使うだけでなく、AIはメインフレームとオンプレミス技術をハイブリッド運用のために継続的にアップデートし続けることにも役立ちます。例えば、コアシステム上で動くアプリケーションに依存する企業は、コードを継続的に自動特定・更新する方法を必要とします。これからのリーダーのモデルは、さらに10〜20年待って大規模な変更を行うことではありません。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させ続けることです。AI搭載の将来対応ツールは、エンタープライズリスクと専門スキルへの依存を軽減します。

ハイブリッドクラウドを採用することは、もはやオンプレミスとクラウド環境のバランスを取ることだけではありません。長期的なビジネス成功を支える効率性、拡張性、セキュリティの基盤を作ることです。GenAI、自動化、そして今やエージェンティック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、データの潜在能力を最大限に引き出し、インフラを将来にわたって守れます。これはIT運用を最適化するだけでなく、より広範なビジネスイノベーションを推進し、急速に変化するデジタル世界で企業が競争力とアジリティを維持できるようにします。