デジタル・トランスフォーメーション：2020年以降のアップデートされたテクノロジー予測

2020年に学んだ教訓は、今年と将来のデジタル・トランスフォーメーション戦略と投資の不可欠な構成要素となります。

2020年1月、私は企業のデジタル・トランスフォーメーションのさまざまな構成要素におけるその年の予測について語りました。以来、世界はパンデミックを経験し、私たちの生活とビジネス運営の在り方を劇的に変えました。デジタル・トランスフォーメーション計画の加速が緊急かつ不可欠になり、明日起こると思われていたことの多くが、今まさに起きています。2020年の調査によると、ITリーダーの63%がコロナ禍中にデジタル・トランスフォーメーション・イニシアチブを加速または維持し、37%がデジタル支出を減速させました。2020年は持続的な混乱の時代であり、その急速な変化には同様に迅速な適応能力が求められました。これを踏まえ、私が予想していたことと、その年の展開が2021年の進路をどう決めるかを振り返ってみましょう。

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自律型デジタル・エンタープライズ

当初、企業がAIOpsやエッジ・コンピューティングなどの技術革新を通じて自律型デジタル・エンタープライズへ進むにつれ、監視と可観測性ではなく「アクションナビリティ（実行可能性）」に焦点を当てる必要があると予測しました。この優先順位の調整は緩やかなシフトになると考えていましたが、パンデミックによる急速に変化するグローバル情勢により、自動化ツールとプロセスによる実行可能なインサイトが即座に必要不可欠になりました。自動化技術の導入がより進んでいた企業は、パンデミックが労働力、サプライチェーン、世界中のボトムラインに打撃を与える中、目標、戦略、投資をリアルタイムで調整する準備ができていました。自動化ツールの導入と価値最大化に急いだ企業は競合に遅れを取り、パンデミックの予測不能な影響に効果的に対処できませんでした。

2021年は、多くの企業が自動化による実行可能なインサイトの価値を認識し活用することで、リアルタイムおよび長期戦略を導くリバウンドを予測します。これらのテクノロジーは常にデジタル・トランスフォーメーションに長期的な影響を与える運命でしたが、予測分析によるより良い成果の支援など、能力が増大し、より重要かつ測定可能になっているため、その効果がより速く、グローバルに感じられるでしょう。パンデミックの行方は依然予測不能で、世界中の企業が逆境に直面し続けることは疑いありません。それでも、2020年の教訓は、自動化された実行可能なインサイトへの焦点を高め、どんな状況でも企業が戦略を効率的かつ効果的に実行できるようにしました。

自律型デジタル・エンタープライズへの道を歩み始めることは、人がオペレーションにとって menos 重要になることを意味しません。むしろ、AI、ML、自動化の活用増加により、運用における手作業が最小化されます。また、データ分析からの単なる追加インサイトではなく、ますますアクションナビリティ、つまり可能な限り自動化されたアクションを実行することが重要になります。

エッジ・コンピューティングとIoTソリューション

以前、パートナーシップがエッジ・コンピューティングとIoTソリューションから価値を実現する道になると予測しました。シームレスに統合されたマルチベンダーの市販ソリューションを使用することで、企業は単一ベンダーのニッチ製品よりも成功すると考えました。2020年にほとんどの企業がリモート・ワークフォースに移行し、国際的なコラボレーションがニューノーマルで勝つために不可欠になったことで、この予測は正しかったと確信し、2021年の変革の核心になると信じています。

2020年に市場に溢れたエッジ・コンピューティングとIoTソリューションの量は、リモート運営の準備ができておらず、グローバル・ニーズに最適なソリューションを選択する必要があった企業にとっては、少し圧倒的だったかもしれません。しかし、ネットワークとデータ管理エコシステム全体でのパートナーシップにより、データ・センター・アグリゲーターのようなサービスが生まれ、グローバル戦略に対する地域レベルでの実行を可能にしました。来年はエッジ・コンピューティングと統合IoTソリューションのユースケースが劇的に増え、グローバル企業全体へのより広範な採用への道を開くでしょう。

ITSMとAIOps：デジタル・トランスフォーメーションを可能にする

2020年初頭、CIOがAIに依存してITランドスケープの包括的なビューを得て、部門間のサイロを打破すると予測しました。現在、運用チームは平均11種類の監視ツールを使用しており、機能の重複、過剰支出、高い維持コストを招いています。2020年入りに際し、オンプレミスとパブリック・クラウドのワークロード増加、アプリケーション複雑性の増大が、最終的にはより良いビジネス成果につながるAIOpsへの投資増加を促すと予測しました。2020年は、ITと、ITSMやITOMのような重要プロセス・イネーブラーを、ビジネス・イノベーションと成功の中心に据える、避けられない進化を加速させました。IT環境が人間のスケールを超え、サイロ化されたデータをより速い意思決定のための実行可能なインサイトに変換することが最優先事項となり、CIOと企業はAIOpsを導入して、それらの課題を知的かつ自動化された方法で解決しようとしました。

今後数か月、数年で、AIOpsへの需要はさらに高まると見られます。AI、ML、予測分析を用いて、予期せぬ特定のシナリオに対処し、予測できるからです。ハイブリッド・オンプレミス/クラウド・インフラストラクチャにまたがるデジタル・エンタープライズ・アプリケーションの複雑性増大と、コンテナ化のようなモダン・アプリケーション・アーキテクチャの採用により、データの量と複雑性が前例なく増大します。モダン・デジタル環境からのデータ過多は修復を遅らせ、IT Opsチームを圧倒しますが、ノイズだらけのデータセットは、より賢い戦略と中央集約型AIOpsシステムによって過去のものとなり、組織は顧客体験の改善、モダン・アプリケーションの保証と最適化、インテリジェント・オートメーションへの連携を実現できます。この効果により、従来のIT運用アプローチはもはや実行不可能になる可能性があり、リソースをスケールし、モダン環境を効果的に管理するためにAIOpsの採用が不可避になります。

前述の通り、すべての企業が大規模なAI/ML導入の準備ができていたわけではありません。2020年代のテクノロジー進化により、それら多くの企業にリバウンドがもたらされます。パンデミックにより、AI搭載、AI/loT駆動のスマート・デバイスが爆発的に増えました。ITの影響が内部サービス機能に限定されていた時代は終わり、2021年にはAutoMLのようなツールの革新により、企業は競合に追いつくだけでなく、AI/MLユースケースの指数関数的増加により飛び越えることさえ可能になります。これらのツールが今や容易に導入・活用できるようになったことで、労働力を迅速にアップスキルし、イノベーションを刺激し、意味のあるビジネス成果を推進できます。

2020年に学んだ教訓は、今年と将来の戦略と投資の不可欠な構成要素となり、自動化テクノロジーと運用が、リバウンドを目指しボトムラインに反映される継続的なイノベーションを推進する企業の最優先事項の最前線に位置づけられます。