オフィスでタブレットとノートPC上のデータを確認している2人の同僚。

すべてのITリーダーが、次のようなジレンマを感じたことがあるはずです。組織はAI、自動化、デジタル運用に投資しているにもかかわらず、成果が期待に届かない。適切なツールと意図があっても、不安定な基盤の上に構築されている限り、AI投資の価値を十分に引き出すことはできません。

データもこの課題を裏付けています。Ivantiの2025年AITSM調査によると、組織の89%がサイロ化されたデータはIT運用に悪影響を及ぼすと回答し、44%がセキュリティとコンプライアンスに関する懸念をIT自動化の障壁として挙げています。Ivantiの2026年AI成熟度レポートでも同じ傾向が示されています。システム・オブ・レコードに基づく統合AIアプローチを確立した後、57%の組織がITとセキュリティ間のナレッジ共有が改善したと報告し、53%がデータ共有が容易になったと報告しています。システム・オブ・レコード

PwCの2026年業務におけるデジタルトレンド調査では、より広い業務の視点が加わります。業務部門のリーダーの89%が、テクノロジー投資は期待された成果を十分に生み出していないと回答し、87%がデータ品質の低さによってデジタル施策から得られる価値が制限されていると報告しています。

一貫して見られる傾向があります。AIと自動化は、その土台となるデータ基盤の速度を超えて前進することはできません。資産データが分断され、古く、信頼性を巡って意見が分かれる状態では、チームはより多くのシグナルを収集できても、優先順位付け、自動化、成果の証明に必要な確信を持てません。

一貫して見られる傾向があります。AIと自動化は、その土台となるデータ基盤の速度を超えて前進することはできません。

目標は、単により多くの資産を可視化することではありません。存在するもの、重要なもの、次に取るべき対応、そして成果が達成されたかどうかについて、システム・オブ・レコードとして機能する運用上のデータオーソリティを構築することです。

そのシステム・オブ・レコード基盤こそが、エージェント型AIを実用的なものにします。組織がAI主導のワークフローを導入する中で、信頼性と説明責任を維持するには、人による監督、ポリシー制御、監査可能な意思決定経路が不可欠です。自律的なアクションには、最新のコンテキスト、明確なポリシー、信頼できる意思決定の記録が必要です。これらの条件が整っていなければ、AIは制御を改善することなく活動量だけを加速させる可能性があります。

Ivanti Neurons Platformは、この問題に直接対応し、ITチームとセキュリティチームが、分断された運用シグナルを信頼できるシステム・オブ・レコードへ、さらにAI支援ワークフローのためのコンテキスト基盤と、制御を保ちながらアクションを拡張できるガバナンスされた自動化へと転換できるよう支援します。

Ivantiの2026年AI成熟度レポートも、この点を裏付けています。AIの導入は加速していますが、ガバナンスが常に追いついているわけではありません。半数を超える組織が、ITワークフロー全体、またはビジネスクリティカルな規模でAIを幅広く導入していると回答しています。一方で、同じ回答者のうちAIの意思決定に対する説明責任が明確だと答えたのはわずか42%でした。さらに懸念すべきことに、日常業務でAIポリシーが非常に一貫して遵守されていると答えたのは、わずか24%にとどまります。

ITにおけるAIの次の段階は、誰が最も早く実験するかによって決まるものではありません。信頼できるデータ、明確な説明責任、ポリシーを考慮したワークフロー、そしてアクションが意図した結果を生み出したという証拠に基づいて、誰が責任ある形で自動化を拡張できるかによって決まります。

「AIの導入は、もはや難しい部分ではありません。真の課題は、それを責任ある形で拡張することです。」

— Brooke Johnson、Ivanti 最高法務責任者 兼 人事・セキュリティ担当SVP

この変化に対応するために、組織がデータ、自動化、ガバナンスに関するすべての課題を一度に解決する必要はありません。必要なのは、実践的な出発点、明確なベースライン、そして信頼が高まるにつれて拡張できる反復可能なモデルです。

ここからフレームワークが始まります。これは、統合資産インテリジェンスを大規模で抽象的な変革プログラムにすることなく、チームが構想から実行へ進むための方法を示します。手順はシンプルです。信頼できる真実を確立し、それを意思決定につなげ、ガバナンスされたワークフローを通じて行動し、成果を検証し、より大きな規模でこのモデルを繰り返します。

統合資産インテリジェンスを構築するための6ステップのフレームワーク

ステップ1：価値の高い1つのユースケースから始める

エンドポイント管理は、運用面でなじみがあり、戦略的にも重要であるため、出発点として最適な場合が多くあります。可視性のギャップはすぐに、セキュリティ、コンプライアンス、生産性の問題につながります。管理対象、非管理、リモート、BYOD、非準拠のエンドポイントを特定することで、組織はリスク露出を減らし、コンプライアンスへの信頼性を高め、アクションのための信頼できるベースラインを作成できます。

目的は、すべてを一度に検出することではありません。価値の高い1つの領域で、より優れた資産インテリジェンスが意思決定と成果を変えられることを証明し、その実証結果を基に組織の信頼を高め、モデルを拡張することです。

ステップ2：ベースラインを確立する

チームが新たなインテリジェンスに基づいて行動する前に、現在のエンドポイントの実態について共通の見方を持つ必要があります。シンプルなベースラインによって、何が把握されているか、何が古いか、何が欠けているか、そしてどこを優先して対応すべきかが明確になります。次の5つの領域で現状を把握します。

  • インベントリの正確性
  • データの鮮度と更新頻度
  • チーム間での定義の一貫性
  • エンドポイントデータがITSM、ITAM、クラウドプラットフォーム、SaaSシステムにどのように流れるか
  • アクションと修復を検証できるかどうか

このベースラインは、進捗を測定し、信頼を構築するための参照点になります。多くの取り組みは、何が正確で、最新で、完全なのかについてチーム間で合意できないために停滞します。また、オーナーシップ、ガバナンス、変更管理が不明確なために停滞する場合もあります。統合資産インテリジェンスは、信頼できるデータが明確なプロセス、定義されたオーナーシップ、説明責任と組み合わさることで成功します。

ステップ3：ライブデータを信頼できる運用コンテキストにつなげる

エンドポイントの対象範囲とベースラインを定義したら、次のステップは現在のシグナルを信頼できる運用コンテキストへつなげることです。ディスカバリーと統合の機能は、リモートエンドポイント、BYODデバイス、クラウドリソース、SaaSアプリケーションを含む、管理対象および非管理のデータソースから資産シグナルを継続的に取得し、正規化します。これにより、チームは環境全体について一貫性があり最新のビューに基づいて作業できます。価値はディスカバリーそのものにあるのではなく、不確実性を減らし、その後の意思決定をチームが信頼できるようにすることにあります。

ステップ4：クローズドループ自動化で価値を証明する

資産インテリジェンスの価値は、チームの次の行動を変えたときに可視化されます。多くの組織は問題を特定できますが、データの信頼性が争点になっている、ワークフローが手作業である、または成果を検証できないといった理由から、一貫して行動することに苦労しています。クローズドループ自動化は、意思決定をアクションにつなげ、その結果を確認します。

まずは、次のような即効性のあるメリットをもたらす1つまたは2つのクローズドループワークフローから始めます。

  • 影響を受けるエンドポイントが検出され次第、高リスクの脆弱性にパッチを適用する
  • 非準拠または非管理のデバイスを隔離し、修正後に自動的に復旧する
  • 検証済みの利用データに基づいて未使用のソフトウェアライセンスを回収する
  • ライフサイクル管理とコンテキストに基づく関係性の記録を最新の状態に保つ
  • 修復が確認され次第、ITSMチケットを自動的にクローズする

Ivantiは、自社のプラットフォームと自動化機能をエンタープライズ運用で活用する「Customer Zero」アプローチを通じて、この進展を社内で経験してきました。Ivantiのエンタープライズサービス担当バイスプレジデントであるTony Millerによると、AI機能が拡張されるにつれて、基盤となるシステムへの信頼も、測定可能な運用成果とともに高まりました。この経験は、成熟した組織に共通して見られる傾向を裏付けています。一貫した価値は自動化だけから生まれるのではなく、ガバナンス、説明責任、検証済みの成果に支えられた信頼できる運用ワークフローに自動化を統合することで生まれます。

各クローズドループは、プラットフォームの役割を実践的に示します。信頼できるデータが意思決定を支え、ガバナンスされた自動化がアクションを実行し、検証が成果を確認します。これが、単なる活動と制御の違いです。

開始前に、非管理エンドポイントの特定にかかる時間の短縮、高リスクデバイスのより迅速な修復、古い資産レコードの削減、コンプライアンスレポートへの信頼性向上など、関係者にとって重要な1つまたは2つの実証ポイントについて事前に合意します。これらが、モデルを証明するためのベースラインになります。

ステップ5：モデルを繰り返して拡張する

エンドポイントモデルが機能すれば、拡張は破壊的ではなく追加的なものになります。チームは、同じ真実、意思決定、アクション、検証のパターンを、追加のエンドポイントタイプ、事業部門、クラウド環境、SaaSアプリケーション、セキュリティデータソースへと広げることができます。

重要な変化は再利用です。チームは毎回モデルを作り直すのではありません。実証済みの運用パターンを新しい領域に適用しながら、その下にある共有のシステム・オブ・レコードを強化していきます。

拡張を重ねるごとに、チームとAI支援ワークフロー／AIエージェントの双方が利用できる運用コンテキストの品質が向上し、範囲が広がってもガバナンスされた自動化の信頼性が高まります。

ステップ6：統合資産インテリジェンスを日常業務の一部にする

時間の経過とともに、統合資産インテリジェンスは個別の可視化プロジェクトではなく、日常業務の一部になります。信頼できる真実が意思決定を促し、意思決定がアクションを引き起こし、継続的な検証によって成果は制御下に維持されます。エンドポイントチームはポリシーを一貫して適用します。IT運用チームはインシデントをより迅速に解決します。ITAMチームはコストとライフサイクルに関する意思決定を自信を持って最適化します。セキュリティチームはリスク露出をコンテキストの中で把握します。コンプライアンスチームは、手作業で作成されたある時点のレポートではなく、監査対応済みの証拠に基づいて業務を進めます。

これは、エージェント型AIがIT実行の一部になるにつれて組織に求められる運用モデルです。信頼できるシステム・オブ・レコード、ガバナンスされた自動化、そしてすべてのアクションを説明・検証できる証拠が必要になります。

AI対応の資産インテリジェンスを拡張する

組織が失敗するのは、情報が不足しているからとは限りません。情報が分断され、意思決定に共有されたコンテキストがなく、ワークフローが手作業に依存し、成果の検証が難しいために苦労しているのです。統合資産インテリジェンスは、運用上の真実、意思決定、実行、説明責任を1つの反復可能なモデルでつなぐことで、これらのギャップに対応します。

最も効果的なチームは、小さく始め、モデルを証明し、自信を持って拡張します。エンドポイント管理は、リスクが可視化され、アクションが具体的で、成果を測定できるため、実践的な最初のユースケースになります。

Ivanti Neurons Platformは、運用上の真実のための信頼できる基盤、エージェント型ワークフローに対応するAI対応コンテキスト、そしてチームがAIへの構想から測定可能な成果を生み出す拡張可能なAI導入へ進む際に自動化の説明責任を維持するガバナンスを提供することで、その取り組みを支援するよう設計されています。

現在、自社の資産データがどのような状態にあるか把握できていますか？

統合資産インテリジェンスと継続的ディスカバリーの評価ガイドを入手して、統合資産インテリジェンスへの準備状況を評価してください。