断片化したデータからAI活用型インテリジェンスへ：リーダーが運用上の真実を実行可能にする方法

可視性以上に運用上の真実が重要である理由

ここ数年、組織は可視性、自動化、人工知能に多額の投資を行ってきました。それでも多くの組織が共通の課題に直面しています。ダッシュボードはかつてないほど増えているにもかかわらず、信頼できる答えを得るには、行動に移す前に手作業による調査、照合、検証が必要になることが多いのです。問題は、データが不足していることではほとんどありません。多くの場合、情報には、人がそれを理解し行動に移すために必要な共通のコンテキストが欠けています。

この課題は、組織が日々の業務にAIを導入するにつれて、さらに重要になります。マッキンゼーの「State of AI」調査によると、23%の組織がすでに少なくとも1つの機能でエージェンティックAIを拡大しており、さらに39%が実験を開始しています。合計でおよそ3分の2に上ります。一方で、その活用範囲はまだ限定的です。どのビジネス機能においても、自社でAIエージェントを拡大していると回答した割合は10%以下にとどまっています。また、マッキンゼーがエージェンティックAIの拡大について行った別の調査では、10社中8社がデータの制約をエージェンティックAI拡大の障壁として挙げています。

ここから得られる教訓はますます明確になっています。AI施策の成功は、新しいテクノロジーの導入よりも、信頼できる運用基盤の確立に大きく左右されます。AIが意思決定により深く関与するようになるにつれ、問われるのは、組織に十分なデータがあるかどうかではなくなります。重要なのは、人、ワークフロー、AIシステムが同じ現実に基づいて機能できるようにする権威あるデータソースを持っているかどうかです。ITおよびセキュリティのリーダーにとって、その現実には、資産、ユーザー、デバイス、脆弱性、サービス履歴、セキュリティ態勢、コンプライアンスシグナル、運用上の関係性が含まれます。これらをコンテキストに沿って統合することで、チームはインサイトから修復へとより迅速に進むことができます。

この違いは重要です。AIはインサイトを提示し、関係性を説明し、パターンを特定し、次のステップを推奨できます。しかし、エンタープライズの意思決定には、依然としてガバナンス、説明責任、人による判断が必要です。共有された記録システムがなければ、AIは断片化したデータへのアクセスを容易にするだけで、その信頼性を高めることはできない可能性があります。記録システムがあれば、組織は最新で、ガバナンスが効き、検証可能な情報にインテリジェンスを根付かせることができます。

ここでIvanti Neurons Platformは、AI活用型オペレーションの基盤を確立します。ITおよびセキュリティのための記録システムであり、権威あるデータソースとして、透明性と人による監督を維持しながら、データと関係性を自動化およびAIと結び付けます。統合資産インテリジェンスの次の進化は、単により多くを見える化することではありません。運用上の真実に到達し、解釈し、確信を持って行動に移しやすくすることです。

ダッシュボードだけではもはや十分ではない理由

何十年もの間、運用の可視性はダッシュボード、レポート、専門知識に依存してきました。これらのツールは今も価値がありますが、現代の環境はあまりにも動的で、相互に結び付き、複雑化しており、すべての答えに手作業の調査を必要とするには限界があります。

セキュリティリーダーが、どの未管理エンドポイントが最も高いリスクをもたらすのかを把握したい場合、あるいは運用リーダーがサービスパフォーマンスに影響しているデバイスを特定したい場合、多くの場合、複数のシステムに分散した情報、チーム、ワークフローが必要になります。この課題は、より広範な組織上の現実を反映しています。PwCの2026年デジタルトレンド・イン・オペレーション調査によると、サイロ化または部分的に統合された運用構造を持つ組織の94%が、より接続されたネットワーク型の運用モデルへ移行すると予想している一方で、現在そのように運用している組織は41%にとどまります。組織は、情報が企業全体に存在していることをますます認識していますが、断片化した情報を、人、ワークフロー、AIが信頼して活用できるコンテキストへと変換することは依然として困難です。

課題はもはや情報を収集することではありません。意味のある行動につながる、問いと信頼できる答えとの距離を縮めることです。

組織が自動化とAI支援型ワークフローを拡大するにつれて、この距離は重要になります。手作業での検索、スプレッドシートでの照合、コンテキストの切り替えの一つひとつが、対応時間を遅らせ、一貫性の欠如を招く機会を生み出します。

アナリストの見解も同じ方向に向かっています。Gartnerは、2026年末までにエンタープライズアプリケーションの40%がタスク特化型AIエージェントと統合されると予測しており、これは前年の5%未満からの増加です。同社のインフラストラクチャおよびオペレーションに関する調査では、チームが自然言語で指示できるエージェンティックAIへ移行するにつれ、インタラクションモデル自体がコマンドラインやスクリプトから「プロンプトエンジニアリング、ポリシー定義、ワークフローオーケストレーション」へ移行すると予測しています。購入側への示唆は明確です。Gartnerは、「エンタープライズの購入者は、新しいツールやダッシュボードをさらに購入することの優先度を下げ」、「より良い成果」を求めるようになると指摘しています。なぜなら、「AI機能の追加は多くの場合、コスト増につながるだけで、より良い成果にはつながらない」からです。

だからこそ、AI活用型インテリジェンスは、エンタープライズオペレーションの次のインターフェイスとして台頭しています。この変化は、ダッシュボードを置き換えることではありません。人が関連情報、有用なインサイト、推奨される次のステップにより迅速にアクセスし、より効果的に対応できるようにすることです。

分断されたシステムを横断して検索するのではなく、チームは次のように問いかけられることをますます期待しています。

• どの未管理エンドポイントが最大の運用リスクをもたらしているか。
• 非準拠デバイスが最も集中している拠点はどこか。
• 過去1週間でエンドポイント環境にどのような変化があったか。
• どの修復アクションがコンプライアンスを最も大きく改善したか。

チームは、システムが単に答えを提供する以上のことを行うことをますます期待しています。AIに対して、何が変わったのかを説明し、優先順位を特定し、次のステップを推奨し、その根拠となる証拠を示すことを求めています。その意味で、Neurons AIは、運用データの上に重ねられた単なるチャットボットではありません。エンタープライズのコンテキストを適用し、システムとワークフローを接続し、チームが証拠からガバナンスの効いたアクションへ進むのを支援するオーケストレーションレイヤーです。このように、AIは運用上の真実へのインターフェイスとなり、人が判断と制御を維持しながら、意思決定の場で答えを利用できるようにします。

AI活用型運用インテリジェンスを信頼できるものにする要素

AI活用型エクスペリエンスは、よりシンプルなインターフェイス以上の価値を提供します。チームが情報を解釈し、優先順位を特定し、妥当な意思決定に到達できるよう支援します。AIネイティブ機能が進化し、統合標準によってシステム間のデータ交換が広がるにつれて、インサイト、推奨事項、ワークフローガイダンスを根拠あるものにし、ガバナンスを効かせ、説明可能に保つ権威あるデータソースとして、記録システムの重要性はさらに高まります。

共有された記録システムがなければ、AIは断片化したソースや矛盾するソースを参照することで、一貫性の欠如を増幅させる可能性があります。チームは、利用可能なデータやその解釈方法によって、異なる答えや優先順位を受け取る場合があります。

AIが意思決定においてより大きな役割を担うにつれ、信頼が最大の課題になります。リーダーには、インサイトとガイダンスが信頼できる情報に基づき、ポリシーと整合し、明確な説明責任によって支えられているという確信が必要です。ガバナンスは別個の検討事項ではなく、あらゆるインタラクションの一部です。つまり、AIは付加的なものであり、顧客の選択によって管理されるべきでもあります。組織には、AI支援型機能をどこで使用し、どのように有効化し、AI導入が成熟する中で中核となるワークフローをどのように継続運用するかを制御する必要があります。

ここで、記録システムが不可欠になります。単なるリポジトリではなく、組織の権威あるデータソースとして機能します。すなわち、人、ワークフロー、自動化、AIが、何が存在し、何が重要で、次に何をすべきか、そして成果が達成されたかどうかを理解するために依拠する情報源です。

Ivanti独自の調査も、その効果を裏付けています。2026年AI成熟度レポートでは、ITプロフェッショナルの57%が、AIによって知識共有が改善されたと回答しており、ITとセキュリティ全体で53%がデータを共有しやすくなったと報告し、50%が複数チームにまたがる共同ワークフローを構築しています。AIをより広範に利用している組織では、これらの結果は大幅に高まります。同じ調査では、約90%がサイロ化したデータはIT運用に悪影響を及ぼすと回答しており、まさにこのギャップを記録システムが解消します。

Ivanti Neurons Platformでは、この基盤が、ダッシュボード、ワークフロー、自動化、AIが依拠するガバナンスの効いた情報を提供します。このプラットフォームファーストのアプローチは、エージェンティックなエクスペリエンスの共通基盤も構築します。MCP対応ツール、共有AIサービス、ガバナンスの効いたデータアクセスが、プラットフォーム全体で複数のAI活用型ワークフローを支えます。

人とシステムを同じ情報源に整合させることで、組織は一貫性を高め、説明責任を強化し、曖昧さを減らすことができます。責任ある拡大は、AIが情報にどのようにアクセスするかにも左右されます。Neurons AIは、AIモデルへ広範で不要なデータ転送を行うのではなく、効率的なツールベースのアクセスパターンを通じて、タスクに適したガバナンスの効いたコンテキストを取得するように設計されています。これにより、組織は効率を高め、運用コストをより適切に管理しながら、AI支援型ワークフローを拡大できます。

「AIの効果は、それを支えるデータの質に左右されます。Ivantiの権威あるデータソース、自律型ワークフロー、ガバナンスにおける強みは、市場における重要な差別化要因です。」— Dennis Kozak、Ivanti CEO

運用上の真実にアクセスしやすくするための4つのリーダーシップ実践

1. 信頼できる運用基盤を確立する

AI主導のエクスペリエンスを拡大する前に、リーダーは基盤となるデータへの信頼を確立する必要があります。ITとセキュリティ全体で、資産、エンドポイント、構成、関係性の情報を管理し、意思決定のための記録システムとして機能する共有基盤を構築すべきです。チームが同じ情報源に基づいて作業すれば、議論は情報の検証から問題解決へと移り、あらゆる自動化およびAI施策の価値が高まります。

2. 活動だけでなく成果を可視化する

多くのダッシュボードは活動指標に焦点を当てています。リーダーは成果指標を優先すべきです。

例としては、次のようなものがあります。

• 未管理エンドポイントの削減
• 修復スピードの向上
• ポリシーコンプライアンスの向上
• 重複または矛盾する記録の削減
• 検証済みの自動化成果の割合向上
• 運用リスクエクスポージャーの低減

成果志向の指標は、運用改善をビジネス価値に直接結び付け、インサイトが行動につながっているかどうかをチームが理解できるようにするため、より強い連携を生み出します。

3. 信頼できる運用上の真実にAIでアクセスできるようチームを支援する

AIで最も大きな前進を遂げている組織は、ガバナンスの効いた情報を技術部門と非技術部門のステークホルダーの双方が利用できるようにすることで、問い、理解、意思決定の間にある摩擦を減らしています。AIは手作業による調査を減らし、人が関係性を解釈し、重要な点に集中し、より広範な運用知識を適用できるよう支援します。

記録システムに根差したAIは、人の判断を置き換えるのではなく支援します。チームはこれらの機能を使用して、リスクが最も高い未管理エンドポイントを特定し、コンプライアンスの変化を把握し、資産、サービス、ビジネスオペレーションの関係性を明らかにし、修復ガイダンスを提示したり、対話型エクスペリエンスを通じて関連情報を取得したりできます。

これらの機能を組み合わせることで、生データはより優れた判断を支えるインテリジェンスへと変わります。進化に伴い、AIはシステムやワークフローを横断してガイダンスを拡張できます。一方で、人は説明責任を維持し、Ivanti Neurons Platformはあらゆるインタラクションをガバナンスの効いた真実に根付かせます。その結果、より広範な参加、迅速な連携、明確な優先順位が実現します。

4. ガバナンスは想定するものではなく、監査可能にする

AIが運用上の意思決定により深く関与するようになると、ガバナンスをワークフローの外に存在する別個のプロセスやポリシー文書として扱うことはできなくなります。組織には、次の項目への可視性が必要です。

• 推奨事項の生成に使用されたデータ
• 意思決定に影響を与えたポリシー
• 実行されたアクション
• その結果としての成果

ガバナンスは説明責任を生み出し、信頼を高め、AI支援型ワークフローが組織の目標と整合し続けるよう支援します。

信頼できるコンテキストから行動へ

信頼できるコンテキストにアクセスしやすくなると、組織は検索に費やす時間を減らし、行動により多くの時間を使えるようになります。エンドポイントチームはコンプライアンス上の問題をより迅速に特定し、より確信を持って対応できます。運用チームは、古いレポートではなく最新の情報を使って意思決定できます。セキュリティチームはエクスポージャーをコンテキストの中で理解し、より効果的に優先順位を付けられます。コンプライアンスリーダーは、大量の手作業を行わずに検証可能な証拠へアクセスできます。

最も重要なのは、システム内のインテリジェンスから価値を得るために、人がすべてのシステムに精通している必要がなくなることです。運用上の真実は、専門的な技術リソースではなく、組織で共有される能力になります。基盤が成熟するにつれて、チームはエンタープライズ規模のAIに必要な監督と説明責任を維持しながら、自分たちの環境とより自然にやり取りできるようになります。

持続する基盤を構築する準備を

エンタープライズオペレーションの未来は、組織が運用上の真実をどれだけ効果的に意思決定へ、そして意思決定を協調した行動へと変えられるかによって決まります。その際には、人を関与させ、それらの意思決定と行動がどのように行われるかを明確に制御することが不可欠です。

AIネイティブなエクスペリエンスが成熟するにつれて、一歩先を行く組織は、運用上の真実を単なるレポート作成ではなく、生きた共有能力として捉える組織になるでしょう。自然言語で環境とやり取りし、ガバナンスの効いたアクションを自信を持ってAIに委任し、すべてのチーム、ワークフロー、エージェントが信頼できる単一の真実の情報源に基づいて意思決定を行います。これこそが、統合資産インテリジェンスが目指す到達点です。単なる可視性の向上ではなく、ITとセキュリティを運用するための、根本的により応答性が高く、説明責任を果たせる方法です。

これはまた、プラットフォームを将来に対応できるものにする要素でもあります。エージェンティックワークフローが成熟するにつれて、組織には、分断されたAIエクスペリエンスを生み出すのではなく、共有サービスを通じて拡張されながら、タスクに適したツール、データソース、AI機能を利用できるAIエクスペリエンスが必要になります。ガバナンスの効いた記録システムは、将来のエージェントに責任ある行動に必要なコンテキストと制御を提供します。

ガバナンスの効いた記録システムが、チームにとってAIを運用上の真実へのインターフェイスにする方法をご覧になりませんか。Ivanti Neurons Platformをご覧いただき、現在の運用コンテキストの状況を評価してください。