Ivantiブログ: ITサービス管理とIT資産管理

目に見えないIT部門：エージェント型AIでシームレスな体験を提供する方法

Thu, 18 Jun 2026 19:42:35 Z

あらゆる企業がAIを導入している一方で、その投資効果をまだ待っている企業も少なくありません。Ivantiの2026年AI成熟度レポートによると、現在AIをまったく利用していないと回答した組織はわずか2%でした。多くの組織がAIの実験段階を越えつつある中、真の競争優位を生むのは、そのAIが継続的なビジネス価値を大規模に提供できているかどうかです。

企業は、ユーザーに使われないチャットボットを展開します。誰にも信頼されないエージェントを実装し、「AI搭載」ツールを導入しても、従業員は結局それを避けたり、個人利用のシャドーAIツールを無視できずに使ったりします。問題はAIに何ができるかではありません。ユーザーにAIで何をさせようとしているかです。多くの組織は、AIを設計すべき体験ではなく、展開すべき機能として捉えています。AIに何が可能かに注目し、ユーザーが実際に何を必要としているかを見落としているのです。その結果、価値よりも不満を生む、また別のシェルフウェアソリューションが生まれます。

デジタルエクスペリエンスは、AI導入の成功と失敗を分ける欠けていた要素です。AIのユーザー体験を優先する組織は、ユーザーの信頼を損なう実装上の落とし穴を特定し、業務を中断させることなく改善をもたらすエージェント型AIを展開するための実践的なフレームワークを構築できます。AIとITが最も力を発揮するのは、目に見えないスーパーパワーとして機能するときです。ユーザーが意識するのはテクノロジーではなく、仕事をいかに簡単に進められるかです。

AI導入のパラドックス

MITの調査によると、企業のAI施策のおよそ95%は測定可能なROIを実現できておらず、その多くが実際のビジネス価値へ拡大する前にパイロット段階で停滞しています。

何が起きているのか： 経営層がAI施策を承認し、IT部門がテクノロジーを展開し、トレーニングが予定され、導入指標が追跡されます。そして6カ月後には、誰も使っていません。チャットボットは使われなくなり、AIアシスタントは放置され、従業員は本来仕事を楽にするはずだったツールを避けるための回避策を生み出します。

これは変更管理の失敗ではありません。既存の職場テクノロジーの上にAIを重ねたとき、ユーザーが実際に何を体験するのかを理解できていない結果です。

ユーザーはAIそのものを求めているわけではありません。ノートPCがより速く起動すること、プレゼン中にアプリケーションが固まらないこと、ビデオ通話が遅延しないこと、そして問題に気づく前に解決されることを望んでいます。そうしたことを実現するためにAIインターフェイスとのやり取りを強いる時点で、すでに失敗は始まっています。

続きを読む：ITOps向けエージェント型AIが大規模な価値を引き出す方法

多くのAI実装がユーザー体験で失敗する理由

どの企業IT環境を見ても、同じパターンが見られます。AI実装のチェックリストは忠実に実行されます。

テクノロジーベンダーを選定
プラットフォームを展開
連携を設定
ユーザーをトレーニング
本番稼働を開始

しかし6カ月後、現実が明らかになります。2025年EY調査では、AI導入にもかかわらず従業員の64%が業務負荷の増加を報告し、AIを最大限に活用して実際に仕事を変革していると答えたのはわずか5%でした。

IT部門はプレイブックどおりにすべてを正しく実行しました。しかし問題は、そのプレイブックがAIを使う人ではなく、AIを売る人によって書かれていたことです。

「セルフサービスを促進」し、「チケット件数を削減」するための典型的なAIチャットボット導入を考えてみましょう。実際には、これまでIT部門にSlackで簡単なメッセージを送っていた従業員が、次のことをしなければならなくなります。

別のポータルに移動する
ボットが理解できるように質問をどう表現するか考える
AIが提示する関連性の低いナレッジ記事を読み解く
最終的に諦めてチケットを送信する。その時点で苛立ち、予定より15分遅れている

結局チケットは作成され、問題は解決する必要があります。しかし、手順を減らすのではなく増やしたことで、以前にはなかったフリクションが生まれています。

これが根本的な誤りです。 AIをユーザーが操作するインターフェイスとして扱い、ユーザーのために機能するインフラとして扱っていないのです。AIに合わせてユーザーの行動を変えるよう求めた瞬間、導入ではなく抵抗を生み出すことになります。

デジタルエクスペリエンス：AIが価値を証明する場所

AIから実際の価値を得ている組織は、「どうすればユーザーにこのAIツールを使ってもらえるか」ではなく、「ユーザーがすでに行っている業務を改善するために、AIをどう活用できるか」と問い始めています。これは小さな視点の転換ですが、その影響は非常に大きいものです。

デジタルエクスペリエンス管理において、AIはユーザーと仕事の間に立つものではありません。ユーザーと混乱、つまりパフォーマンス低下、アプリケーション障害、原因不明の遅延、まだ表面化していないものの30分後には発生する問題との間に立つものです。

ここで、エージェント型AIは可能性を根本から変えます。従来の監視ツールは、何かが壊れたときに人に通知します。一方、エージェント型AIは壊れる前にそれを防ぎます。これは煙感知器と消火システムの違いです。

従来のIT運用では、インシデント対応は時間単位、場合によっては日単位で測定されます。自律的修復を備えたエージェント型AIはこの方程式を根本的に変えつつあり、パターンを検出し、問題がエスカレートする前に修正を実行することで、平均解決時間を数時間から数分、あるいは数秒へと短縮します。

実際には次のようになります。

従来のIT Ops：

ユーザーのノートPCにディスク障害の初期兆候が現れ始める。
従来のDXツールが問題を検知し、チケットを作成する。
ITアナリストがアラートを確認し、重大度を評価し、メンテナンスを予定し、最終的にユーザーに連絡する。
解決までの総時間：数日。
組織への影響：計画停止、データ移行、生産性の低下。

エージェント型AI

エージェント型AIでは、ユーザーが異常に気づく前にパターンが検出されます。
エージェントが自律的に自動バックアッププロセスを起動し、代替デバイスをプロビジョニングし、ユーザーのアプリケーションとデータを準備し、利用の少ない時間帯に交換をスケジュールします。
ユーザーにはメールが届きます。「明日の朝、受付に新しいノートPCをご用意しています。現在のセットアップは移行済みです。」
チケット作成もエスカレーションも不要で、中断も発生しません。

同じ問題でも、体験はまったく異なります。

フリクションのないAI実装フレームワークの構築

見えないAIを実現するには、デジタルエクスペリエンス施策の展開、測定、拡張の方法を見直す必要があります。エージェント型AIから実際のROIを得ている組織は、機能よりも体験を優先する一貫したパターンに従っています。

可能性ではなく痛みから始める

最も望ましくないAI実装は、「このAIで何ができるか」という問いから始まります。最も優れた実装は、「現在、何が痛みとなり、繰り返し発生し、あるいは不必要にユーザーの作業を遅らせているのか」という問いから始まります。

AIの能力を整理する前に、デジタルエクスペリエンスの課題を可視化しましょう。

ユーザーが問題解決を最も長く待っているのはどこか。
繰り返しチケットを生む問題はどれか。
予測可能に発生しているのに、プロアクティブに検知されていないパフォーマンス低下は何か。
人間の判断を必要としないタスクに、IT部門が最も多くの時間を費やしているのはどこか。

これらは単なる「AIユースケース」ではなく、AIが解消できるユーザー体験上の問題であり、その違いは重要です。痛みから始めることで、ユーザーが求めるソリューションにたどり着けます。

体験の裏側にAIを展開する

ユーザーがAIを利用するかどうかを判断する必要があってはなりません。それは実装者であるあなたの役割です。実際には、次のような形になります。

支援が必要になる前に問題を検出して解決する自律型エージェント vs. ユーザーが助けを求める必要があるボット。
ユーザーが検索する前に解決策を提示する予測型インサイトエンジン vs. AI搭載検索を備えたセルフサービスポータル。
承認済みのガードレール内で推奨事項を自動実行する自己修復システム vs. ユーザーが実行しなければならないAI搭載の推奨事項。

一貫したパターンは、ユーザーの意思決定ポイントを減らし、余分な手順をなくし、高度なAIリテラシーの必要性を取り除くことです。ユーザーが直接触れる必要がないため、エージェント型AIにはユーザートレーニングが一切不要であるべきです。

AIの性能ではなくユーザー体験を測定する

多くの実装が方向を誤るのはここです。ユーザー成果ではなくAIの性能を測定してしまうのです。

AIとのやり取りの数、AIの応答時間、モデル精度スコア、自動化率を追跡しているなら、測定している対象が間違っています。

代わりに、次を追跡します。

エンドユーザーの問題に対する平均解決時間の短縮。Ivantiの2026年AI成熟度レポートでは、IT担当者の45%がAIによって仕事がより速く、より良くなったと回答しています。
ITの対応力に対するユーザー報告の満足度。
ユーザーが気づく前に解決された問題の割合。
反復的なリクエストで削減された時間。
チケット件数の削減。これは問題をそらしているからではなく、問題を未然に防いでいるからです。

AIの自律性を可能にするガバナンスフレームワーク

多くのエージェント型AI導入を実際に遅らせているのは技術的な問題ではありません。AIが事前に許可を求めずに行動することを、関係者が受け入れられるようにすることです。

自律性レベル	リスクレベル	アクション例
完全自律	低	キャッシュのクリア、サービスの再起動、パフォーマンス最適化、定期パッチ適用
通知付き自律	中	ユーザープロファイルのリセット、アプリケーションの再インストール、ドライバー更新
人間の承認が必要	高	大規模な構成変更、データ移行、インフラ変更
人間主導、AI支援	重大	セキュリティインシデント対応、コンプライアンス判断、予算承認

重要なのは、AIエージェントが信頼性を実証し、監視によって当初は想定していなかったパターンが検出されるようになるにつれて、「高リスク」の範囲は時間とともに縮小するという認識です。AIガバナンスを固定的なものとして扱う組織では、AIは十分な影響を及ぼせません。一方、ガバナンスを動的なものとして扱う組織では、安全性を維持しながらAIの効果を継続的に拡大できます。

成功の姿

AI搭載のサービス体験を実装している組織では、有意な満足度向上が見られています。PwCの調査によると、先進的な実装では、運用効率の向上とともにNPSが10～15%改善しています。

AIをめぐる会話も変わります。ユーザーはITを邪魔なものとして語らなくなり、やがてITについてまったく話さなくなります。それこそが目的です。ITはインフラになります。目に見えず、信頼でき、意図的に必要とされるときだけ存在するものです。

その変化はまずサービスデスクに表れます。

チケット件数が減少します。問題をそらしているからではなく、未然に防いでいるからです。
AIがより早い段階で問題を検知して解決するため、エスカレーションが減少します。
アナリストの時間は、受動的な火消し対応からプロアクティブなシステム改善へと再配分されます。
旧来のモデルで検出されるよりも早く修復が行われることが多いため、平均解決時間が短縮されます。

エンドユーザーにとって、その体験はよりシンプルです。物事は正常に動作し、アプリケーションの応答性は高く、システムは利用可能で、遅延が障害へ連鎖することはありません。同僚が不満を漏らす原因不明のパフォーマンス問題も、なぜか自分には起こりません。それは運が良いからではなく、AIエージェントが見えないところで継続的に体験を最適化しているからです。

真の導入指標とは、ユーザーがITについて考えなくなることです。無視しているからではなく、考えるべき問題が何もないからです。

本当の選択：見えないAIか、使われないAIか

あらゆる組織がデジタルエクスペリエンス管理にAIを導入することになります。問題は導入するかどうかではなく、どのように導入するかです。さらに重要なのは、ユーザーが実際に恩恵を受けるのか、それともまた別のツールを押し付けられるだけなのかという点です。

そのためには、AI施策の実装、測定、拡張の方法を根本から見直す必要があります。これを正しく実行できれば、組織におけるITの捉え方は、コストセンターから競争優位へ、受動的な火消し対応からプロアクティブな支援へ、必要な負担からただ機能する目に見えないインフラへと変わります。

最高のAIは、最高のITと同じく、目に見えないものです。ユーザーはテクノロジーそのものを体験するのではなく、問題が存在しない状態を体験します。そしてそれこそが目的です。

エージェント型AIでデジタルエクスペリエンスを向上させる準備はできていますか？

Ivanti Neurons for ITSMが、舞台裏で機能するエージェント型AIをどのように展開し、ユーザーが異常に気づく前に問題を予測し、自律的に解決し、体験を最適化するのかをご覧ください。

エージェンティックAIがインフラストラクチャと運用を変革する方法

Thu, 11 Jun 2026 13:38:07 Z

インフラストラクチャと運用（I&O）チームは長年、よく知られたパラドックスの中で業務を行ってきました。ビジネスの規模が拡大するほど、I&Oが受けるプレッシャーも大きくなります。新しいアプリケーションの展開、追加されるエンドポイント、立ち上げられるクラウドワークロードの一つひとつが、複雑性、リスク、チケットを増加させます。

このプレッシャーに対する従来の対応策、すなわち人員の増強、ツールの追加、スクリプトの増加、APIの拡充は、せいぜい漸進的な軽減をもたらすにとどまってきました。しかし、中核にある構造的な問題、つまりリアクティブな運用の基盤となるアーキテクチャは、依然として根強く残っていました。今までは。

エージェンティックAIは、そのアーキテクチャを根本から刷新します。

ITと運用（I&O）におけるAIは、支援と提案の段階を超えました。推論、計画、実行、学習が可能な自律型エージェントは、もはや将来のロードマップ項目ではなく、すでに実運用に入っています。エージェンティックAIを意図的に導入している組織は、すでに大きなメリットを得ています。当社の2026年AI成熟度調査レポートによると、IT組織の57%が複数の重要なITワークフローでエージェンティックAIを利用しており、17%は広範なエンドツーエンドのプロセスに活用しています。この導入により、解決時間は数時間から数分へと短縮され、四半期ごとに数千件の手動チケットが回避されています。

さらに、AIを広範またはビジネスクリティカルなレベルまで拡張している組織の89%が、エンドユーザーが認識する前にチームが問題を検知するうえでAIが頻繁に役立っていると回答しています。一方、初期実験段階の組織では43%にとどまります。この変化により、I&Oはリアクティブな姿勢から、プロアクティブでインテリジェントな姿勢へと変わりつつあります。

残る問いは、組織がI&O環境でエージェンティックAIを大規模に実装する段階へ、どれだけ迅速に移行できるかです。

詳細はこちら：エージェンティックAIでITを変革：加速する自律型サービスの幕開け

従来型自動化の限界に達した理由

エージェンティックAIの重要性を理解するには、その前に何があり、なぜそれだけでは不十分だったのかを理解することが役立ちます。

I&Oにおける従来型の自動化は、非常に大きな価値をもたらしてきました。ランブックは組織内の知識を体系化し、スクリプトは反復的なプロセスを標準化しました。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ボットは、構造化されたルールベースのワークフローを処理します。これらのツールは周辺的な手作業を削減し、同じ人員でより多くの業務をこなせるようにしました。しかし、その本質は常に脆弱でした。明示的な指示に依存し、新しい状況に適応できず、人間が舵を取らなければ行動できなかったのです。

典型的なシナリオを考えてみましょう。午前2時に、一部のエンドポイントでパッチ展開が失敗します。ルールベースの自動化であれば、失敗を記録してチケットを作成するかもしれません。より複雑なスクリプトなら再試行を試みるかもしれません。しかし、失敗の原因が競合するアプリケーション、破損したエージェント、ネットワークセグメンテーションの問題、またはポリシー構成のドリフトのいずれにあるのかを診断することは、どちらにもできません。修復戦略をリアルタイムで適応させることもできません。サービスデスクにコンテキストを伝え、CMDBを更新し、影響を受ける資産の重要度に基づいてインテリジェントにエスカレーションすることもできません。人間のエンジニアが呼び出され、同じサイクルが続きます。

これが従来型自動化の限界です。指示は実行しますが、考えることはありません。タスクは自動化しますが、成果をオーケストレーションすることはできません。そして、インフラ環境がオンプレミス、マルチクラウド、エッジ、ハイブリッドアーキテクチャにまたがり、指数関数的に複雑化するにつれて、ルールベースの自動化で対応できることとI&Oチームが必要とすることの間のギャップは、大きな隔たりへと広がっています。

エージェンティックAIは、そのギャップを埋める答えです。

エージェンティックAIがI&Oにもたらす意味

エージェンティックAIシステムは、目標を自律的に設定し、それを達成するための計画を立て、ツールやシステムを横断して複数ステップのアクションを実行し、結果を評価して、アプローチを調整できます。しかも各ステップで人間の介入を必要としません。質問に答えるチャットボットや、事前定義されたワークフローを実行するスクリプトとは異なり、エージェンティックシステムは目標志向で適応性があります。特定から解決まで、タスクのライフサイクル全体にわたって機能します。

I&Oの文脈では、自律型エージェントが、従来は熟練したエンジニアまたは複雑で脆弱な自動化スクリプトの連鎖を必要としていた作業を実行できることを意味します。異なる監視システムからのシグナルを相関させ、インシデントの根本原因を特定し、適切な修復を実行し、修正が有効だったことを確認し、関連レコードを更新して、ループを完結させます。しかも、人間がチケットを開くのにかかる時間内でそれを実現します。

この変化は、単なる運用上の変化ではなく、考え方そのものの変化です。人間がアクションを開始し、自動化がそれを実行するモデルから、インテリジェントエージェントがアクションを開始、実行、検証し、人間が監督とガバナンスを担うモデルへと移行します。I&Oリーダーにとって、これはチームへの脅威ではありません。これまでにない最大の力の増幅装置です。

エージェンティックAIがI&Oを大規模に支える

サービスデスクのチケットキューは、負荷のかかったI&O機能を示す最も目に見える症状です。パスワードのリセット、ソフトウェアのインストール、アクセスのプロビジョニング、接続性のトラブルシューティングといった、大量で複雑性の低いリクエストは、アナリストの時間の大部分を消費し、運用コストを押し上げます。また、48時間のSLA期間後ではなく、今すぐ解決を必要とする従業員にとっても、大きなストレスとなります。

詳細はこちら：チケット処理担当からチームリーダーへ：エージェンティックITワークフォースの管理

チケットキューによる制約を解消する

エージェンティックAIは、キューをボトルネックではなくします。たとえば、Ivanti Neurons AI Self Service Agentのような会話型AIエージェントを想像してみてください。ナレッジベースから回答を取得するだけでなく、IDを検証し、コンプライアンスポリシーを確認し、プロビジョニングワークフローを実行し、システム・オブ・レコード内の変更を確認して、依頼者に通知します。すべて数分以内に行われます。チケットが人間のアナリストに届くことはありません。アナリストの時間は、人間の判断を必要とする業務のために取り戻されます。

次に、アナリストが複雑なタスクにより多くの時間を使える状況を想像してみてください。エージェンティックAIのデジタルチームメイトが人間のエージェントと並走し、プロアクティブなインサイトで支援し、問題を解決する最適な方法を助言し、インテリジェントなアクションで自動化します。

サービスデスク全体にエージェンティックAIを導入した組織は、チケット量が大幅に減少したと一貫して報告しています。多くの場合、導入初年度から効果が現れ、システムが成熟し学習するにつれてさらに積み上がります。これは従来の意味での自動化ではありません。大規模なインテリジェントオーケストレーションです。

ユーザーが影響を感じる前のプロアクティブな修復

I&Oで最もコストの高いインシデントは、防ぐことができたはずのものです。使用率が100%に達するまで検知されなかったディスク容量。サービスが停止するまで追跡されなかった証明書の有効期限。悪用されるまでパッチが適用されなかったソフトウェアの脆弱性。こうした障害は、振り返ればほぼ常に予測可能でした。シグナルは存在していたのです。問題は、すべてを常時監視している人がいなかったことでした。

自律型エンドポイント管理は、エージェンティックAIにより、エンドポイント、ネットワーク、アプリケーション、クラウドインフラ全体のテレメトリを継続的に監視します。エージェントは異常を検知し、微弱なシグナルを相関させ、問題が停止やセキュリティインシデントとして表面化する前に修復を開始します。容量上限に近づいているディスクは拡張されます。有効期限が迫る証明書は更新されます。脆弱なエンドポイントは、悪用がリスクとなる前に、次回のメンテナンス時間帯にパッチが適用されます。

リアクティブからプロアクティブへのこの移行は、エージェンティックAIがI&Oにもたらす最も価値の高い能力です。インシデントのコストを削減するだけでなく、インシデントそのもの、ダウンタイム、ビジネス中断、そしてそれに伴う評判へのダメージを防ぎます。I&Oリーダーにとって、この移行は運用上の成功のあり方を再定義します。指標は、リアクティブな指標である平均解決時間から、平均予防時間へと移ります。つまり、ビジネスへの影響が発生する前に、環境がどれだけ頻繁に検知し是正できるかです。

人員を増やさずにスケールする

エンタープライズIT環境は、IT予算を上回る速度で成長しています。エンドポイント数とエンジニア数の比率は広がり続けています。クラウドワークロードは増加し、セキュリティ要件は厳しさを増しています。この環境では、「人を増やす」という従来の手段は、財務的に持続可能でも運用上十分でもありません。人材市場は、必要とされる熟練エンジニアの規模を到底供給できないからです。

エージェンティックAIはスケーリングの方程式を再定義します。自律型エージェントには、標準的な勤務時間、認知的な処理能力の限界、オンボーディング期間はありません。数千のエンドポイントにまたがる数百の同時タスクを、パフォーマンスや品質を低下させることなく処理できます。環境が拡大するにつれ、エージェントもそれに合わせてスケールします。直線的ではなく、指数関数的にです。適切に構成された1つの自律型エージェントは、これまで複数のジュニアアナリストに分散されていたワークロードを担うことができ、シニアエンジニアは日常的な修復ではなく、アーキテクチャ、イノベーション、戦略的取り組みに集中できます。

これは人を置き換えるためのものではありません。人が持つスキルにふさわしいレベルで活躍できるようにするためのものです。

成功の基盤となるシステム・オブ・レコード

エージェンティックAIを効果的に導入するには、有能なAIエンジンだけでは不十分です。信頼できる包括的なデータ基盤が必要であり、その基盤こそがIvanti Neuronsの基盤に組み込まれたシステム・オブ・レコードです。これには、デバイスインテリジェンス、脆弱性とエクスポージャ、ソフトウェアインベントリ、サービス管理情報など、権威あるデータソースが含まれます。どの資産が存在し、誰が所有し、コンプライアンスを満たしているかを把握するシステム・オブ・レコードです。

システム・オブ・レコードとは、I&Oの文脈では、IT環境に関する信頼できる唯一の情報源を指します。すべてのハードウェアおよびソフトウェア資産、すべての構成、すべての関係性、すべてのポリシー、すべての変更を含みます。これは、自律型エージェントが確信を持って意思決定するためのインテリジェンスレイヤーです。それがなければ、環境内で動作するエージェントは推測しているにすぎません。それがあれば、事実に基づいて推論できます。

I&Oにおいて最も効果的なエージェンティックAIのためのシステム・オブ・レコードは、いくつかの重要な要素を統合します。構成管理データベース（CMDB）のデータは、正確で最新かつ充実している必要があります。多くの組織が引き継いできた、古く、手作業で更新されるリポジトリではなく、実際の環境を動的に維持する記録であるべきです。IT資産管理（ITAM）は、資産を作成から廃棄まで管理し、正確な所有者情報が維持されるようにします。

サービス管理ワークフローは完全に統合されている必要があります。これにより、エージェントは実行フローの一部としてチケットを作成、更新、解決できます。IDおよびアクセスデータは利用可能でなければならず、エージェントがプロビジョニングや権限付与についてポリシーに準拠した意思決定を行えるようにします。また、監視、脆弱性、パフォーマンスツールからのテレメトリストリームは、エージェントがリアルタイムで照会できる統合されたコンテキストに流れ込む必要があります。

これらの要素が整うと、自律型エージェントは精度高く動作します。どの資産が重要で、どの資産がそうでないかを把握しています。どの変更に承認が必要で、どの変更が定義済みの自動化範囲内に収まるかを理解しています。資産の履歴、すなわち過去の障害、保留中のパッチ、インストール済みソフトウェア、アクティブな脆弱性を把握し、そのコンテキストをすべての意思決定に適用します。

システム・オブ・レコードに投資せずにエージェンティックAIを導入しようとする組織は、一般的に、エージェントの結果が一貫しなかったり、人間による継続的な修正が必要になったりすることに気づきます。AIの知能は、アクセスできるデータの質に左右されます。データ品質と統合への投資は、先送りできる前提条件ではありません。エージェンティックAIが変革的な価値をもたらすか、わずかな改善にとどまるかを決定する取り組みそのものです。

ビジネス価値：効率性指標を超えて

I&OにおけるエージェンティックAIの運用上のメリットは、それ自体で十分に説得力があります。解決時間の短縮、チケット量の削減、検知と修復までの平均時間の短縮。これらはI&Oリーダーに響く指標であり、純粋なコスト効率の観点から投資を正当化します。

しかし、ビジネス価値はサービスデスクのダッシュボードをはるかに超えて広がります。

I&Oチームがリアクティブで反復的な作業から解放されると、そのキャパシティを競争優位性を生み出す取り組みに振り向けることができます。アプリケーション展開の加速、セキュリティ態勢の強化、デジタルトランスフォーメーションプログラムの実現、そしてビジネスの成長に必要な、レジリエントでスケーラブルなインフラの構築です。I&O機能は、運用上のノイズを吸収するコストセンターから、ビジネス成果を形作る戦略的イネーブラーへと進化します。

従業員エクスペリエンスは、この価値の中でしばしば過小評価される側面です。従業員が数日続くチケットキューではなく、リクエストに対して即時かつインテリジェントな応答を受けられるようになると、生産性は向上し、ITに対する不満は減少します。従業員エクスペリエンスが人材獲得と定着における競争上の差別化要因となる世界では、摩擦がなく応答性の高いIT機能は、真のビジネス資産です。

エージェンティックAIは、有意義なリスク低減も実現します。単一のランサムウェアインシデントがダウンタイムと修復に数百万のコストをもたらし得る環境、またセキュリティ非準拠に対する規制上の罰則が増加している環境において、プロアクティブな脆弱性管理と自動化されたポリシー適用は、IT組織をはるかに超え、取締役会レベルやCFOのオフィスにも響く、定量化可能なリスク軽減を提供します。

最後に、エージェンティックAIは時間の経過とともに価値を積み上げます。すべてのやり取り、すべての解決、すべてのエスカレーション判断が、エージェントの将来のパフォーマンスを改善するデータを生み出します。環境の変化に伴って劣化する静的な自動化とは異なり、エージェンティックシステムは適応し、改善します。初期投資に対して、ますます大きなリターンをもたらすのです。

今後の道筋

インフラストラクチャと運用は、重要な変革期を迎えています。今日私たちが管理するシステムは、エンタープライズITの領域において、かつてないほど複雑で広範囲に及び、ビジネスの成功に不可欠です。I&Oへの要求は過去最高の水準にあります。しかし、リアクティブな手作業の介入と脆弱なルール駆動型自動化に依存する従来の運用モデルは、その可能性の限界に達しています。

エージェンティックAIは、根本的に優れたモデルを提供します。インテリジェントな自律型エージェントが、インフラ管理における大量で時間的制約が厳しく、ますます複雑化する作業を、継続的、正確、かつ大規模に処理します。その一方で、エンジニアは組織の競争力とレジリエンスを高める戦略的な業務に集中できます。

今日この能力に投資している組織は、単にIT運用を改善しているだけではありません。今後10年のエンタープライズテクノロジーの要求に応えられるI&O機能を構築しているのです。私たちは、それこそがすべてのI&Oリーダーが目指すべき標準であり、エージェンティックAIはそこに到達するために利用できる最も強力なツールであると考えています。

IvantiのエージェンティックAI機能がI&Oチームの運用変革をどのように支援しているかについては、ITサービス管理におけるエージェンティックAIへの移行をナビゲートするをご覧ください。

Agentic AIでITを変革する──加速する自律型サービスの夜明け

Tue, 19 May 2026 14:50:54 Z

ITサービスマネジメント（ITSM）業界は、今まさに大きな転換点に立っています。長年にわたって、サービスデスクは本質的に受動的なモデルで運用されてきました──従業員は問題に直面し、チケットを提出し、人間のアナリストが問題を診断・トリアージ・解決するのを待つ、というプロセスです。オートメーションの進展により処理量は向上しましたが、この基本的なモデル自体が見直されることはありませんでした。

転換点：ITSMは今後決して同じでなくなる理由

Agentic AIはこの方程式を根本から変えます。人間によるリクエスト処理のスピードを単純に上げるのではなく、agentic systemはユーザーの意図を理解し、コンテキスト情報を取得し、最適なアクションの経路を選択、さまざまなエンタープライズツールをまたいで実行、各ステップごとに人間の「承認」を待つことなく結果を確認します。今まさにITサービスマネジメントからITサービス自律（Autonomy）への転換を目撃しています。CIO、CISO、そしてITリーダー全員に重大な影響を及ぼす変化です。

数値もこの急務を裏付けています。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約40％が特定タスク向けのAIエージェントを搭載すると予測しており、これは2025年の5％未満と比べて飛躍的な増加です。Gartnerの調査でも、2029年までに全企業の70％がagentic AIエージェントを活用してITインフラストラクチャを同時運用するようになるとしており、現状の5％未満から大きく拡大します。

これは従来の延長線上にある変化ではありません。テクノロジー組織がサービスを提供し、保護し、最適化する方法を根底から再構築する改革です。

スクリプト型ボットから自律型エージェントへ：ITSMにおけるインテリジェンス進化の軌跡

業界の未来を理解するには、その歩みを知る必要があります。ITSMのAI進化は、決定論的なスクリプトロジックから真に自律的な推論へと明確な軌道を描いてきました。

フェーズ1：ルールベースのオートメーション

ITSM自動化の初期段階では、スクリプトによるワークフローが活用されました──例えば、チケットに特定のキーワードが含まれていれば、あらかじめ設定したキューにルーティングする、不適合なアセットがあれば自動的にレメディエーションスクリプトを発動する、などです。これにより、手作業の排除やコンプライアンス向上等、効率化が進みましたが、システムの柔軟性には限界があり、新しい状況ごとにルール追加が必要で、曖昧なケースや学習は不可能でした。

フェーズ2：AIアシスト型サービスマネジメント

機械学習および生成系AIの登場により、より適応力のあるレイヤーが実現しました。AIはチケットを自動分類し、インシデントのサマライズや、過去の解決データからのナレッジ記事自動生成などに活用されるようになりました。現在、約40％の組織がAIを活用して、より効率的なチケット解決を図っています。

チャットボットやバーチャルアシスタントも企業で活用され始め、従業員はフォームではなく自然言語によるITサポートとの対話が可能となりました。大きな進歩でしたが、AIの役割は依然としてアシスタントであり、人間の意思決定をサポートするものでした。

フェーズ3：Agentic AIと自律型ワークフロー

現在、業界は第3の、大きく変革的なフェーズの入口に立っています。Agentic AIシステムは指示を待ちません。観察し、推論し、計画を立て、実行します。

ITSMの文脈で言えば、agentic systemはエンドポイント上の異常を検知し、それを既知の脆弱性パターンと紐付けてヒーリングシーケンスを開始、Configuration Management Database（CMDB）を更新し、関連するチケットを自動的にクローズ──この一連を、従業員が問題に気付く前に完了します。Gartnerによると、2028年までに日常業務の少なくとも15％はagentic AIにより自律的に意思決定されると予測されており、2024年の0％から大幅な伸びが見込まれます。同年、企業向けアプリケーションの33％がagentic AIを組み込むとも予測されています。

本質的な違いは"agency"にあります。従来のAIツールはプロンプトへ反応するだけでしたが、agentic systemはゴールを追求します。インタラクション間でのメモリーを維持し、最適な結果への道筋を推論し、統合されたエンタープライズシステムを横断してマルチステップワークフローを自動で実行します。これがITSMを、単なるリクエスト処理主体から成果重視型へと変容させるアーキテクチャ上の飛躍です。

Agentic ITSMの構造：ペルソナ型／タスク型インテリジェンスとは

Agentic AIの成熟に伴い、ITSMへの応用は「persona-based agents」と「task-based agents」という2つの補完的アーキテクチャに集約されつつあります。両者を統合したものを、多くの業界関係者が「会話型ファーストドア（Conversational Front Door）」と呼んでおり、従来の断片化したポータルや電話ツリー、フォーム入力に替わる、自然で適応性の高いインターフェースを目指しています。

Persona-based Agents

Persona-based Agentは特定ユーザーロールのニーズに合わせて設計されています。例として、Self-Service Agentは従業員のファーストコンタクトポイントとして働きます。利用者は従来のサービスカタログや構造化フォームではなく、自然言語で要望を伝えるだけで、会話型Self-Service Agentが意図理解と誘導データキャプチャにより、完全構造化・即時実行可能なチケットへ変換してくれます。その結果、従業員側の負担は大幅に軽減し、サービスチームのデータ品質も向上します。このアプローチの効果は絶大です──AI導入のバーチャルサポートエージェントを展開した組織では、コール件数は50～70％減、従業員の利用率は80～85％に達しています。

Service Desk Agents

一方、サービスデスクエージェントはアナリストのナレッジ強化をサポートする役割を担います。コンテキストを考慮したガイダンス、トリアージ／分類の迅速化、リアルタイムのコーチングを提供──これにより経験の浅いアナリストもベテランと同等レベルまで引き上げられます。

AIによるインシデントサマライズでは、複雑なチケット履歴が自動で要点整理されるため、アナリストの作業時間を大幅に短縮できます。人間はプロセスに残りますが、より速く、的確で情報の共有度も向上します。

Task-based Agents

Task-based AgentはKnowledge Search、インシデント作成、Service Request fulfillment、要約、Q&Aなど、個別のオペレーション機能を担います。これらは、目標定義・環境モデリング・メモリー・推論・アクション実行を統合したagentic framework内で稼働します。Agent-to-Agent（A2A）やModel Context Protocol（MCP）などのインターオペラビリティ標準が登場しており、専門エージェント同士が協調して複雑なクロスドメイン課題を共同解決する「エージェントスクワッド」の時代への布石となっています。

Gartnerのロードマップもこの方向性を裏付けています。2027年には、agentic AI導入の1/3でスキルの異なるエージェントが組み合わされ、アプリケーションやデータ環境内で複雑なタスクを管理することが予想されています。つまり、将来のService Deskはひとつのモノリシックなシステムではなく、専門的知能を集結させるオーケストレートされたエージェントの集合体となります。

Self-Healing, Self-Securing, Self-Serving：自律型ITの三本柱

ITSMにおけるagentic AIの戦略的強みは、相互に関連する3つの能力、「Self-Healing」「Self-Securing」「Self-Serving」に集約されます。これらが真の自律型サービスデリバリーを体現します。

Self-Healing

Self-Healingは、従来のリアクティブ型サポートを根本的に変える最も顕著な特徴です。異常検知や自動診断を通じて、現代のプラットフォームはエンドポイント問題やセキュリティインシデントを、利用者に影響が及ぶ前に察知します。ハイパーオートメーションを実装したクラウドボットは、ITスタッフへのアラートにとどまらず、これまで表面化していなかった・見過ごされていた問題さえも能動的に解決、自動化・迅速化し、IT部門をイノベーションタスクへと解放します。Self-Healingが成熟するほど、人間が対応するチケットは着実に減り、サービスデスクは「解決」から「ガバナンス」と「継続的改善」へと役割拡大します。

Self-Securing

Self-Securingは、サイバーセキュリティとITオペレーションがもはや分断して存在できない現実を反映します。AIによるデバイス・組織構造・デジタルエクスペリエンスの可視化が強化され、ソーシャルトレンドや脆弱性スコアリングに基づき、潜在的なリスクをプロアクティブに特定・対処可能になります。

継続的なソフトウェアインベントリの整合性維持は、侵害リスクを未然に発見するためのベースです。ITSMとセキュリティオペレーションの融合は、agentic AIの登場で加速し、脅威検出・脆弱性管理・リメディエーションワークフローの一体運用が現実になります。

AI主導のプラットフォームを通じてITとセキュリティを統合する企業は、「見えないが避けられないセキュリティ（Invisible but inescapable security）」──ユーザー体験に摩擦を与えない継続的な保護──の提供という新たなスタンダードを確立できます。

Self-Serviceの「再創造」

従来型Self-Serviceポータルは、ユーザーの意図よりもシステムの論理を押し付けたため、利用が進みませんでした。Conversational AIによってこの構図が逆転します。

従業員は自然言語で対話し、システム側がバックエンドで複雑なルーティング・分類・完了処理を自動進行します。AI搭載バーチャルアシスタントは生産性と満足度を高め、消費者向けアシスタントの使いやすさを職場に持ち込み、アダプション率向上とコールボリューム削減も実現します。今後、音声オートメーションやモバイルファーストUI、能動的な通知が加わることで、デスクワーク・製造現場・移動先など多様な働き方の現場全てに最適化されたオムニチャネルサポートが実現します。

戦略的インプリケーション：ITリーダーにとっての意味

ITSMにおけるagentic AIの普及は、サービスデスクだけでなく組織全体に波及する戦略的インパクトをもたらします。CIOやITリーダーが留意すべきポイントを以下に示します。

コストセンターからバリューセンターへ

定型インシデントが自動的に解決され、AIが一次トリアージも担うようになれば、サービスデスクはもはやチケット数や平均処理時間で評価されるものではなくなります。ITチームはデジタルトランスフォーメーションや従業員エクスペリエンスイノベーション、ビジネスプロセス自動化など、より戦略的なイニシアチブに注力できるのです。ITリーダーの新たな問いは「より早く多くのチケットを処理するには？」ではなく、「自律型サービスによって生まれた余剰能力をいかに再配置するか？」です。

ガバナンスと信頼の必須性

爆発的成長を予想するGartner調査は同時に注意喚起もしています。2027年末までに、40％以上のagentic AIプロジェクトがコスト増大・価値の明確性欠如・リスク管理の不備でキャンセルされる恐れがあるのです。成功の鍵は、最初から組み込まれたコンプライアンス、可視性ルール、ポリシー遵守です。AIガバナンスは後付けの問題ではなく、設計段階から必須となる前提条件です。承認フローや監査性といったガードレールを埋め込んだアーキテクチャは持続的な価値を生みますが、後回しにすれば高コストな後戻りが待っています。

ITとセキュリティ運用のコンバージェンス

ITとセキュリティ部門の間に生じるデータサイロは、長年にわたり組織のレジリエンス低下の要因でした。agentic AIプラットフォームはサービスマネジメント、エンドポイント管理、エクスポージャー管理（Exposure Management）を統合し、従来分断されていた領域間のインテリジェント連携を可能にします。この融合は単なる技術面にとどまらず、組織的なアラインメントや共通指標、部門横断の文化醸成も求められます。

Employee Experienceを競争優位へ

AIによるセンチメント分析を活用し、デバイス・サービスマネジメント・セキュリティ・アプリケーションに渡るデジタル従業員体験をデータに基づき可視化・測定することで、Employee Experienceは抽象的な目標からデータドリブンな経営指標へと変わります。消費者レベルのIT体験を提供する企業は、ITサポートを単なるバックオフィス業務と見なす企業より、優秀な人材の獲得・定着で差をつけるでしょう。Digital Employee Experience（DEX）スコアは重要なKPIとして注目され、サービスデスクのスケール化されたパーソナライズ・共感力向上を実現します。

エンタープライズサービスマネジメントのIT超拡張

Agentic AIの見過ごされがちな効果のひとつは、インテリジェントサービス提供をIT部門以外──人事、ファシリティ、ファイナンス等──にも拡張できることです。基盤プラットフォームがノーコード、ワークフローデザイン、外部システムとのプリビルト連携に対応していれば、ITSMで実証されたパターンを企業全体の変革テンプレートとできます。今なおEメールや旧来のスプレッドシート、紙ベースで業務を回している部門も、ITを覆すagentic capabilitiesから大きな恩恵を受けるでしょう。

自律型サービス実現の必要性

Agentic AIによるITサービスマネジメントの変革は、もはや遠い将来の話ではなく、すでに現実として加速度的に進行しています。成功を掴む組織は、これを単なるテクノロジーアップグレードではなく、サービス設計・提供・体験の根幹からの再発明だと捉えるものになるでしょう。

人間の役割は消滅するのではなく、変化します。Agentic AIがITプロフェッショナルを排除するのではなく、その価値を高めるのです。アナリストは単なるチケット処理者からAIスーパーバイザー、ガバナンス設計者、エクスペリエンスデザイナーへと役割転換していきます。今後10年で求められるのは、マニュアル運用よりも自律型システムの設計・トレーニング・管理ができるIT人材です。

将来へ向けての道筋には明確な戦略が不可欠です。まずは自動化基盤──インテリジェントなワークフロー、AI支援による分類、Self-Serviceインターフェースによる摩擦低減とデータ品質改善──の構築から始め、Self-Healing Endpoint、Self-Securing環境、End-to-Endで課題を解決する会話型エージェントなど、自律型能力を目指しましょう。そして、自律型運用を大規模に持続できるよう、ガバナンス・カルチャー・人材育成に投資を拡充すべきです。

ITリーダーにとって、もはやagentic AIがサービスマネジメントを再定義するか否かは問題ではなく、「どれだけ迅速かつ戦略的に自社へ実装できるか」が問われています。自律型サービスの時代はすでに始まっており、競争優位は決断力のある者が手にします。確実性が訪れるまで待つ者には、得るものはありません。

チケット処理担当からチームリーダーへ：エージェンティックITワークフォースの管理

Thu, 30 Apr 2026 13:00:02 Z

ITサービス管理におけるAIの可能性は、長年にわたり語られてきました。チケットを振り分けるチャットボット。FAQに回答する仮想エージェント。リクエストをルーティングする自動化。これらは有用ですが、当初提示されていた理想像とは異なるものだったかもしれません。

今日の違いは、エージェンティックAI：単に指示に応答するだけでなく、実際の影響を伴う複数ステップのワークフロー全体で推論し、行動し、適応するシステムが登場したことです。ITリーダーにとっての問いは、もはやエージェンティックITSMを導入するかどうかではありません。十分なガバナンスを確立し、スピードをもって運用するにはどうすべきかです。

AIエージェントは、これからサービスデスクにやって来るのではありません。すでにそこに存在しています。Ivanti Neurons for ITSMは、AIエージェントをインシデント管理、サービスリクエスト、ナレッジ管理に直接組み込むことで、この変化の中心的な役割を担っています。

導入されたエージェンティックサービスデスク

エージェンティックITSMワークフォースは、単に手順が増えたチャットボットではありません。Ivanti Neuronsでは、AIエージェントが定義済みのITSMペルソナ向けに設計されており、インシデントが届いた瞬間にトリアージと分類を行い、承認済みの変更ワークフローをエンドツーエンドで実行し、アナリストの介入なしにCMDBを照会して整合性を確認し、単に提示するだけでなく実際に問題解決につながるナレッジ記事を表示します。

これらのエージェントは、既存のテクノロジースタック全体で動作します。エージェンティックAIエージェントは、孤立して動くのではなく、テクノロジースタック全体で機能すべきです。私たちは、ITSM、エンドポイント管理、パッチ管理、セキュリティ全体にエージェントを展開し、自律型エンタープライズを実現することを目指しています。

先進的なITリーダーが、エージェンティックITSMワークフォースをどのように統制、拡張し、実際の成果につなげているかを見ていきましょう。

試験導入ではなく、実際の成果を

Ivanti Neurons for ITSMで実験段階を超えた組織では、AIエージェントが本番環境で成熟するにつれ、複合的なリターンが生まれています。Ivanti独自のAITSM調査によると、ITプロフェッショナルの86%が、AI搭載テクノロジーはIT組織の効率化に不可欠であると回答し、85%が、根本原因分析や予測保守のようなAIおよび自動化ソリューションはITチケット量の削減に役立つと考えています。

これらの調査結果は、この機会の大きさを裏付けています。特に、組織の58%がすでにパスワードリセットにAIを活用しており、52%が従業員オンボーディングに活用しています。これらはアナリストの時間を消費する一方で、戦略的価値は比較的低い定型業務です。

アナリストの推定では、ITチケット1件の解決にかかる平均コストは15～17米ドルで、エスカレーションされたリクエストではその数倍に上ります。大量かつ低複雑度のチケット層をAIエージェントが処理することで、コスト削減だけでなく、優秀な人材をビジネスを前進させる業務に集中させることができます。

— Ivanti AI：ITSM自動化の未来に関するレポート。

この変革は、Ivanti Neurons for ITSMが導入されているさまざまな業界で進んでいます。

ヘルスケア：複数拠点の環境全体で、デバイスのプロビジョニングやEHRアクセスリクエストが自律的に解決され、これまでサービス対応時間を長引かせていた遅延を削減します。
金融サービス：AIによってスコアリングされた変更リスクがCABで重要となるフラグを可視化し、レビュー時間を短縮しながら、手作業なしで監査証跡を完全に保ちます。
製造：エンドポイントの健全性シグナルが未解決のインシデントと自動的に関連付けられ、統合されたOTおよびIT環境全体でMTTRを短縮します。

ガバナンスは単なるガードレールではなく、推進力です

高い成果を上げているエージェンティックITSM組織には共通点があります。それは、AIエージェントガバナンスを変更管理と同じ厳格さで扱っていることです。適切に統制されたエージェントは、単に機能するだけでなく、改善し続けます。ガバナンスを欠いたエージェントは、チケットのパターンが変化し、ナレッジ記事が古くなり、組織の変化がモデルの前提を上回るにつれて、気づかないうちに劣化していきます。

優れたITSMエージェントガバナンスは、実際にはどのようなものなのでしょうか。

明確に定義された自律性の境界。ITチームは、どのワークフローステップを完全に自律化するか、どれに人間の確認が必要か、どれを常にエスカレーションする必要があるかを正確に設定する必要があります。
あらゆる接点でのフィードバックループによる継続的改善。エージェントは、アナリストによる修正、エンドユーザー満足度スコア、解決結果から学習します。これらのシグナルは集約されて可視化されるため、チームはチケットをクローズするだけでなく、プロセス自体も改善できます。
すべてのエージェントアクションに対する監査証跡。AIエージェントによるすべての判断は、何がトリガーになったのか、どのデータを使用したのか、どのアクションを実行したのかを含む完全なコンテキストとともに記録されるべきです。コンプライアンスは後付けではなく、最初から組み込まれます。
実際に機能するエスカレーション。エージェントは自らの限界を把握しています。信頼度が設定可能なしきい値を下回った場合、AIテクノロジーは完全なコンテキストを添えて適切な担当者へシームレスにルーティングし、アナリストが一から対応を始めなくて済むようにする必要があります。
信頼できる情報。AIエージェントは、外部の不明なソースやハルシネーションに依存するのではなく、信頼できるデータを使用しなければなりません。信頼性の高い情報を保証するには、データソースを管理下に置くことが不可欠です。

ITリーダーに新たに求められるスキルセット

エージェンティックITSMワークフォースへの移行は、有能なITマネージャーであることの意味を変えます。中核となる能力は、もはやチケット処理量やプロセス遵守ではありません。人間とエージェントで構成されるハイブリッドチームをオーケストレーションし、直属の部下に向けるのと同じ厳しい視点でエージェントのパフォーマンスを評価し、変化するビジネス要求に合わせてシステムを継続的に調整する能力です。

Ivantiの2025年版Technology at Work Reportと2025 DEX Reportは、この課題を明らかにしています。

ITプロフェッショナルの46%が、新しいソフトウェアの導入によりチケット量が増加したと報告しています。
ヘルプデスクの34%が、反復的で時間のかかるタスクと長い解決時間を最大の課題として挙げています。

これらはまさに、エージェンティックAIが吸収するために設計された負荷です。ただし、それを方向づけるマネジメント力をリーダーが備えている場合に限られます。

ITSMでエージェンティックAIを活用するITリーダーは、アナリストのKPIを確認するのと同様に、エージェントのパフォーマンスレビューを毎週の運用リズムに組み込むことを検討すべきです。たとえば、次のような問いを立てます。

期待どおりの成果を出していないエージェントはどれか、その理由は何か。
AIの自律性を拡大できる段階にあるワークフローはどれか。
モデル内のナレッジギャップを示唆するエスカレーションパターンはどれか。

エージェンティックAIを先導する組織は、アナリストとAIエージェントを個別に評価する段階を超える必要があります。真のパフォーマンス測定とは、共通の目標に向かって働く人間とAIの統合チームとして、両者を一体で評価することです。

導入の遅れは技術的負債になる

ITの世界では、AI導入は大規模展開の前に正しく整えるべきものだと捉えられがちです。ITSMは組織のあらゆる部分に関わり、失敗が目に見えるため、その感覚は理解できます。しかし、リスクの計算は反転しました。2026年において、慎重に動くことのコストはリスク回避ではありません。四半期ごとにエージェンティックAIの優位性を積み上げている組織との差が蓄積していくことです。

Ivantiの調査は、真の障壁を明らかにしています。ITプロフェッショナルの42%が、セキュリティとコンプライアンスへの懸念をIT自動化における最大の課題として挙げています。さらに、組織の44%がAIに投資している一方で、従業員がこれらのツールを効果的に使うための十分なスキルやトレーニングを備えていないと回答しています。これらは解決可能な問題ですが、リーダーシップが前面に立って取り組む場合に限られます。

エージェンティックITSMの障壁は、技術的なものよりも組織的なものであることがほとんどです。AIの成果に対するオーナーシップの不明確さ、インセンティブの不一致、そしてAIを能力拡張ではなく置き換えとして恐れるアナリストの文化的抵抗が、AIの本格的な導入を妨げています。

注目すべき点として、2025年にはITプロフェッショナルの74%がすでに生成AIツールを使用しています。前年の66%から増加しています。従業員は動き始めています。問われているのは、組織がその動きに伴走するのか、それとも摩擦を生み、そうした活用を見えない場所へ追いやってしまうのかです。

真の変革を推進する原則

真にエージェンティックなIT運用を構築しようとする組織には、共通する運用思想があります。

ユースケースではなく成果から始める。SLA遵守率、MTTR、アナリスト対チケット比率といった戦略的指標を特定し、それを改善するエージェンティックワークフローへ逆算して構築します。
AIエージェントをオンボーディング計画を持つチームメンバーとして扱う。新しいエージェントは監督され、フィードバックによって育成され、パフォーマンスに応じて自律性を拡大します。本番環境に投入して放置することはありません。
人間のパフォーマンスと同様にエージェントのパフォーマンスを測定する。解決率、エスカレーション率、エンドユーザー満足度、ナレッジへの貢献度は、サービスデスク全体の集計レベルだけでなく、エージェントワークフローごとに追跡されます。
AIの能力とともに人間の能力にも投資する。サービスデスクは向上し、そこで働く人々も成長します。優秀なアナリストは置き換えられるのではなく、AIコーチ、ワークフローアーキテクト、例外処理マネージャーとして再教育されます。
必要になる前にガバナンスを構築する。自律性のしきい値、エスカレーションロジック、監査ポリシーは、最初のインシデント後ではなく、初回導入時に設定します。
AIエージェントとアナリストを1つのチームとして扱う。 AIエージェントと人間のアナリストを、計画、実行、評価をともに行う1つのチームとして扱います。この統合チームを形成期、混乱期、統一期、機能期というチーム開発フレームワークに沿って導き、実際の成果を生み出す信頼と結束を築きます。

受動的なサービスデスクの時代は終わりつつあります。チケットを待ち、キューを処理し、クローズ率で成功を測る時代ではありません。次の10年のIT運用を定義する組織は、感知し、推論し、行動するプロアクティブなサービス管理運用を構築しています。そこではAIエージェントが量を処理し、最も優秀な人材が未来を担います。

Ivanti Neurons for ITSMは、そのようなサービスデスクのために構築されています。問われているのは、貴社がそれを率いる準備ができているかどうかです。

エージェンティックITワークフォースを構築する準備はできていますか。

Ivanti Neurons for ITSMが、既存のサービスデスクワークフローにAIエージェントを初日からどのように組み込むのかをご覧ください。詳細はこちら。

Ivanti、信頼できる記録システム上でエージェント型AIを提供開始

Mon, 20 Apr 2026 22:00:02 Z

投資家や企業はついに、これまで避けてきた問いに向き合い始めています。AI革命を生き残るソフトウェア企業はどこで、AIによって時代遅れになる企業はどこなのか。その答えは明確になりつつあります。AIそのものが依拠する正規の情報源、すなわち記録システムとして機能する企業は、不可欠な存在です。

本日、IvantiはIvanti Neurons AI Self-Service Agentの限定リリースを発表します。これは当社初の自律型AIソリューションです。当社は戦略的な強みを土台に、まずITサービス管理（ITSM）フレームワーク内でこの新ソリューションを提供します。組み込みワークフロー、Neuronsボット基盤、生成AIツール、そして今回の完全な対話型自律エージェントへと発展してきた、インテリジェントオートメーションの長い実績を基盤としています。

AIを拡張するための基盤を構築

AIが将来的に何を実現するかについての議論は尽きません。しかし、その下に強固な基盤がなければ、そうした可能性に意味はありません。

自律型AIを運用に組み込み、その効果を組織全体に拡大するには、5つの基礎的な能力が必要です。

存在するものを把握する：AIは推測ではなく、正確な検出データに基づいて動作する必要があります。デバイス、ユーザー、構成、依存関係をリアルタイムに可視化できなければ、自律的なアクションは危険を伴います。
組織の記憶を維持する：AIには、組織の変化を超えて残る持続的なコンテキストが必要です。関係性、履歴、依存関係は、記録システム内に保持されなければなりません。
説明責任を担保する：すべての自律的なアクションには、明確な所有者と意思決定の履歴が必要です。AIが組織に代わって行動する場合、誰かが説明責任を負わなければなりません。
ポリシーを適用する：AIは、技術的に可能なことと、組織として許容されることを区別する必要があります。ガバナンスのない最適化は、コンプライアンスリスクを生み出します。
監査可能性を確保する：AIを通じて行われるすべてのアクションや意思決定は、監査において追跡可能で、説明可能で、妥当性を示せるものでなければなりません。

これは特定のモデルの限界ではなく、AIの仕組みそのものに由来します。AIは強力ですが、データに基づいて動作します。そして、そのデータが分断され、不正確で、ガバナンスされていなければ、その上に構築されるAIも同じ状態になります。

まさにこれを提供するために、Ivanti Neurons Platformは構築されました。Neurons Platformは、ITおよびセキュリティ運用のための堅牢な記録システムであり、コントロールパネルとして機能します。Discovery Engineは正確な実態を確立します。当社のCMDBは、関係性、依存関係、変更履歴を保持します。当社のIT Asset Management（ITAM）機能は、所有者、ライフサイクル、説明責任を割り当てます。当社のSoftware Estate Managementは、単に検出されたものではなく、許可されたものを適用します。

これは単なる製品アーキテクチャではありません。組織が安全かつインテリジェントに運用するために必要な基盤です。

自律型サービス提供への道のり

エージェント型AIは一夜にして構築されたものではありません。Ivantiでは、信頼、ガバナンス、再現性に一貫して注力しながら、意図的にこの実現に向けて取り組んできました。

自律型サービス提供に向けた当社の道のりは、戦略的かつ意図的なものでした。

従来型の自動化：事前定義されたタスクを順番に実行する、ルールベースのワークフローを確立しました。

コグニティブAI：ボット、機械学習、予測分析を通じてインテリジェンスを追加し、ITを事後対応型から予防型へと移行させました。

生成AI：大規模言語モデルと自然言語による対話を導入しました。

対話型AI：意図認識、感情検知、安全性のガードレールを追加することで対話を深化させ、AIをツールから対話型のパートナーへと進化させました。

そして現在は、単に応答するだけでなく、あらゆる段階でガバナンスを維持しながら、システム全体にわたるアクションをオーケストレーションする自律型エージェントへと進化しています。

各段階は、その前の段階を土台として構築されてきました。そして各段階が実際のエンタープライズ価値を提供できたのは、正確なデータ、ガバナンス、説明責任に根ざしていたからです。この基盤があるからこそ、本日の発表が可能になりました。

Ivanti Neurons AI Self-Service Agentのご紹介

これは、すべてのITリーダーがよく知る課題です。従業員は、分断されたナレッジシステムに散在する回答を見つけるのに苦労しています。基本的なチケットがサービスデスクに殺到します。ユーザーは分かりにくいポータルに不満を感じ、利用を諦めてしまいます。ITチームはチケット対応に追われ、ビジネスを実際に前進させる戦略的プロジェクトではなく、反復的な作業に時間を費やしています。従来のセルフサービスポータルでは、この問題を解決できていません。柔軟性に欠け、使いづらく、解決する以上に問題を生み出すことも少なくありません。

Ivanti Neurons AI Self-Service Agentは違います。チャットボットは誰もが目にしてきましたが、これはそれとは別のものです。真の対話型AIエージェントです。会話し、調査し、解決し、必要な場合にのみエスカレーションします。最初のリリースでは、インテリジェントなナレッジ検索、インシデントエスカレーション、自然言語を使ってITにリクエストを行う機能に重点を置いています。まるで知人にメッセージを送るように簡単に利用できます。

この初期リリースでは、特に優れた3つの機能を提供します。インテリジェントなナレッジ検索、ナレッジだけでは不十分な場合のインシデントエスカレーション、そしてセルフサービスポータルのフォームの複雑さを伴わずにサービスカタログからリクエストできる機能です。

デジタル時代において、時間、スピード、正確性は譲れない要件であると当社は理解しており、その点を念頭に機能を構築しました。AI Self-Service Agentは自然な会話を行い、適切な質問を投げかけ、社内および承認済みの外部ソースを横断して問い合わせ、検証済みの回答を提示します。このプロセスだけで問題が解決しない場合、エージェントはエスカレーションを行い、ユーザーにリクエストを繰り返させることなく、会話から構造化されたインシデントを取得します。これにより、摩擦のないユーザー体験を実現します。

このソリューションは、自律型エンドポイント管理に関する当社の包括的なビジョンを実行していく中で、共に成長できるよう設計されたAIフレームワーク上に構築されています。

最も重要な、実際に測定可能な成果を推進

今回のリリースは、お客様にとっての戦略的成果を直接前進させます。ITの生産性を向上させ、デジタル従業員体験を改善し、1つの統合プラットフォーム上でチームとビジネス機能をつなぎます。具体的には、次のような効果があります。

ビジネスにとっては、測定可能な生産性向上、チケットあたりのコスト削減、そしてITが運用上のボトルネックではなく、戦略的成果を推進する存在として機能することを意味します。

自律性には、信頼できる基盤が必要

自律型AIに対する当社のアプローチが信頼でき、実現可能である理由は、AI Self-Service AgentがIvanti Neurons Platformの一部として記録システム上に構築されていることにあります。これにより、次のことが保証されます。

当社のエージェント型AIは、その場しのぎの判断（つまり、ハルシネーション）をしません。正確な検出データ、検証済みの資産情報、ガバナンスされたワークフローに基づいて動作します。
どのデバイスが存在し、誰が所有し、どのソフトウェアが許可され、どのポリシーが適用されるかを把握します。
実行するすべてのアクションにおいて、持続的な状態を維持し、説明責任を適用します。

運用モデルはシンプルですが強力です。ユーザーに影響が及ぶ前に、継続的に問題を検出します。記録システムの信頼できるデータを使用して判断します。定義された境界内で、ガバナンスされた自動化を通じて実行します。

これこそが、回答を生成するAIと、組織が本番環境でエンタープライズ規模で信頼できるAIとの違いです。

私たちが構築している未来

今回のリリースは、マイルストーンであると同時に、次の段階に向けた基盤でもあります。当社は、AIそのものが依拠する記録システム上に自律型機能を構築しています。これにより、当社のプラットフォームはよりレジリエントになり、お客様との関係はより持続的なものとなり、提供する価値は時間とともにさらに強化されます。

ITの未来は、先を見越し、自律的で、戦略的なものです。ITリーダーは、受け身でチケットを処理する担当者ではありません。インテリジェントで自己修復するインフラストラクチャをオーケストレーションする存在です。自律型エージェントは定型業務を処理し、継続的に学習し、複雑な問題を人間の専門家へエスカレーションします。そのすべては、記録システムが適用するガバナンスのガードレール内で行われます。

当社はこの瞬間に向けて、何年もかけて取り組んできました。チームが実現した成果を誇りに思うとともに、これから先に待つ展開にさらに大きな期待を寄せています。

すべてのエージェントが同じではない：ITにおけるエージェンティックAIを正しく活用するには

Wed, 08 Apr 2026 13:00:06 Z

3か月前、あるCIOから、自社では「すでにエージェントを導入済み」だと聞きました。エンドポイントチームは、管理対象のすべてのノートPCにあるテレメトリクライアントのことだと思いました。サービスデスクは、AIチャットボットのことだと考えました。一方でセキュリティアーキテクトは、「自律的な意思決定」のことだと受け取りました。いずれも間違ってはいませんでしたが、互いに話がかみ合っていませんでした。

これがエージェントをめぐる混乱の問題です。一見、言葉の定義の問題に見えますが、チームがエージェンティックAIの実装に本格的に取り組もうとすると、実際には大きな認識のずれを生みます。では、この混乱を整理していきましょう。

ITにおける3種類の「エージェント」とその連携

1. エンドポイントエージェント

エンドポイントエージェントとは、管理対象デバイス上で何十年も静かに稼働してきた軽量クライアントのことです。テレメトリの収集、ポリシーの実行、パッチの適用を行います。最新のエンドポイント管理プラットフォームを運用しているなら、すでに社内のデバイス群全体で、目立たない継続的な作業を担っています。これはインフラストラクチャ層であり、常に監視して報告しますが、意思決定は行いません。

2. 自動化ボットとワークフロー

自動化ボットとワークフローは、IT運用を支える反復的で構造化されたプロセスを処理します。たとえば、プロアクティブな問題特定、自己修復、パスワードリセット、アカウントのロック解除、ソフトウェアのプロビジョニング、承認チェーンなどです。これらは、旧来型の制約として後ろめたく考えるべきものではありません。適切に構築されたパスワードリセットボットは高速で予測可能であり、その業務にまさに適しています。これは実行層であり、信頼性が高く、監査可能で、目的に合わせて構築されています。

3. AIエージェント

AIエージェントは、これらとは本質的に異なるものです。エンドポイントエージェントがデータを収集し、自動化ボットがタスクを実行するのに対し、AIエージェントはその両方を調整します。大規模言語モデル（LLM）によってオーケストレーションされ、意図を理解し、複数のシステムから得られるコンテキストを横断して推論し、複数ステップのアクションを計画し、人間の専門知識が必要な問題をいつエスカレーションするかを判断します。

ここで重要なニュアンスがあります。適切に設計されたAIエージェントは、自動化ボットを置き換えるのではなく、それを呼び出します。従業員が会話型インターフェイスを通じてパスワードのリセットを依頼すると、AIが対話を処理し、本人確認を行い、ポリシーロジックを適用したうえで、既存のワークフローをトリガーして実行します。インテリジェンスが自動化をオーケストレーションするのです。目指すべきは、このようなアーキテクチャです。ここにエンドポイントのテレメトリを加えると、全体像はさらに豊かになります。

実際には次のようになります。

ある従業員が次のようにメッセージを送ります。「前回のパッチ適用後から、ノートPCの動作が非常に遅くなっています。」

AIエージェントは次のように対応します。

意図を解釈し、最近の変更が引き金となった可能性のあるパフォーマンス問題として認識します。
エンドポイント層から、リアルタイムのCPU負荷、ディスク使用状況、スタートアッププロセスのデータを取得します。
対象を絞った修復をトリガーします。推測ではありません。データに基づく、監査可能なアクションです。

これこそが、会話レイヤーにおける自己修復型ITの姿です。

ITSM向けエージェンティックAIを機能させる要素

ITサービス管理向けのエージェンティックAIを正しく活用するには、いくつかの重要な基盤が必要です。

クリーンで最新のナレッジから始める

AIエージェントの有用性は、把握している知識と利用できるコンテキストに左右されます。エージェンティック機能を有効にする前に、ナレッジベースを監査し、次の重要な質問を確認してください。

最新の状態ですか？
ユースケース別にタグ付けされていますか？
大きな変更の後も維持・更新されていますか？

古いナレッジは誤った出力につながり、従業員の信頼をすぐに損ないます。一方で、こうしたAIエージェントはナレッジ作成の加速にも活用できます。解決済みのチケットはすべて記事の下書きになります。エージェントが確信を持って回答できない質問はすべて、明らかになったナレッジギャップです。エージェントはナレッジベースの単なる利用者ではなく、貢献者になります。

コンテキストを提供する

ナレッジだけでは十分ではありません。エージェントには、IT環境全体にわたるリアルタイムのコンテキストが必要です。これには、CMDBからのデバイスデータ、HRシステムからの役割とアクセス情報、ITSMからのチケット履歴が含まれます。このコンテキスト層があれば、いかにも賢そうに見えるボットから、ループを完結できるエージェントへと進化できます。

ガバナンスのガードレールを設定する

制御とAIガードレールは不可欠です。エージェントが自律的に処理する範囲、人間の承認ステップが必要な範囲、必ずエスカレーションする範囲を意図的に定める必要があります。人間をループに入れることは、過度に慎重になることではありません。むしろ、意図的でインテリジェントな設計です。MFAの変更、権限の調整、データアクセス要求など、セキュリティ上の機微に関わるものについては、エージェントは判断を提示するべきであり、一方的に判断すべきではありません。企業は、後から取り繕うのではなく、最初からこうしたしきい値を組み込む必要があります。

変更管理

どれほど完璧な構成であっても、変更管理を考慮しなければ導入は失敗します。

サービスデスクチームには、エージェントが何を処理し、どこから人が引き継ぐのかについて、明確なメンタルモデルが必要です。他の業務分担と同じように考えるとよいでしょう。重複は避けるべきです。エージェントが即座に片付けられるタスクに人が時間を費やすべきではありませんし、ポリシー上、人間がループに入るべき場面でエージェントが判断を下すことも避けるべきです。明確な境界線を設けることで、双方が最も価値の高い形で機能できます。

従業員は、問題がエージェントから人間へエスカレーションされる際に、会話の途中でコンテキストが失われないと信頼できる必要があります。基礎的なサポートを超える作業を最初からエージェントに任せると、有望だったパイロットがつらいロールバックに変わりかねません。範囲を絞って始め、拡大する権利を実績で獲得していくことが重要です。

成功とはどのような状態か

エージェンティックAIのROIを証明するには、組織は、実際の効果を反映し、より優れたオーケストレーションによって改善できる運用指標に注目する必要があります。

チケット回避は、エージェントが一般的な要求を人の介入なしにエンドツーエンドでどれだけ効果的に解決しているかを示します。自動修復は、システムが問題を診断し、承認済みの是正措置を実行して、手作業の負担とキューの件数を削減できている状況を明らかにします。平均解決時間（MTTR）は、引き継ぎやツールの切り替えを排除することで、要求から成果までの道のりをシステムがどれだけ短縮しているかを反映します。

これらの指標を総合することで、エージェンティックAIが単に作業を移しているだけでなく、本当に作業を削減しているかどうかが分かります。しかし、最も重要な指標はエンドユーザー満足度（CSAT）です。満足度を伴わないスピードは、摩擦をより速く生み出すだけです。

最良のエージェンティックAIは、利用者に意識されません。従業員は支援を求め、必要なものを得て、背後にあるワークフロー、チェック、自動アクションに気づくことなく次へ進みます。成功する組織は、明確なガードレールと、自律性が運用をどのように変革するかについての深い理解に基づき、エージェンティックシステムを意図的に設計しています。

次のステップ

ITエコシステムにおけるセルフサービス型エージェンティックAIの役割を評価している場合、会話型の入口から始めるのが最も実用的なことが多いでしょう。インシデント作成、サービスリクエスト、ナレッジアクセス、ステータス確認を単一のインターフェイスに統合することで、ポリシーや既存のワークフローを尊重しながら、従業員の摩擦を減らすことができます。

このアプローチは、より広範なエージェンティックプラットフォームの土台を築きます。より少ないリソースでより多くを実現することを求められるITリーダーにとって、今こそ、AIがどのように動作すべきか、自律性がどこで価値を生むのか、どこにガードレールが必要なのかを意図的に定義するタイミングです。

エージェンティックAIの取り組みを次のステップへ進める準備はできていますか？成功に必要なフレームワーク、成熟度モデル、導入ロードマップについては、当社のホワイトペーパーをご覧ください。

すべてを可視化するか、すべてをリスクにさらすか：IT可視性の真実

Mon, 06 Apr 2026 12:00:02 Z

日常生活では、見えないものを見過ごしても大きな問題にはならないように思えるかもしれません。しかしITにおいては、それが誤った安心感とコストのかかる錯覚を生み出します。

多くの組織が何らかの資産検出を利用しているにもかかわらず、Ivantiの2026年セキュリティ調査によると、IT担当者の3人に1人以上（38%）が、自社ネットワークにアクセスしているデバイスに関するデータが不足していると回答し、45%がシャドーITに関する十分な情報がないと述べています。この可視性の欠如により、重要な資産が検出されず、管理されないままになるリスクが生じます。

一方で、ハイブリッド環境は現在、オフィス、自宅、クラウド、データセンターにまで広がっています。デバイス、ID、クラウドワークロード、SaaSツールがこれらの空間を移動するなか、その多くは従来の検出手法の範囲外にあります。管理されていないノートパソコンがネットワーク上に残り続け、SaaSツールが監督なしに導入され、クラウドリソースはCMDBが更新される前に出現しては消えていきます。その結果、存在し、影響を及ぼしているにもかかわらず、完全に見えない資産であふれた環境が生まれます。

部分的な可視性がもたらすコストは、多くの組織が認識している以上に大きなものです。追跡も把握もされていない資産はすべて、リスク、予期しない支出、運用効率の低下の原因となります。

この課題の規模は、Ivantiの2025年版 Securing the Borderless Digital Landscape Reportで明確に示されています。

IT従事者の4人に3人が、個人所有デバイスの利用、いわゆるBYODが自社で日常的に行われていると回答しています。しかし、同じ回答者のうち、自社が明示的にそれを許可していると答えたのはわずか52%でした。
BYODが許可されていない企業では、従業員の78%がその禁止を完全に無視しています。

職場でのAI利用が急速に拡大するなか、シャドーテクノロジーの問題はさらに深刻化しています。同じIvantiの調査によると、職場で生成AIツールを使用している人の約3分の1（32%）が、AIの利用を雇用主に秘密にしていることを認めています。

明るい材料は、完全かつ継続的な可視性は実現可能だということです。完全な可視性を実現した組織は、運用コストを削減し、盲点に起因するリスクを排除し、コンプライアンス対応力を強化できます。最新の検出アプローチにより、IT部門はあらゆる資産を把握し、そのコンテキストを理解し、自信を持って管理できるようになります。

部分的なIT可視性に潜むコスト

多くの組織は、「大半」の資産を可視化できていれば十分だと考えがちです。しかし、一部の資産が見えず、管理されていない場合、重大なリスクがすぐ近くに潜んでいる可能性があります。一般的な可視性の盲点の例には、ITスキャナーに断続的にしか現れない未検出のノートパソコン、IT部門の関与なしに導入された新しいSaaSツール、CMDBに登録されない孤立したクラウドワークロード、過剰にプロビジョニングされながら見過ごされ、意図せず放置されているIDなどが含まれます。

環境のごく一部でも把握されていない状態が残ると、ただちに4つの大きな問題が表面化します。

1. セキュリティが弱体化する

見えていない、または断続的にしか可視化されない資産は、パッチ適用やスキャンの対象から漏れ、攻撃者に侵入口を与えます。盲点はインシデント対応を遅らせ、パッチ適用の優先順位を適切に調整することを難しくします。Ivantiの2026年グローバル調査によると、IT従事者の38%が、アクセスできないデータやサイロ化されたデータによって、パッチの状態や展開状況の追跡が困難になっていると回答しています。

2. コンプライアンスが揺らぐ

こうしたセキュリティ上の課題に加え、同じレポートでは、IT組織の35%が、データ可視性のギャップによってコンプライアンスの維持が大幅に難しくなっていると感じていることが示されています。

監査証跡は、連携していないツール、スプレッドシート、受信トレイに分散してしまいます。データがどこに存在するかを確実に追跡できなければ、コンプライアンスを証明することは不可能になります。

3. ソフトウェア支出の価値が失われる

SaaS管理ツールやインベントリツールを導入していても、利用状況や権限データが不完全であれば過剰支出につながります。Zyloの2025年SaaS Management Indexによると、企業は未使用の権限、重複するツール、十分に活用されていないライセンスによって、SaaS予算のおよそ25%を失っています。

Ivantiの2025 Technology at Work調査では、IT従事者の約3人に1人（31%）が、自社では未使用または十分に活用されていないソフトウェアライセンスを追跡していないと回答しています。これは、全体の完全なインベントリを把握できていないためである可能性があります。さらに、ITチームの39%が、旧式のハードウェアがIT予算の無駄遣いを招いていると述べています。

可視化できない、または検証できないリソースはすべて、気づかないうちに予算を消耗させます。

4. 運用効率が低下する

矛盾したデータや不完全なデータは、チームにデバイス情報の再確認、古い記録の追跡、誤った資産に対する修復対応を強います。その結果、サービス提供が遅れ、手戻りが増加します。

部分的な可視性は、単に現実を見えにくくするだけではありません。隠れたリスク、隠れたコスト、隠れた遅延を生み出します。

IT可視性のギャップが拡大し続ける理由

残念ながら、多くの企業で可視性のギャップは拡大しています。人員、デバイス、ID、SaaS利用が増えるにつれ、ITチームが完全な可視性を維持することはますます困難になります。可視性の課題が拡大する要因には、次のようなものがあります。

IT部門が追いつけない速度で進むシャドーITとSaaSの拡散。
数分単位で出現し、消えていくクラウドリソース。
社内ネットワークの外にあるネットワークへ接続するリモートワーカーやハイブリッドワーカー。
多数のアプリやプラットフォームに広がるIDの拡散。
環境の一部しか把握できない従来型の検出ツール。

これらの圧力は急速に積み重なります。従業員は、IT部門が承認する前に便利なツールを導入します。クラウド環境でデバイス、サーバー、アプリが作成され、数分で削除されると、セキュリティチェックや監視の対象から漏れる可能性があります。その結果、こうした短命なリソースにはパッチが適用されず、保護もされないままとなり、誰かが気づく前に攻撃者が悪用できる盲点が生まれるおそれがあります。リモートワーカーは、社内ネットワークに一度も接続しない場合さえあります。SaaS、ID、デバイスのエコシステムは、従来型の検出ツールが追跡するよう設計された速度をはるかに上回って拡大しています。継続的なマルチソース可視性がなければ、組織はほぼ即座に遅れを取ることになります。

こうした拡大するギャップを解消するには、組織は事後対応型の一時点のインベントリから、継続的でコンテキストに基づくリアルタイムの可視性を土台としたモデルへ移行する必要があります。ここで、IT資産全体に対する真の可視性を理解し、実現することが重要になります。

IT可視性は単なるインベントリではない

真の可視性とは、資産の一覧ではありません。すべてのチームが行動に移せる、完全で最新かつ信頼できるインテリジェンスです。総合的な可視性を実現するには、あらゆるデバイス、SaaSアプリ、ID、クラウドワークロード、構成、利用シグナルを、それがどこに存在し、どれほど短期間しか存在しないものであっても特定する必要があります。

さらに、関係性を理解することも必要です。誰がその資産を所有しているのか、どのデータに接触しているのか、リスクレベルはどの程度か、コンプライアンスへの影響は何か、実際に使用されているのか。これこそが、検出を単なる情報から運用上のコントロールへと変える基盤です。

完全な可視性がワークフローをどのように変革するか

可視性が継続的かつコンテキストに基づくものになると、環境全体が変革されます。最新のIT環境には、受動的な観察以上のものが求められます。脅威、ワークロード、資産がかつてない速度で拡大するなか、組織は可視性を実際の成果につなげるために、インテリジェントで自動化されたアクションを必要としています。AI主導のインサイトと自動化されたワークフローにより、チームは手作業による介入を待つことなく、セキュリティ脅威への先回りした対応、問題の修復、運用の最適化を行えるようになります。

適切なアプローチを採用することで、組織は部分的な可視性を乗り越え、ついに次のものを把握できるようになります。

すべてのデバイス、アプリケーション、ID、クラウドワークロード。
正規化・照合され、信頼できる唯一の情報源として提示されるデータ。
影響を受ける正確な資産と所有者に紐づけられた脆弱性。
パッチ適用、隔離、CMDBの更新、証跡付きのチケットクローズをトリガーする自動化ワークフロー。
エージェント、エージェントレス、アクティブ、パッシブの各手法を組み合わせ、ハイブリッド環境の隅々までカバーする検出。

統合された資産可視性がすべてのチームにもたらすメリット

統合された信頼性の高い資産データにより、すべてのチームがメリットを得られます。

セキュリティチームは、露出を実際の資産にマッピングし、より迅速に対応できます。
IT運用チームは、検出から修復、検証までのループを完結できます。
エンドポイントチームは、ポリシーを一貫して適用できます。
ITAM担当者は、正確な利用状況と権限に関するインサイトを活用して支出を最適化し、無駄を排除できます。
コンプライアンスチームは、手作業なしで、監査に対応可能な証跡を自動的に作成できます。

完全なIT可視性を今すぐ実現する

このレベルの明確さは、今すぐ実現できます。エージェント、エージェントレス、アクティブ、パッシブの各手法を組み合わせた最新の検出アプローチを利用することで、環境がより複雑化し分散しても、統合資産インテリジェンスによりITチームは完全な可視性を実現できます。

統合資産インテリジェンスは、デバイス、ID、SaaSアプリケーション、クラウドワークロード、ネットワークシグナルなど、組織のあらゆる領域から最新データを取り込みます。このデータは正規化され、信頼できる唯一の情報源へと統合されます。

複数のツールから得られる部分的または断片的なインベントリを管理する代わりに、組織はリアルタイムで全体を把握できます。各資産は主要な詳細情報とコンテキストとともに正確に表現され、盲点をなくし、チームが環境全体を自信を持って保護・管理できるようにします。これにより、推測を排除し、リスクを低減し、コントロールを取り戻すことができます。

Ivanti Neurons for Discoveryが、お客様の環境に完全な可視性をどのようにもたらすかをご覧ください。

ITOps向けエージェント型AIが大規模に価値を引き出す方法

Mon, 05 Jan 2026 17:00:02 Z

AI時代には、あるパラドックスがあります。組織は、生産性と企業変革を引き出す鍵としてAIがもたらす可能性に注目し、ITチームもAIと自動化が提供するメリットに全面的に期待しています。しかし、その変革を妨げているのも、同じ組織なのです。

IT担当者の大多数がAI導入を支持している一方で、運用面、文化面、予算面の障壁が、企業によるAIの大規模な実装を阻んでいます。その結果、今日の多くの企業は、真のビジネス価値を生み出す画期的なAIと自動化のユースケースを、まだ運用レベルに落とし込めていません。

もちろん、多くの企業がAIを使っていないというわけではありません。ただし、その用途は主に比較的低レベルのタスクの実行や、個人の生産性向上に限られています。これは重要な一歩ですが、企業がAI投資から大きなROIとデジタルトランスフォーメーションを実現するには、より大きく、より長期的な視点で考える必要があります。

自動化とアウトプット対エージェント型AIの自律性

生成AIの導入という点で、ITチームは一歩先を進んでいます。Ivantiの2025年調査レポートによると、ITプロフェッショナルの84%が職場で生成AIツールを使用しています。同じ調査では、ITプロフェッショナルがAIと自動化に対して非常に前向きであることも示されています。

83%が、今後1年でAIが生産性を向上させると予想しています。
70%が、AIにより仕事の満足度が高まると回答しています。

しかし、こうした進展にもかかわらず、企業はAI駆動型テクノロジーのより深い可能性を十分に活用できていません。多くのチームは、チケットルーティング、パスワードリセット、ログ要約といったタスクレベルの自動化を習得していますが、実行を超えて自律的な推論と最適化を行うエージェント型AIを取り入れているチームはまだ少数です。

自動化と変革の間にあるこのギャップは、業界全体で起きているより大きな問題を反映しています。ほとんどの組織はすでに何らかの形でAIを利用していますが、AIツールから測定可能なビジネスインパクトを得ている組織はごく一部にとどまります。McKinseyは、この状況を「生成AIのパラドックス」と呼んでいます。

AIアプリケーションとROIの間にあるこの乖離は、2025年8月に発表されたMITのレポートでも裏付けられています。同レポートでは、生成AIに300億〜400億ドル規模の投資が行われているにもかかわらず、実に95%もの組織がリターンを得られていないことが示されています。

問題の理由は明確です。生成AIは「生成」します。コンテンツを作成し、タスクを自動化し、ワークフローを加速します。しかし、自ら学習し、推論し、適応するわけではありません。エンタープライズAIの次の段階は、解釈、予測、動的なアクションが可能なシステムによって推進されます。それが現在、エージェント型AIと定義されています。

Ivantiの調査は、今日の多くの企業が、より複雑なAIユースケースをITワークフローにまだ統合できていないという事実をさらに明確に示しています。

組織の67%がチケットルーティングを自動化している一方で、根本原因分析やその他の予測型ユースケースにAIを適用している組織は3分の1未満です。これは、多くのチームが依然として、エージェント型AIによってシステムに自律的な思考と行動を可能にすることよりも、タスクの標準的な自動化を優先していることを示しています。

標準的な自動化ツールや生成AIツールは、ITチームによって、個人の生産性向上や、低レベルで反復的なタスクを人手だけの場合よりも高速に処理する目的でよく利用されています。より少ない時間とリソースで効率を高められることは、AIの重要な利点です。特に、常に「より少ないリソースでより多くを」求められている逼迫したITチームにとってはなおさらです。しかし、効率向上は全体の一部に過ぎません。

Ivantiのデータは、より深い組織的課題も明らかにしています。ITチームのほぼ半数が、自社にはレジリエンスが不足していると回答しています。ここでいうレジリエンスとは、変化に迅速に適応し、障害から回復し、過度な手作業に頼らずに事業継続性を維持する能力です。

真のエンタープライズアジリティには、問題を予測し、潜在的な解決策を推論し、最適な成果を継続的に実現する方法を学習できる、自律的かつ適応型のAIソリューションが必要です。

ここで、多くの先進的な組織がエージェント型AIに目を向けています。自律型AIエージェントは、従来のIT運用を、リアクティブな自動化からプロアクティブで目標志向のコラボレーションへと再構築する機会をチームにもたらします。AIによるITOpsの変革とは、個別の自動化の成功から、システム全体にわたるインテリジェンスへ移行することを意味します。

ITSMとITOpsにおけるインパクトの大きいエージェント型AIのユースケース

エージェント型AIは、ダウンタイムの削減、コスト削減、組織のアジリティ向上を通じて、すでに成果を生み出し始めています。

インパクトの大きいITにおけるエージェント型AIのユースケースを5つ紹介します。

1. 自律的なインシデント修復

自律的な修復は、AIがサポートから戦略へと進化し始める領域です。従来のIT運用では、問題の特定と修正に、人によるトリアージやエスカレーションで何時間もかかることがあります。

エージェント型AIを活用すれば、同じインシデントをリアルタイムで検知、診断、解決できます。多くの場合、ユーザーが中断に気づく前に対応できます。

エージェント型AIは、そのIT領域内の異常を検知し、根本原因を診断するだけではありません。解決策をインテリジェントに立案し、人の介入なしに修正を実行します。さらに、機械学習により、AIは過去のインシデントから学び、その経験を活用して今後の対応を継続的に洗練・改善できます。

2. プロアクティブな問題予防

プロアクティブな問題予防は、AIが潜在的な技術的問題に対して、単に反応するのではなく予測できるようになることで実現します。既知の問題を解決するのではなく、エージェント型AIはデータパターンを継続的に監視し、サービス中断やセキュリティ問題へ発展する可能性のある小さな逸脱を早期警告信号として検知します。

つまり、ITOpsをプロアクティブな予防へと移行させ、先行指標を監視し、問題が重大化する前に対処できるようにします。

3. エンドツーエンドのライフサイクル管理

自律型AIエージェントは、資産ライフサイクル管理に対して、より包括的で効果的なアプローチを提供します。

自動化をライフサイクル全体で捉えるこの視点は、個々のチケットやインシデントを超え、IT運用のあらゆる段階に及びます。

新しいデバイスのオンボーディングから、古くなったインフラストラクチャのパッチ適用と廃止まで、エージェント型AIはシステムの安全性、コンプライアンス、コスト効率を維持します。

問題を修正するだけでなく、プロビジョニングから廃棄まで、ITシステムを検知、診断、最適化します。ITエコシステム全体のパターンから学習する継続的改善エンジンとして機能し、リソースをプロアクティブに最適化し、更新を効率化し、ITスタッフの長期的な負担を軽減します。

4. 動的な変更・リリース管理

動的な変更・リリース管理は、エージェント型AIがオーケストレーション能力を真に発揮する領域です。多くの企業では、変更管理はいまだに摩擦の大きいプロセスであり、複数のチーム、ツール、環境をまたいだ調整が必要です。

エージェント型自動化は、AIエージェントがサイバーセキュリティインシデント対応やソフトウェア展開を含む複雑なワークフローで連携できるようにすることで、これを変革します。最小限の人による監督のもとで協力し、インシデントを解決し、リソースをプロビジョニングし、コンプライアンスを確保します。

これらのエージェントはインテリジェントな調整役として機能し、システム全体で更新を同期し、構成を検証し、異常が発生した場合には変更を自動的にロールバックします。その結果、変更サイクルはより迅速、安全、予測可能になり、ITチームはリソースを大量に消費する火消し対応ではなく、イノベーションに集中できるようになります。

5. 自律的なリソースおよびキャパシティ管理

リソースおよびキャパシティ管理は、ITパフォーマンスにおいて最も重要でありながら、しばしば見落とされがちな領域の一つです。AIを活用することで、企業は過去の利用傾向、ワークロードの変動、需要の急増を分析し、将来のリソース需要を予測できます。エージェント型システムは、ボトルネックが発生する前にコンピューティング能力、ストレージ、帯域幅を自動的に割り当て、継続的な人の監督なしに最適なパフォーマンスを維持できます。

時間の経過とともに、これらの自己調整型システムは運用データから学習し、キャパシティを継続的に微調整します。これにより無駄を削減し、コストを最小化し、予期しない急増時にもサービス継続性を確保できます。

IBMのレポートエージェント型AIの戦略的台頭の調査は、この変化のスピードを示しています。2027年までに、ワークフロー内でAIエージェントが自律的な意思決定を行うと予想する経営幹部は、現在の2倍に増える見込みです。現在、そのレベルの自律性を報告している経営幹部は24%に過ぎませんが、2年以内には67%がそれを標準になると予想しています。

障壁を克服し、企業へのインパクトを生み出す

しかし、進展はしばしば停滞します。その理由は意欲の欠如ではなく、構造的な障壁にあります。ITリーダーはまず、価値重視の業務へ進化するうえで立ちはだかる障害を克服しなければなりません。これらの障壁は、技術面、文化面、運用面にわたります。

AIに積極的なIT組織であっても、深い自動化に向けた構造的な準備が整っていない場合があります。たとえば、Ivantiの「2025 Technology at Work Report」では、次のことが明らかになっています。

ITプロフェッショナルの38%が、複雑なテクノロジースタックを効果的なIT運用における課題として挙げています。
また、72%が、自社のITデータとセキュリティデータは組織内でサイロ化していると回答しています。

持続可能なAI戦略を構築するには、前向きな姿勢だけでは不十分です。ITとより広範なビジネスとの整合が求められます。成功している組織は、明確なデータ構造、統一されたプロセス、新しいAI駆動型ワークフローを管理できるチームに支えられながら、テクノロジー目標を具体的な成果と結び付けています。この整合性がなければ、どれほど優れたツールであっても、企業全体へのインパクトを生み出すことは困難です。

IBMの調査は、さらに別の側面を明らかにしています。経営幹部の45%が、AIの意思決定に対する可視性の不足を大きな障壁として挙げています。このAIの「ブラックボックス」問題は、単なる技術的な問題ではありません。信頼、明確なコミュニケーション、AIガードレールにも関わる問題です。エージェント型AIを拡張するには、自動化された意思決定を理解、監査、説明できるガバナンスフレームワークが必要です。

こうした変革では、人間を中心に据え続ける必要があります。置き換えではなく、拡張を目的として設計することが重要です。

エージェント型AIの運用モデル

エージェント型ITOpsは、単なる効率化のアップグレードではなく、従来のITワークフローを全面的に再構築するものと捉えるべきです。変革の次の段階をリードする組織は、システムが企業全体で自律的に意思決定し、連携し、適応する方法を再考しています。

そのレベルのデジタルトランスフォーメーションには、トップからのリーダーシップが必要です。CIOと経営層のステークホルダーは、実験から実行へと軸足を移さなければなりません。エージェント型AIの組み込みを副次的なプロジェクトとしてではなく、テクノロジー、データ、人材を共通の成果へと整合させる中核的な運用モデルとして捉える必要があります。

その転換こそが、今後の真の試金石となります。

エージェント型AIイニシアチブの将来的なROI

生成AIテクノロジーによって生産性が向上しているとはいえ、ITチームが必要としているのは、さらに多くのツールではありません。必要なのは、測定可能な成果をもたらすインテリジェンスです。チームは、ITリーダーとビジネスリーダーの双方に響く導入前後の指標を設定する必要があります。効率向上（時間短縮、解決の迅速化、コスト削減）に加えて、労務コストの削減、リソースを大量に消費する障害の減少、ツールの乱立の抑制も測定すべきです。

変革を推進する組織は、AIを漸進的、あるいは表面的な効果に限定する組織に比べて、生産性、効率性、収益成長、ブランド力、顧客ロイヤルティなど、あらゆるビジネス指標でより大きなインパクトを得ています。

実際、先に言及した同じIBMレポートによると、AI導入における3つの主要領域で優れた成果を上げている組織は、トップクラスのビジネスパフォーマンスを達成する可能性が32倍高くなっています。

結論

今後12〜24か月は、ITリーダーが実験を持続的な価値へと転換できるかを試す期間になります。早期にエージェント型AIを取り入れる組織は、より速く学習し、継続的に適応し、潜在的な問題を未然に防ぎ、障害から本能的に回復できる組織を構築できるでしょう。

IT部門はこれまで、AI導入に対する強い意欲とコミットメントを一貫して示してきました。今こそ、より深いレベルで再び主導すべき時です。エージェント型AIは次の成熟段階を示します。自己学習、自己修復、自己最適化を行うシステムにより、企業全体でより高いアジリティとレジリエンスを実現します。

これは「設定したら終わり」ではありません。ITチームは、価値の実現を確実にするために、エージェント型AIを構築、トレーニング、監視、測定、改善し続ける必要があります。

IT運用を変革するツールとしてのAIの役割や、ITにおけるエージェント型AIと自動化の画期的なユースケースについて詳しくは、Ivantiの調査レポート「AI：ITSM自動化の未来」をご覧ください。

ITAM：サイバー脅威防御における想定外の第一線

Tue, 16 Dec 2025 14:00:02 Z

サイバーセキュリティの話題になると、多くの人はファイアウォール、侵入検知システム、最先端のエンドポイント保護を思い浮かべます。しかし、こうした高度な防御の土台には、不可欠でありながら見過ごされがちな基盤があります。それが、堅牢なIT資産管理（ITAM）です。

危険性が高まるデジタル環境の中で中堅企業や大企業を導くCIOにとって、ITAMは運用上の明確性をもたらすだけでなく、サイバー脅威防御の強力な第一線となります。

以下では、包括的なITAMが組織のテクノロジー環境に対する重要な可視性をどのように提供し、進化するサイバー脅威に対する防御を強化し、規制コンプライアンスを支援し、セキュリティ運用を加速するのかを見ていきます。ITAMを戦略の中核に据えることで、高額なコストを伴う侵害を防ぎ、真のサイバーレジリエンスを構築する方法をご確認ください。

世界のサイバー攻撃は前年比で30%増加し、ランサムウェア攻撃は現在、1日平均20～25件の重大インシデントに達しています。

ITAMが重要な理由：サイバーセキュリティの課題は不十分な可視性から始まる

サイバー脅威はほぼ例外なく、組織が把握できていない弱点を悪用します。シャドーIT、旧式のデバイス、不正なソフトウェア、未承認のアクセスポイントは、従来のセキュリティでは見落とされがちな目に見えない脆弱性です。包括的な資産インベントリは、単なる管理の徹底ではありません。効果的なサイバーリスク管理の出発点です。

組織の90%が強力な検知能力を有していると主張しているにもかかわらず、57%は完全な可視性の欠如により重大なセキュリティインシデントを経験しています。

次の点を考えてみてください。2023年データ侵害調査レポートで、Verizonは侵入インシデントの相当な割合が放置された資産に起因していると指摘しました。忘れられていたためにサーバーにパッチが適用されず、エンドポイントはライフサイクルを可視化できないままプロビジョニングされる、といった状況です。

ここでITAMは、非常に価値の高い早期警戒システムとして機能します。すべてのハードウェア、ソフトウェア、クラウド資産をリアルタイムで継続的に更新されるマップとして提供することで、ITリーダーは攻撃者より先にリスクを発見できます。

サイバーレジリエンスにおけるITAMのメリット

以下では、堅牢なITAMがもたらすさまざまなメリットが、組織のセキュリティ体制をどのように強化するのかを見ていきます。

ライフサイクル管理により弱点を排除

資産がリスクをもたらすのは、取得時だけではありません。オンボーディング、保守、更新から最終的な廃棄に至るライフサイクル全体には、管理不備が発生しやすく、サイバー攻撃者の侵入口となり得る機会が数多く存在します。ベンダーサポートのない旧式システム、ミッションクリティカルなアプリを稼働し続けるサポート終了ソフトウェア、データ消去なしで廃棄されたデバイスなどは、複雑な環境でよく見られます。

組織の45%は、自信を持てておらず、使用中のすべてのアプリケーションを把握できていないため、攻撃者に悪用される死角が生じています。

堅牢なITAMにより、すべての資産が追跡され、定期的に評価され、安全に廃棄されます。これにより、偶発的な露出だけでなく、レガシーインフラを標的とする高度な攻撃も防ぐことができます。

規制コンプライアンスにより統制を証明し、罰則を回避

CIOは、IT資産に対する統制を実証することを求める規制環境に、ますます直面しています。NIST、ISO 27001、GDPRなどのフレームワークはいずれも、機密データと重要インフラを効果的に管理するための前提条件として、資産の可視性を重視しています。成熟したITAMの実践はこれらの要件に直接対応し、監査や規制当局からの照会に必要な文書化と証明可能な監督を提供します。

侵害の80%以上は攻撃対象領域管理のギャップに関連しており、その背景には脆弱なインターネット公開資産や不十分な資産インベントリ運用があります。

たとえばGDPRでは、個人データを処理する脆弱な資産を迅速に特定して修正できることは、優れたセキュリティ対策であるだけでなく、法的な必要条件でもあります。

ITAMとセキュリティの連携：単なるインベントリ追跡を超えて

真のITAMは、リストを管理するだけにとどまりません。統合された資産管理は、コンテキストをセキュリティ運用ツールに直接提供します。脆弱性スキャナーは、露出を検出するために正確なインベントリに依存しています。インシデント対応では、どのシステムが関係しているかを正確に把握することが不可欠です。セキュリティポリシーの適用には、資産の役割と関係性を明確に理解することが求められます。

一例として、ある金融機関ではITAMデータをSIEMプラットフォームに統合したことで、侵害発生時にセキュリティチームが影響を受けた資産を即座に特定して隔離できるようになり、インシデント対応時間が半減しました。この価値は測定可能であり、再現性があります。

レジリエントなサイバー防御には堅牢な資産管理が不可欠

IT資産管理は、単なる運用上の衛生管理ではありません。プロアクティブでレジリエントなサイバーセキュリティ戦略に不可欠な要素です。CIOにとって、堅牢なITAMソリューションへの投資は、表面的なセキュリティと真のリスク低減を分ける要因となり得ます。

当社のITAMソリューションが、組織のセキュリティ体制を基盤からどのように強化できるかをご確認になりたい場合は、今すぐ当社チームにお問い合わせいただき、真のサイバーレジリエンス構築に向けた第一歩を踏み出してください。

実践におけるエクスペリエンスレベル契約（XLA）の台頭：ITSM変革を深掘りする

Fri, 21 Nov 2025 15:17:59 Z

数十年にわたり、ITサービスマネジメント（ITSM）の中核を担ってきたのは、サービスレベル契約（SLA）でした。SLAはIT提供の実務的な状況を追跡するうえで有効ですが、1つの重大な盲点があります。それは、ユーザーがIT体験について実際にどう感じているかをほとんど示さないことです。

そこで、エクスペリエンスレベル契約（XLA）とデジタル従業員エクスペリエンス（DEX）が、その全体像を補完します。これらは急速に注目を集めている新しいパラダイムを提供し、数値の背後にある人の体験に焦点を当てることで、ITSMを変革する可能性をもたらします。

では、XLAとは具体的に何であり、従来のSLAとどのように異なるのでしょうか。さらに、デジタル従業員エクスペリエンスは、XLAを成功させるうえでどのような役割を果たすのでしょうか。

XLAとは

エクスペリエンスレベル契約は、エンドユーザー体験が一貫して良好であり、期待を満たす、または上回ることを確保するために設計された指標とコミットメントの集合です。

XLAは従来のSLAと併用すべきものですが、SLAが技術的パフォーマンスや稼働時間に焦点を当てるのに対し、XLAは使いやすさ、応答性、感情的な満足度などを含む、ユーザーの総合的な体験を重視します。

XLAはユーザーの視点に焦点を当てることで、組織がサービスをユーザーのニーズに合わせ、満足度とロイヤルティの向上を促進できるようにします。

SLA、XLA、DEXがどのように連携するかを理解する

XLA、SLA、DEXは連携して機能し、技術面とユーザー体験の指標を360度の視点で把握できるようにします。

	説明	指標の例
サービスレベル契約（SLA）	サービスプロバイダーと顧客の間で、期待されるサービス品質、可用性、応答性を定義する契約です。SLAは技術的な指標に焦点を当てます。	稼働時間。応答時間。解決率。その他。
エクスペリエンスレベル契約（XLA）	プロバイダーと顧客の間で、エンドユーザー体験に焦点を当て、ユーザーの視点からサービス品質を測定する契約です。XLAには、技術的パフォーマンスだけでなく、使いやすさ、アクセシビリティ、総合的な満足度などの要素も含まれます。	エンドユーザー満足度スコア。ネットプロモータースコア（NPS）。デジタルエクスペリエンススコア（DEX）。

SLAやXLAとは異なり、デジタル従業員エクスペリエンス（DEX）は別の種類の契約ではありません。DEXは、従業員が業務を遂行する際に得るデジタル体験の質を指します。従業員が日々利用するテクノロジー、ツール、デジタル環境を包括します。

これらのツールや環境全体での体験に基づいてDEXスコアが作成されます。このスコアはXLAの一部として測定されます。良好なDEXは、従業員の生産性、エンゲージメント、総合的な仕事への満足度に不可欠です。

DEXがXLAの成功をどのように支えるか

デジタル体験分析は、XLAを成功させるうえで重要な指標です。従業員が良好なデジタル体験を得られるようにすることで、組織は次のことを実現できます。

生産性の向上 — 従業員が効率的かつ効果的に働けると、顧客に優れたサービスを提供しやすくなります。
顧客体験の向上 — 良好なDEXは、従業員が顧客ニーズにより適切に対応できるようになるため、多くの場合、より優れた顧客体験につながります。
ビジネス成果の促進 — DEXに焦点を当てることで、組織は収益の増加、コスト削減、競争力の向上などのビジネス成果を促進できます。

XLA導入のベストプラクティス

XLAの導入には、ユーザー満足度を効果的に測定するだけでなく、サービス提供における有意義な改善を促進するために、慎重かつ戦略的なアプローチが必要です。

以下のベストプラクティスに従うことで、組織はXLAを業務にうまく統合し、良好なユーザー体験を中心に据えた文化を育むことができます。

明確なユーザー体験指標を定義する： ユーザー体験を測定するために使用する主要な指標を特定します。これらは具体的で測定可能であり、ビジネス目標と整合している必要があります。
テクノロジーを活用する： 高度な分析、AI、機械学習を使用して、ユーザーデータを収集・分析します。これらのツールは、傾向や改善領域の特定に役立ちます。DEXツールにより、デバイス、ユーザー、組織全体にわたるIT体験を収集し、測定できます。
ユーザーとの関係を深める： アンケート、フィードバックフォーム、テストを通じて、ユーザーから定期的にフィードバックを収集します。これにより、ユーザーのニーズや嗜好に関する貴重なインサイトが得られます。アンケートではAIを活用して感情を特定し、強調表示できるようにしてください。
ITチームをトレーニングし、権限を与える： ITチームにユーザー体験の原則に関するトレーニングを提供し、ユーザー体験を改善する意思決定を行える自律性を与えます。
継続的な改善： XLAを生きた文書として扱います。定期的に見直し、ユーザーからのフィードバックや変化するビジネスニーズに基づいて更新します。

課題と得られた教訓

XLAの導入は、単に新しいツールを導入するだけではありません。考え方や文化の変革でもあります。一般的なハードルには次のようなものがあります。

体験の定義 — 「良い」体験とは何か。それは主観的であり、役割によって異なる場合があります。
文化的な賛同 — XLAには、経営層の支援と現場のITチームからの賛同が必要です。
継続的な改善 — XLAは静的なものではありません。ユーザーニーズの変化に応じて、定期的な見直しと再調整が必要です。
アンケートだけに留まらない測定 — アンケートは測定方法の1つにすぎません。DEXツールで実際のテクノロジー指標を取得できるようにしてください。

XLAを先導する組織は、定期的なフィードバックループに投資し、事業部門と共同で目標を設計し、体験の成果をITSMのパフォーマンスレビューに直接結び付けています。

未来：XLAが重要である理由

実際には、XLAとDEXは単なる流行語ではありません。サービスマネジメントの次の進化形です。テクノロジーがビジネスの成功とますます密接に結び付く中で、体験そのものがプロダクトになっています。XLAによって力を得たITチームは、「現状維持」を超えて、従業員エンゲージメント、顧客ロイヤルティ、戦略的な差別化を推進します。

ITSM変革に注力するすべての組織にとって、XLAを取り入れることは、テクノロジーの本来の目的、つまり人々が最高の仕事をできるようにすることについて、より深く耳を傾け、より速く行動し、より大きな視点で考えることを意味します。

DEXが生産性、満足度、定着率に与える影響を理解するには、デジタルエクスペリエンスレポートをご覧ください。

AIを活用したITコスト管理：支出を戦略的価値に結び付ける

Wed, 22 Oct 2025 13:00:01 Z

Ivantiの2025 Technology at Workレポートによると、ITコストの最適化は現在、ITチームにとって最優先事項となっています。当社の調査では、コスト最適化が2025年の重要な戦略目標として挙げられ、サイバーセキュリティの強化、インフラストラクチャへの投資、AI / MLテクノロジーの導入を上回りました。

しかし、多くの組織がAIと自動化を短期的な業務改善の観点で捉えている一方で、ITによるコストの管理、予測、最適化の方法を変革するAIの可能性を、まだ十分に引き出せていない組織も少なくありません。

ITチームが日常業務におけるAIの価値をすでに高く評価していることは明らかです。現在、AIの導入をリードしているのはIT部門で、生成AIを利用しているITチームは36%に上ります。これは2025年3月のMcKinseyの調査によるもので、他のどの部門よりも高い割合です。

ITチームはコーディング、サポートチケット、その他の日常業務にAIを定常的に活用していますが、多くの組織はこうした短期的な効率向上の先を見据えられていません。ITリーダーは、企業全体の最適化に向けたAIの未開拓の可能性を見落としてしまうことが少なくありません。

段階的な生産性向上から戦略的なコスト最適化へと移行することで、リソースが解放され、ITリーダーはイノベーション、長期的な変革、そして急速に進化するビジネス戦略と運用を継続的に整合させる取り組みに注力できる柔軟性を得られます。

CIOが「より少ないリソースでより多くを実現する」ことへの圧力を強められる中、AIを活用したITコスト最適化には、無駄なIT支出を削減し、投資の妥当性を示し、組織全体に戦略的価値をもたらす力があります。

ただし、この変革を実現するには、企業はまず非効率な支出の最大の発生源を理解し、AIの機能を活用してリソースをより適切に配分し、IT予算を最大限に活用できる、最も価値の高い領域を特定する必要があります。

ITコスト最適化を阻む主な障壁

コスト管理の課題は組織全体に及ぶものです。非効率なIT支出は、システム、プロセス、リーダーシップ構造にまたがる問題が積み重なることで発生します。Ivantiの2025年の調査によると、ITプロフェッショナルの半数以上が、自社において無駄なIT支出は重大な問題であると回答しています。

無駄なIT支出は、通信や政府機関のような複雑性の高い分野で特に深刻です。レガシーシステムや広範にわたるベンダー関係により、支出の追跡と管理が難しくなっています。こうした分野では、管理されない無駄が戦略的イニシアチブへの資金投入や重要インフラの近代化を妨げるため、コスト削減への圧力がより高まっています。

月次のベンダーレビュー、四半期ごとの予算照合、年次の契約交渉では、今日の動的なIT環境の変化に追いつくことが困難です。組織のクラウド支出は一夜にして急増することがあり、分散型調達、シャドーIT、そして不十分な資産の可視性によって、テクノロジーの複雑性は急速に増大します。たとえば、Ivantiの調査に回答したITプロフェッショナルの38%が、効果的なIT運用を妨げる主な障壁として「テクノロジーの複雑性」を挙げています。

AIを活用したITOpsの将来を見据えると、多くのITプロフェッショナルは、こうした課題に対処し、不要な支出を排除するうえで、AIに変革をもたらす可能性があることを認識しています。

予測型コスト管理のためのAIと機械学習

手作業によるコストレビューだけでは、過去を振り返る対応になり、労力がかかるうえ、人為的ミスも発生しやすくなります。人による監視だけでは、大規模なAIデータ分析によって浮かび上がるパターンを認識し、分析することはできません。AIを活用したコスト管理は、この状況を一変させます。過剰支出が発生した後に報告するのではなく、AIによる予測分析は潜在的な異常を検出でき、正確な予算予測を組織に提供して、重複した不要な支出を回避できます。AIはさらに、重複ツールを明らかにし、ライフサイクルコストを可視化し、人によるレビューでは見逃されがちな支出の異常を検出できます。

次のようなシナリオを考えてみましょう。AIを使用してIT資産管理データを分析し、シェルフウェアや未使用のソフトウェアライセンスを発見したり、サポートチケットをマイニングして、特定のデバイスタイプが通常いつ故障し始めるかを示すパターンを見つけたりできます。こうしたインサイトは、より適切な交換サイクルの策定、ダウンタイムの削減、そして実際に使用しているものに対してのみ支払うことにつながります。

そのスピードの差は非常に大きいものです。AIを活用したコスト最適化を導入している組織では、運用コストの測定可能な削減が実現している一方で、他の組織はいまだに前四半期のレポートをスプレッドシートで作成しています。

リアルタイムの可視性は、事後対応型のレビューを常に上回ります。無駄を記録するだけでなく、予測して未然に防げるようになったとき、ITは経費管理から戦略的価値の創出へと移行します。

AIによるクラウドコスト管理とリソース管理

クラウド環境は、予算差異と無駄の最大の発生源です。10組織中約9組織（88%）で、実支出と予測支出の間に大きな差異が生じており、クラウド予算の使途を把握している組織はわずか30%にとどまります。これはCloudZeroの2024年版State of Cloud Costsによるものです。

Ivantiの独自の調査結果は、こうしたITリソース管理の課題をさらに明らかにしています。

ITプロフェッショナルの39%が、古いハードウェアを無駄な支出の大きな要因として挙げています。
古いソフトウェア、未使用のソフトウェア、期限切れのソフトウェアも大きな要因です。ITプロフェッショナルの約3人に1人（31%）が、自社では未使用または十分に使用されていないソフトウェアライセンスを追跡していないと回答しています。
さらに懸念されることに、ITチームの48%が、自社でサポート終了（EOL）に達したソフトウェアを使用していると回答しています。

マルチクラウド環境、時間の経過に伴う予測不能な使用量、同一サービス内での複雑かつ多面的な料金体系、そして大きく変動するコストが組み合わさることで、AIと自動化の必要性は明確になります。

AI対応テクノロジーは、こうした複雑性を解きほぐすのに役立ちます。AIソリューションは、使用率の低いソフトウェアライセンス、過剰にプロビジョニングされたクラウドリソース、環境全体にまたがる重複アプリケーションをプロアクティブに特定できます。人間のアナリストであればマッピングに数週間かかるような領域です。

さらに、AIとITSM自動化を組み合わせることで、ライトサイジングやプロビジョニング解除に関するインテリジェントな推奨事項を通じて、非効率なIT支出への解決策を提示できます。先進的なCIOは、インパクトの大きいイニシアチブに資金を振り向けるために戦略的なITコスト管理を活用しており、AI自動化はこれを大規模に実現可能にします。

ソフトウェアライセンスの最適化は大きなリターンをもたらします。AIは、実際のソフトウェア使用状況を使用権と照合し、ダウングレードの機会を特定し、成長パターンに基づいて将来のニーズを予測します。組織は、数か月前に購入したものではなく、実際に使用しているものに対して支払うことができます。

AIがITプロセスの合理化にもたらす影響

ITチームの間でAI導入が進む一方で、コスト最適化への影響は、予知保全や定型的なセルフサービスタスクの自動化といった基本的なユースケースほどまだ広がっていません。Ivantiの調査によると、これらはいずれも広く利用されています。

AIの広範な導入の遅れは、ITOpsにおいて、組織が長期的な財務上のメリットや戦略的なビジネス成長の機会を得ることを妨げています。IT自動化ソリューションは、運用コストを最大90%削減できます。このテクノロジーは、チケットのトリアージを処理し、インシデント対応を自動化すると同時に、システム障害を予測し、定型的なメンテナンスを管理します。

AIはIT運用を高度化し、その影響はビジネス全体に及びます。資産パフォーマンス監視は、インテリジェントでプロアクティブなものになります。静的なしきい値や定期チェックに代わり、AIシステムはパフォーマンスデータを継続的に分析し、ハードウェア障害を予測し、メンテナンススケジュールを最適化します。

これにより、ダウンタイムに伴うコストと不要な交換支出の両方を防ぐことができます。プロセス自動化はIT担当者の時間も解放し、手作業による設定ミス、パッチ適用漏れ、限られたリソースによる対応の遅れといった人為的ミスに起因するコストを削減します。

AIがITによる戦略的価値の提供を可能にする仕組み

ITコスト管理は最終目標ではありません。戦略的変革の出発点です。AIは企業が大規模にコストを最適化することを可能にし、同時に成長投資に充てる予算を解放します。

コスト管理にAIを取り入れる組織は、ビジネスがテクノロジーをどのように捉え、活用するかを再定義しています。すべての投資に存在意義の説明が求められる中、AIはコスト削減と価値創出を通じて、ITリーダーが単なる経費管理者ではなく、価値を設計する存在になることを可能にします。AIはアジャイルなリソース配分を促進します。無駄なコストがプロアクティブに排除されると、ITエグゼクティブは新たな機会に資金を振り向け、変化するビジネス優先事項に対応する柔軟性を得られます。

ITを戦略的なビジネス推進力へと変革するうえで、可視性も同様に重要です。AIは、ITのビジネス価値を定量化するために必要なデータとインサイトを提供します。投資が追跡され、ビジネス成果と結び付けられると、CIOはIT部門の真のROIを示し、戦略的な支援を確保できます。

真の変革は、ITが事後対応型の経費管理からプロアクティブな価値創出へ移行したときに起こります。AIで最適化されたIT運用はイノベーションの基盤となり、チームが実験を重ね、競争優位性を提供できるようにします。

無駄なIT支出につながる主な課題、そしてAIと自動化がITチームの効率向上、資産の可視性の改善、ITコスト管理の最適化にどのように役立つかについて詳しくは、Ivantiの2025 Technology at Workレポートをご覧ください。

ITSMの隠れた価値：最も重要な機能

Fri, 28 Mar 2025 12:34:36 Z

サービスマネジメントは、単なるバズワードで終わる必要はありません。効率的な業務運営の基盤となり得るものであり、そこでITサービスマネジメント（ITSM）は、ビジネスを円滑に稼働させるうえで重要な役割を果たします。では、優れたITSMを他と差別化するものは何でしょうか。洗練されたユーザーインターフェイスだけではありません。表面下で機能する強力な機能や性能こそが、ユーザー満足度を高め、優れた運用を推進します。自動化されたインシデント管理から自己修復機能まで、ITSMの真の力は、問題化する前に課題を予測し解決できる点にあります。

表面下にある力：本当に重要なもの

洗練されたインターフェイスや使いやすいデザインの奥にこそ、サービスマネジメントを不可欠なものにしている要素があります。磨き上げられたUIはユーザーエクスペリエンスを向上させますが、サービスマネジメントシステムの成否を決めるのは、その基盤となる機能性と効率性です。

従業員にとって重要なのは、自分の依頼がどれだけ迅速かつ効果的に処理されるかです。従業員が依頼を送信すると、すばやく対応され、解決されることを期待します。遅延は不満を生み、生産性の低下につながり、その影響は組織全体に波及します。

従業員は透明性とコミュニケーションも非常に重視します。自分の依頼のステータスや、発生し得る遅延について通知されることを期待しています。定期的なアップデートを提供し、明確なコミュニケーション経路を維持することで、ITチームはサービスマネジメントプロセスに対する満足度と信頼を大きく高めることができます。

IT担当者にとっても、その重要性は同じです。課題に効率的に対処し解決するには、適切なソリューションが必要です。多くの場合レベル0サポートと呼ばれる初期段階でインシデントに対応できる能力は非常に重要です。これは、単純な問題をエスカレーションせずにすばやく解決することを意味し、管理が必要なチケット数を大幅に削減できます。

最終的に、サービスマネジメントシステムに対する従業員満足度を測る真の基準は、そのシステムが生み出す結果にあります。課題解決のスピードと有効性、受け取るコミュニケーションの質、そして日々の生産性への全体的な影響が主要な指標となります。

見栄えのよいUIを超えて：サービスマネジメントの中核機能

サービスマネジメントを実際に強化するのは、基盤となるアーキテクチャとプロセスです。優れたサービスマネジメントソリューションの中心にあるのは、ワークフローを合理化する能力であり、これにより効率を大きく高めることができます。プロセスが最適化されると、チームはより重要な業務に集中でき、単調で反復的なタスクに費やす時間と労力を削減できます。これにより生産性が向上するだけでなく、IT部門がビジネスのニーズにより効果的に対応できるようになります。

自動化されたインシデント管理は、見過ごされがちなもう一つの重要な要素です。課題の検知と解決を自動化することで、組織は対応時間を大幅に短縮できます。こうした自己修復機能は、現代のサービスマネジメントにおいて大きな変革をもたらします。ユーザーが問題を記録する前に課題を特定して修復できるため、ユーザー満足度の向上につながります。さらに、ユーザーが中断を経験する可能性が低くなり、問題が発生した場合でも迅速かつ効率的に解決されます。このプロアクティブなアプローチは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、IT部門に対する好意的な認識を維持するうえでも役立ちます。

統合機能も、見落とされがちな重要な側面です。サービスマネジメントソリューションがさまざまなエンタープライズアプリケーションやサービスとシームレスに統合されることで、すべてのコンポーネントが調和して機能します。これによりサイロが解消され、組織全体でデータがスムーズに流れるようになり、全体的な運用効率が向上します。

ただし、すべてのベンダーがローコード／ノーコードの約束を果たしているわけではない点に注意が必要です。多くのベンダーがこうした機能を提供すると主張していますが、実際には宣伝されている以上に多くのコーディングが必要になることが少なくありません。真のローコード／ノーコードソリューションは、大規模なコーディングの必要性を最小限に抑え、ITチームが高度な技術的専門知識を必要とせずにサービスを導入・管理しやすくするものであるべきです。

デジタル従業員エクスペリエンスは、単なるアンケートにとどまりません。アプリケーション、セキュリティ、デバイスを含むサービスマネジメントシステムのさまざまな側面と従業員がどのように関わっているかを、360度の包括的な視点で捉えるものです。これらの領域全体で課題をプロアクティブに特定し対処することで、従業員エクスペリエンス全体を大幅に向上させることができます。

優れたサービスマネジメントを実現する機能

では、サービスマネジメントを単なるツールから不可欠なソリューションへと高める具体的な機能とは何でしょうか。最も変革力のある機能の一つが自動化です。定型タスクやチケット解決プロセスを自動化することで、サービスマネジメントソリューションはITチームの負荷を軽減しながら、ユーザー満足度を大きく向上させることができます。

セルフサービスポータルも大きな変革をもたらします。これらのポータルにより、ユーザーはパスワードのリセットやソフトウェアのインストールなどの単純な問題を、IT部門を介さずに自分で解決できるようになります。

高度な分析も、現代のサービスマネジメントに不可欠です。サービスのパフォーマンスやユーザー行動に関する深いインサイトを提供することで、組織は課題が大きな問題になる前にプロアクティブに対処できます。たとえば、予測分析はシステム障害の兆候を示す可能性のあるパターンを特定し、ITチームが予防措置を講じられるようにします。

モバイルアクセスも重要です。従業員のモビリティが高まるなか、ユーザーがどこにいてもITサポートを常に利用できることが不可欠です。モバイル対応のサービスマネジメントプラットフォームにより、ユーザーは外出先でもチケットを送信し、進捗を追跡し、更新情報を受け取ることができます。

最後に、AIは成功するサービスマネジメントにおいてますます重要な要素になっています。AI主導のツールは、より複雑なタスクを自動化し、インテリジェントな推奨事項を提示し、ユーザーが問題に気づく前に予測・解決することさえ可能にします。ただし、これらのAIシステムが透明性と信頼性を備え、倫理的に運用され、組織とユーザーにとって最善の利益となるようにすることが不可欠です。

Ivantiによる支援

そこでIvantiの出番です。Ivantiは、サービスマネジメントをより効率的にするだけでなく、その中核的な側面を強化する一連のソリューションを提供しています。これは、サービスデスクをよりスマートに、より迅速に、より効率的にするAI主導のサービスマネジメント機能によって実現します。AI主導の機能により、インシデントやチケットの要約、ナレッジ記事の生成、インシデントの分類、さらにはダッシュボードウィジェットの作成も可能です。

今日のデジタル社会では、あらゆる組織にとってセキュリティが最優先事項です。そのため、IvantiはSecure by Designの誓約に署名した唯一のITSMベンダーです。Ivantiはセキュアであると言うだけでなく、製品にセキュリティを組み込んでいます。

Ivantiの堅牢なセキュリティは、広範なエンタープライズ統合機能によって補完されています。1,000を超えるコネクタにより、IvantiのプラットフォームはIT／非ITを問わず、幅広いサードパーティシステムとシームレスに統合できます。主要なiPaaSプラットフォームを活用したローコード／ノーコードのアプローチにより、高度な技術的専門知識を必要とせずに、ITSMの自動化とワークフローを外部システムへ簡単に拡張できます。

さらに、HR、ファシリティ、プロジェクトポートフォリオ管理（PPM）、ガバナンス・リスク・コンプライアンス（GRC）、セキュリティ運用向けに、5つの標準搭載（OOTB）エンタープライズワークフローを提供しています。これらは単なるテンプレートではなく、組織固有のニーズに合わせてカスタマイズできる、完全に機能するビジネスオブジェクトです。

ローコードのビジュアルエディターは、すべてのITおよび非ITプロセスにわたってワークフローを構築・変更できる強力な機能です。この機能により、固有のビジネス要件に合ったカスタムソリューションを作成でき、管理作業を最小限に抑えながら生産性を最大化できます。Jira、Azure DevOps、GitHub、Jenkins向けのOOTB双方向コネクタを備えたプラットフォーム統合のDevOps機能により、この柔軟性はDevSecOpsにも拡張されます。

Ivantiプラットフォームの最も革新的な側面の一つが、自己修復機能です。プロアクティブなサービスマネジメントにより、課題がユーザーに影響を与える前に特定・解決され、平均解決時間（MTTR）を大幅に短縮できます。このプロアクティブなアプローチは、サービス品質を向上させるだけでなく、デジタル従業員エクスペリエンス全体も向上させます。Ivantiは、デジタル従業員エクスペリエンスを測定する唯一のITSMベンダーであり、従業員の感情や、デバイス、アプリケーション、セキュリティ対策のパフォーマンスに関するインサイトを提供します。

テクノロジーが急速に変化する環境において、Ivantiのソリューションは、先頭に立つために必要な柔軟性とセキュリティを提供します。高度なAI、レジリエントなセキュリティ、シームレスな統合の力により、Ivantiは組織が優れたサービスを提供し、自信を持ってデジタルトランスフォーメーションを先導できるよう支援します。

詳しく知りたい方は、ウェビナー「表面を越えて：ITSMの真の力を解き明かす」をご覧ください。サービスマネジメントを新たな視点で見直し、競争優位性を高めるためのヒントをご紹介します。

ITAMとCMDB、どちらを選ぶべきか？両方が必要な理由

Tue, 03 Dec 2024 16:28:54 Z

多くの組織は、IT資産管理（ITAM）ソリューションを活用し、すべてのIT資産を検出、追跡、保護し、各資産のライフサイクルの終了時に廃棄できるようにしています。

一部のIT管理者は、ITAM要件に構成管理データベース（CMDB）を利用できるか疑問に思っています。一方で、2つのソリューションでIT資産を追跡すると、各資産レコードを重複して作成する必要が生じ、作業負荷が増えるのではないかと懸念する人もいます。

ITAMとは？

ITAMは、IT資産インベントリを追跡するためのベストプラクティスの体系です。その目的は、所有、資産ライフサイクルに関連する契約、保証、更新情報を含め、IT資産の総コストを管理することです。

ITAMは、組織の財務的な観点からIT資産に着目します。組織がITAMのベストプラクティスに従うことで、テクノロジーの調達について十分な情報に基づいた意思決定が可能になります。さらに、ソフトウェア監査に伴う予期しないコストやペナルティを回避できます。

CMDBとは？

CMDBは、組織のIT資産に関する情報を一元的に保管するリポジトリです。これには、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク、およびそれらのさまざまな関係に関する詳細が含まれます。

構成管理では、運用およびサポートの観点からIT資産を追跡します。資産の可用性と安定性は組織の日常業務に影響するため、資産はその構成および提供サービスとともに文書化する必要があります。

CMDBを使用している場合でもITAMは必要ですか？

CMDBを使用している場合にITAMが必要かどうかは、組織の規模とITサービス管理（ITSM）ニーズの複雑さによって異なります。組織によっては、別のソフトウェアソリューションの購入や、追加製品について従業員をトレーニングすることを避けたいと考える場合があります。ITSMソリューション内でITAMデータを管理すれば、リクエストフルフィルメントプロセスの構築と管理を簡素化できる可能性があります。

ほとんどのCMDBソリューションは広範なカスタマイズ機能を備えているため、ITAMのプロパティや機能を備えたCMDBにカスタマイズすることは可能です。しかし、CMDBの目的はITAMの目的とは大きく異なります。

市区町村のバスサービスを例にすると、路線番号と車両番号という異なるデータが、それぞれ異なる目的で使用されることが分かりやすくなります。バスには路線が割り当てられ、各路線にはバスに表示される番号が付けられます。また、各バスにはライフサイクル全体を通じて追跡できるよう、別の番号が割り当てられます。管理者は、バスの路線番号に影響を与えることなく、異なるバスを同じ路線に割り当てることができます。実際のバス車両を識別するための番号がバス路線の番号と同じであれば、混乱を招くでしょう。

メールサービスを表すCMDB構成アイテム（CI）は、この例えでいう「路線」に当たり、多くの場合、メールサービスの提供に使用される物理サーバーという資産、つまり「バス」のライフサイクルよりも長く存続します。

ITAMデータの保存

CMDBにすべてのITAMデータを保存することは可能ですが、ITAM要件を満たすにはCMDBに大幅な変更を加える必要があります。CMDBには検出機能がないため、IT資産の構成情報を検出し、CMDBデータベース内で最新の状態に保つには、外部のIT資産検出ツールへのコネクタや統合を実装する必要があります。

さらにCMDBにカスタマイズを追加する必要があり、コストが高くなる可能性があります。また、CMDBにITAM機能を適用したとしても、組織が完全なITAMソリューションを得られる可能性は低いでしょう。この種のITAMは小規模な組織には十分かもしれませんが、契約、財務、ライフサイクル情報を扱えるようにCMDBを変更する必要があります。

さらに、ITSMソリューション内にIT資産マネージャーのロールを作成し、ITAM管理者にCMDBへの適切な権限を付与する必要があります。加えて、ITAMプロセス機能を提供するために、ITSMプロセスを変更または追加する必要があります。

単一データベースのリスク

CMDBに関連性の低いデータを過剰に保存すると、特にビジネスサービスをCMDBにマッピングするといった特定のビジネス課題と関係のないデータの場合、データベースが非常に大規模で高コストになる可能性があります。保存されるデータが多いほど、正確なデータを維持するために必要な時間、労力、人材も増えます。

データベースが正確でなければ、信頼することはできません。多くの人がデータを保守し、変更を加える場合、未承認の変更が発生するリスクがあります。場合によっては、業務上重要な構成アイテム（CI）に影響する可能性もあります。データ量を制限すれば、データを変更できる人の数も制限され、整合性を維持できます。これは、CMDBとITAMに別々のツールを用意する有力な理由です。

さらに、関係性やビジネスサービスとは無関係な可能性のあるデータをデータベースに過剰に格納すると、そのデータを解釈または閲覧しようとする人に不要な情報を過剰に提示してしまうリスクがあります。

資産レポートについては？

IT資産に関する完全な詳細情報をCMDBに取り込むことで、IT資産レポートの作成を簡素化できます。CMDBは、IT資産間の関係について、構成、変更のリスク、変更による影響を含めたインサイトを提供します。また、通常はIT資産間の階層的な関連を追跡する標準的なITAMソリューションとは異なる役割を果たします。

すべてのITILとITAMの資産関係データをCMDB内に一元化すれば、分散したデータベースを使用するよりも、レポート作成がより分かりやすく、費用対効果の高いものになる可能性があります。ただし、そのためにはCMDBに広範な変更を加える必要があります。

詳細はこちら：Ivanti Asset Managerの無料デモ

IT資産の追跡に2つのソリューションが必要な理由

変更管理は、ITILベストプラクティスに従うITSMソリューションにとって不可欠です。ITILは、IT環境への変更を扱うためのガイダンスとベストプラクティスを提供し、IT構成変更に伴うリスクを低減します。

ITILベストプラクティスでは、運用サービスを提供するIT資産をCMDBを使用して文書化し、追跡することが推奨されています。CMDBを使用して追跡される各資産はCIであり、ハードウェア資産、ソフトウェア資産、またはITサービスを提供するために組み合わされた複数の資産である場合があります。各CIは、運用状態にあることを確認するために追跡されます。

ITAMソリューションは異なる目標に対応し、独自のメリットを提供します。多くの組織は、すべてのデータを信頼できる唯一の情報源に一元化したいと考えていますが、あらゆる種類のデータを保存するのに最適な場所とは限りません。たとえば、契約、プロセスガイドブック、ポリシーをCMDBに格納したいと考える組織もあります。このような非常に特定性の高いデータは、それを管理することに特化したツールに保存することで、適切な機能を確実に利用できます。

契約の場合、ITAMツールまたは契約ライフサイクル管理システムに適切な形式で保存することで、画像化、重要な日付の抽出、ワークフローの作成、またはコストセンターやグループとの関連付けが可能になります。

CMDBは、大幅なカスタマイズなしにこのレベルの詳細をサポートするようには設計されていません。特定の種類のデータに適した管理ツールを選択し、それをCMDBにリンクまたは統合することで、一元化の利便性のために機能を犠牲にせずに済みます。

CMDBとITAMソリューションの両方でIT資産を追跡することに意味はあるのでしょうか。CMDBとITAMソリューションを統合するソリューションによってIT資産レコードの重複を回避できるのであれば、必ずしもそうではありません。

バス路線サービスを管理するデータベースを想像してみてください。そのデータベースは、時刻表、運転手、その路線に割り当てられたバスなど、サービスに関連する項目を追跡します。統合されていれば、管理者は利用可能なバスを表示するルックアップテーブルを使用して、バスをバス路線に割り当てるだけで済みます。CMDBがITAMソリューションと統合されている場合、IT資産を再作成して重複させるのではなく、CIに直接リンクできます。

ITAM vs. CMDB：「対立」ではありません

CMDBにITAMの資産管理の役割を担わせようとすると、大きなデメリットがあります。したがって、実際には「CMDB vs. 資産管理」という話ではありません。ITAMとCMDBは、高度にテクノロジーを活用するあらゆる企業にとって重要だからです。

組織にサービスを提供するIT資産は、ITILベストプラクティスに従い、構成管理プロセスを使用して追跡する必要があります。また、紛失または盗難に遭った資産、情報不足に基づく調達判断、ライセンスのないソフトウェアによって生じる予期しないコストを回避するために、これらのIT資産はITAMベストプラクティスを使用して追跡する必要もあります。シームレスな統合を実現するには、組織はサービス管理プラットフォームに統合されたITAMソリューションの利用を検討すべきです。

クラウドへの移行でインフラを不要にし、メンテナンスコストを削減

Mon, 04 Nov 2024 15:50:11 Z

今日、企業は業務を効率化し、競争優位性を高める方法を絶えず模索しています。しかし、多くの企業はオンプレミスITインフラの負担とコストに悩まされています。そのため、クラウド移行のメリットを検討する企業が増えています。

この記事では、クラウド移行のメリットと、それがコスト削減、ビジネスの拡張、業務改善にどのように役立つかを見ていきます。オンサイトインフラの廃止、メンテナンスコストの削減、最新のセキュリティテクノロジーの活用が、あらゆる規模の企業にどのように貢献するかについて説明します。

コストを削減し、拡張性を高める

クラウドへ移行し、従量課金モデルを活用することで、企業はサーバー、ソフトウェア、データセンターなどのオンサイトインフラに多額の投資を行う必要を回避できます。これにより、ハードウェアやソフトウェアの購入・維持に伴う設備投資をなくし、貴重な財務リソースを事業の他の領域へ再配分できます。

拡張性も、クラウドへ移行する大きなメリットのひとつです。企業はニーズに応じてITリソースを容易に増減でき、使用したリソース分だけを支払うことができます。これは、ワークロードの変動が大きい企業や季節的な需要がある企業に特に有効です。インフラを過剰にプロビジョニングしないことで、IT支出を最適化し、不要なコストを回避できます。

さらに、クラウドは最新のハードウェアとソフトウェアを活用する機会を広げ、企業のパフォーマンスと俊敏性の向上を後押しします。クラウドプロバイダーがインフラの更新とメンテナンスを担うため、企業はシステムの管理や更新の負担から解放され、コアビジネスに集中できます。これにより、競争力と対応力を維持しながら、イノベーションと成長を促進できます。

オンサイトインフラを不要にしてコストを削減

クラウドへの移行は、ハードウェアの購入や保守が不要になるだけではありません。オンサイトインフラの継続的なコストも大幅に削減できます。クラウドへ移行することで、企業は物理サーバー、ストレージシステム、ネットワーク機器の維持にかかるコストを回避できます。つまり、ハードウェアへの設備投資、電力・冷却コスト、メンテナンス契約が不要になります。その代わりに、企業はその資金を成長とイノベーションを推進し、事業を前進させる取り組みに充てることができます。

さらに、オンサイトインフラの必要性を減らすことで、その維持やトラブルシューティングを行うIT担当者の採用も抑えられます。つまり、既存のITチームは日常的なメンテナンスに費やす時間を減らし、ビジネス価値を生み出す他のプロジェクトにより多くの時間を割けます。また、クラウドプロバイダーと連携すれば、専門家チームがクラウドインフラを常時監視・最適化し、高い信頼性と最高レベルのパフォーマンスを確保します。

また、クラウドプロバイダーは規模の経済を活かせるため、オンプレミスソリューションよりも低コストでインフラサービスを提供できます。これは、最先端のデータセンターへの大規模投資、エネルギー効率の高いテクノロジーの採用、リソース利用の最適化によって実現されています。その結果、企業は品質やパフォーマンスを犠牲にすることなくコストを削減できます。これは、競争の激しい今日の環境において特に重要です。

アップグレードやパッチ適用の心配が不要に

クラウドコンピューティングの大きなメリットは、オンプレミスでのアップグレードやパッチ適用が不要になることです。この移行により、人的ミスやアップグレードの遅延のリスクを低減しながら、ITリソースを戦略的なビジネス施策に集中させることができます。システム更新やパッチに関するベンダー管理の複雑さを取り除くことで、組織はIT運用を大幅に効率化できます。

さらに、クラウドコンピューティングプロバイダーは、信頼性と安全性に優れたデータバックアップおよび災害復旧ソリューションを提供します。つまり、自然災害やシステム障害が発生した場合でも、企業はデータを迅速かつ容易に復元し、大きな中断なく業務を継続できます。このレベルのデータ保護とレジリエンスは、オンプレミスシステムでは実現が難しく、コストも高くなりがちです。クラウドコンピューティングにより、企業は貴重なデータが常にバックアップされ、すぐにアクセスできる状態にあるという安心感を得られます。

オンプレミスのアップグレードによるダウンタイムを解消

クラウドへ移行する最も魅力的なメリットのひとつは、オンプレミスインフラのアップグレードに伴うダウンタイムをなくせることです。こうしたアップグレードは定期的に必要となる場合があり、多くの場合、長時間のダウンタイムや業務の中断を伴います。その結果、生産性や収益の損失に加え、顧客満足度の低下を招く可能性があります。

一方、クラウドコンピューティングでは、シームレスで継続的なアップグレードプロセスを利用できます。クラウドプロバイダーがすべてのインフラメンテナンスとアップグレードを担い、企業のダウンタイムを最小限、またはゼロに抑えます。これにより、組織はIT管理の複雑さを心配することなく、自社の中核業務に集中できます。ダウンタイムを解消することで、途切れない業務運営を維持し、顧客満足度を向上させ、競争優位性を獲得できます。

さらに、クラウドコンピューティングでは、最先端のセキュリティ対策やコンプライアンス認証を利用できます。クラウドプロバイダーは堅牢なセキュリティインフラに多額の投資を行い、専任のセキュリティチームを配置してデータとシステムを保護します。そのため、企業は自社のセキュリティインフラに大規模な投資を行うことなく、より高度なセキュリティを享受できます。これはコスト削減につながるだけでなく、業界の規制や標準への準拠も確実にします。

環境への配慮を示す

セキュリティに加えて、クラウドコンピューティングは環境の持続可能性にも貢献します。クラウドへ移行することで、企業はエネルギー消費を抑え、ハードウェア廃棄物を最小限にすることで、カーボンフットプリントを削減できます。持続可能性と責任あるリソース管理の重要性が高まる中、これは特に重要です。クラウドコンピューティングの導入は、賢明なビジネス判断であるだけでなく、より環境に配慮した未来への企業のコミットメントを示す方法でもあります。

まとめると、クラウド移行はダウンタイムを解消し、オンプレミスインフラのコストをなくし、セキュリティを強化します。クラウドへの移行は、効率性、拡張性、競争優位性を追求する企業に戦略的なメリットをもたらします。

ネームドライセンスと同時使用ライセンス：ビジネスに最適なモデルの選び方

Wed, 25 Sep 2024 06:58:47 Z

ITSMソリューションのライセンスを検討する際、利用可能なライセンスの種類を理解し、適切なものを選択することは、ビジネスの効率性と予算に大きな影響を与える可能性があります。

多くのサブスクリプションベンダーはネームドライセンスのみを提供していますが、より柔軟な同時使用ライセンスを提供しているベンダーもあります。それぞれに利点があり、状況によってはより適した選択肢となります。

多くのSaaSソリューションではネームドユーザーライセンスモデルのみが採用されており、組織によってはコストが高くなる場合があります。顧客により高い柔軟性を提供するため、一部のソフトウェアベンダーはネームドライセンスに加えて同時使用ライセンスを提供しています。

ネームドユーザーライセンスとは

ネームドユーザーライセンスは固定ユーザーライセンスとも呼ばれ、システムを使用する予定の個人に割り当てられます。ライセンスが個人に割り当てられると、そのソフトウェアにアクセスするためにこのライセンスを使用できるのは、その個人だけです。その個人がソフトウェアを使用しているかどうかにかかわらず、ライセンスは消費されたものと見なされます。この種類のライセンスはユーザーのIDに紐づけられ、一意のユーザー名またはIDが必要です。

特定のユーザーにライセンスを割り当てることで、ソフトウェア企業は自社ソフトウェアにアクセスできるユーザーを管理し、不正利用を防止できます。このレベルの管理は、予算とソフトウェア支出のコントロール、およびライセンスコンプライアンスの確保に役立ちます。

ネームドライセンスは、ユーザー基盤が明確に定義されている組織にとって、シンプルで管理しやすいライセンスオプションです。ソフトウェア利用状況の明確な記録を提供するため、ライセンス管理を簡素化し、ソフトウェアライセンス契約への準拠を確保するのに役立ちます。

ネームドライセンスの利点

ネームドライセンスには、特定の状況で有力な選択肢となるいくつかのメリットがあります。

パーソナライズとセキュリティ： ライセンスが特定のユーザーに紐づけられているため、社内での個々の役割やニーズに合わせてカスタマイズできます。また、登録ユーザーのみがソフトウェアにアクセスできるため、セキュリティ層も追加されます。
管理のシンプルさ： ネームドライセンスは各ライセンスが特定のユーザーに関連付けられているため、管理が容易です。誰が何にアクセスできるかを追跡しやすくなります。
コンプライアンス： 割り当てが明確かつ区別されているため、ソフトウェア利用ポリシーやライセンス契約への準拠を確保しやすくなります。
価格： 同時使用ユーザーライセンスと比較して、ネームドライセンスは低コストです。

ネームドライセンスのデメリット

過剰ライセンス： 組織はソフトウェアを使用する可能性のあるすべての人にライセンスを付与する必要があるため、実際の利用数よりも多くのライセンスを保有することにつながる場合があります。たとえば、100件のネームドユーザーライセンスを購入していても、実際には最大75件しか使用していないことがあります。
臨時ユーザー： ソフトウェアへの一時的なアクセスを必要とする契約業者やサービスプロバイダーなどの臨時ユーザーでも、ログイン回数にかかわらずネームドライセンスが必要です。
シフト勤務者： 異なるシフトでソリューションにアクセスするスタッフがいる場合、すべてのシフトのユーザーにライセンスを付与する必要があります。
管理： ネームドライセンスでは、ユーザーの入れ替わりに応じて再割り当てが必要です。また、ベンダーによっては、ネームドライセンスの再割り当て回数に制限を設けている場合もあります。
ライセンス不足： ネームドユーザー単位で製品にライセンスを付与しているほとんどのソフトウェアベンダーは、実際のライセンスがなくてもソフトウェアへのアクセスを制限しません。しかし、利用状況を慎重に監視していないと、保有しているライセンス数を超えるユーザーがシステムを利用している可能性があります。ベンダーは通常、その期間にソフトウェアを使用したユーザー数に合わせてライセンスを調整する「トゥルーアップ」を実施します。

理想的なユースケース

従業員が常にソフトウェアへ確実にアクセスする必要がある企業。
ソフトウェアの利用が、個々のユーザーの日常業務フローに深く組み込まれている環境。
チーム構成が安定している、または変化が緩やかな組織。

同時使用ユーザーライセンスとは

同時使用ユーザーライセンスは「フローティング」ユーザーライセンスとも呼ばれ、ユーザーのプール内で共有され、より動的で柔軟なモデルを提供します。これらのライセンスでは、総ユーザー数ではなく、同時に利用できるユーザー数が制限されます。たとえば、企業が従業員なら誰でも使用できる10件の同時使用ライセンスを購入した場合でも、同時にソフトウェアを使用できるのは10人までです。

同時使用ライセンスの利点

コスト効率： 特に、すべてのユーザーが同時にソフトウェアを必要としない場合、このモデルはより経済的です。個別のアクセス権ではなく、ピーク時の利用に対して支払います。
柔軟性： 同時使用ライセンスは、ユーザーによってソフトウェアへのアクセスが必要なタイミングが異なる動的な職場環境に柔軟性をもたらします。
リソースの最大活用： ビジネス需要の変動に応じて、ソフトウェアライセンスを効率的に利用できます。

同時使用ライセンスのデメリット

必要な同時使用ライセンス数を把握することは複雑な作業になる場合があり、ピーク時の同時利用状況を判断するには継続的な監視が必要です。
同時使用ライセンスでは通常、同時使用ユーザー数の上限に達すると、ユーザーはソフトウェアにアクセスできなくなります。

理想的なユースケース

ソフトウェアを断続的に、またはシフト制で使用する従業員がいる企業。
毎日発生するわけではない特定の業務にソフトウェアが必要な組織。
従業員の入れ替わりが多い、またはプロジェクト需要が変動する職場環境。
利用範囲を他部門へ拡大する必要がある組織。

同時使用ユーザー数の計算方法

同時使用ユーザー数を決定する万能の計算式はありません。組織の利用パターンによって異なります。組織によっては3:1の比率、つまり3人のユーザーにつき1ライセンスが当てはまる場合もありますが、利用パターンやピーク時の活動状況に応じて、比率は高くも低くもなります。計算時には、安全策として余裕分を含めることが一般的です。

ライセンス計算の例

ネームドライセンスと同時使用ライセンスの計算例を以下に示します。

ある組織が新しいSaaS ITサービス管理プラットフォームのライセンスを導入するとします。組織内のユーザー内訳は次のとおりです。

IT部門の総人数： 1,000人。

サービスデスク： 3つのシフトで25ユーザー。

朝シフト：10ユーザー。
昼シフト：10ユーザー。
夜シフト：5ユーザー。

変更管理者： 20人。

資産管理者： 5人。

外部コンサルタント： 20人。

HRサービス管理： 10人。

	必要なネームド数	必要な同時使用数
サービスデスク	25	10	サービスデスクの場合、ネームドライセンスでは、すべてのシフトにわたってサービスデスクユーザー1人につき1ライセンスが必要です。一方、同時使用ライセンスでは、1つのシフト内のユーザー数分だけ購入すればよく、この場合は10です。
変更管理者	20	6	同時使用については、任意の時点でアクティブになる変更管理者は6人のみと想定しています。
資産管理者	5	2	同時使用については、任意の時点でアクティブになる資産管理者は2人のみと想定しています。
外部コンサルタント	20	4	外部コンサルタントにはライセンスが必要なため、断続的に利用するユーザーであっても、すべてのネームドライセンスが割り当てられます。
HRサービスアナリスト	10	2	HRもプラットフォームの利用を希望しているため、同時使用ユーザー数について想定を行っています。
	ネームド80	同時使用24

これらの同時使用ユーザーライセンスは特定の役割に限定されず、最大24人の同時使用ユーザーまで、どのユーザーでも使用できます。

組織は、ネームドライセンスと同時使用ライセンスの両方を組み合わせて選択できる点にも留意する必要があります。

組織に最適なモデルを見極める

ネームドライセンスと同時使用ライセンスのどちらを選ぶかは、多くの場合、組織固有のニーズを分析することにかかっています。

利用パターンの評価： チームがソフトウェアをどの程度頻繁に、またどの程度予測可能に使用するかを把握します。ネームドライセンスは継続的な日常利用に適しており、同時使用ライセンスは一時的なアクセスに最適です。
予算制約の検討： 予算が懸念事項である場合は、利用パターンに基づいて各ライセンスタイプのコスト面への影響を評価します。
管理負荷の評価： IT運用上の負荷とコンプライアンスの観点から、各ライセンスタイプの管理のしやすさを検討します。

ネームドライセンスと同時使用ライセンスは組織に高い柔軟性をもたらし、多くの組織が両方のタイプを同時に利用しています。どちらを選ぶかは、企業の業務運用とソフトウェアニーズに左右されます。これらの要素を慎重に検討することで、予算に合い、チームの生産性を高め、運用ワークフローに適合するライセンスモデルを選択できます。

Ivantiは、同時使用ライセンスとネームドライセンスのアプローチを提供しています。詳しくは、Ivantiの柔軟なサービス管理オプションをご覧ください。

人事ナレッジ管理が組織にとって重要な理由

Wed, 27 Sep 2023 18:17:26 Z

なぜ人事ナレッジ管理ソリューションが導入すべき重要なテクノロジーなのか。保険や福利厚生の情報から、会社の方針、入社手続きなど、人事部門は企業にとって最も重要な情報の管理者です。人事情報は、従業員が頻繁にアクセスする必要のある情報です。

適切な人事ナレッジ管理ソリューションがなければ、ナレッジの分散や質問への回答に、人事チームの膨大な時間が費やされてしまいます。その結果、より重要なタスクが後回しになってしまいます。

人事ナレッジ管理ソリューションを導入することで、従業員は求めている情報や回答を簡単かつ容易に自分で見つけることができるようになり、人事チームは貴重な時間を取り戻すことができます。適切な人事ナレッジ管理ソリューションが完全に導入され、賢く利用されれば、人事チームは今までナレッジ管理ソリューションなしで業務をこなしてきたことが信じられなくなるでしょう。

人事ナレッジ管理とは何か。

人事ナレッジ管理とは、すべての人事文書、方針、情報、知識を一元化し、社内の誰もがどこからでもその重要な情報にアクセスし、更新できるようにすることです。

この中央リポジトリの重要な点は、従業員が部署や勤務地、勤続年数に関係なく、24 時間 365 日使えるセルフサービスポータルを通じて必要な人事情報にすばやくアクセスできることです。これにより、従業員のフラストレーションが軽減され、古い情報や誤った情報を取得する可能性が減り、人事担当者は同じ質問に何度も（何度も！）答える必要がなくなります。

なぜ人事ナレッジ管理が重要なのか。

情報の分散はそれほど大きな問題ではないように思えるかもしれませんが、組織全体に広がると大きな影響を及ぼします。職場の知識と生産性に関する調査によると、従業員の 60% が週に 5 時間以上、他人からの情報を待っているという結果が出ています。

人事部は組織全体の従業員にとって重要な情報源であり、人事ナレッジ管理はそのボトルネックを解消する簡単な方法です。

今日のビジネスの世界では、人事管理はしばしば重要な質問に対する正しい答えをすばやく見つけることです。人事ナレッジ管理ソリューションは、増大する課題に対するシンプルで効果的、かつ合理的な答えです。

関連項目: Ivanti Neurons for HR の詳細

人事部門におけるナレッジ管理の 8 つの主要な事例

従業員が自分で見つけることができる、簡単にアクセスできる最新の情報は、組織によっては人事ナレッジ管理を導入する十分な動機になるかもしれません。しかし、賢明な企業は、うまく実装されたソリューションから、ハードとソフトの両方の付加的なメリットを実感しています。

1. 役割ベースのアクセス制御とカスタマイズ可能なアクセス許可を適用

人事ナレッジ管理の大きな利点は、従業員が人事の手を借りずに必要な情報を見つけ、アクセスできるようになることです。しかし、すべての従業員がすべての情報にアクセスできるようにすると、従業員が圧倒されてしまう可能性があります。あるいは、意図しない情報にアクセスするかもしれません。どうすればこの問題を軽減できるのでしょうか。適切なアクセス許可と役割ベースのアクセス制御を実装することです。

これは、実務的なビジネスの観点から重要です。すべての従業員が、会社の利用可能なすべての人事文書、方針、契約の閲覧を可能な状態であってはなりません。また、人事ナレッジ管理ポータルは、従業員が必要とする情報をすばやく表示することで、従業員にとって使いやすくなります。

カスタマイズされたアクセス許可は、大きな地理的拠点を持つ組織にとって特に重要です。一部の情報は、州や国の法律や規制に基づいて現地に合わせることが必要な場合があります。このような状況では、各拠点の従業員が適切な情報にすばやく、簡単に、明確にアクセスできるようにする必要があります。もし従業員が間違った文書にアクセスすれば（最悪の場合、送られてくれば）、ビジネスに大きな悪影響を及ぼしかねません。

役割ベースのアクセス制御とカスタマイズされたアクセス許可を導入することで、従業員が間違った情報を受け取る可能性を減らすことができます。プロセスを自動化することで、人事部の従業員が何度も書類を探し出す手間を省くこともできます。そして、そのために消費される人件費も削減できます。

2. 新入社員のオンボーディングを改善

オンボーディングは、新入社員の経験を左右します。オンボーディングパッケージは役に立つが、置き忘れやすいし、人事が更新するのも面倒です。最終的に、オンボーディングの非効率性は、1,000 人規模の組織で年間 25 万ドル以上のコストになる可能性があります。そして、組織が成長するにつれて、そのコストも増大します。

オンボーディングを人事ナレッジ管理プラットフォームに移行することで、人事は必要に応じて新しい情報を追加したり、既存のデータや文書を更新したりすることが容易になります。また、従業員がいつでも必要な情報にアクセスできる簡単な方法を提供します。たとえ入社日から数ヶ月後であっても、その頃には従来のオンボーディングパッケージは紛失しているかもしれません。

さらに、新入社員が今後組織や人事の知識を得るために利用するのと同じポータルサイトから入社時の情報にアクセスできるようにすることで、この重要なセルフサービスツールに慣れさせることができます。

その結果、DIY 人事ツールへの高まる要求が満たされるようになります。Paychex の調査によると、米国の従業員の 73% がセルフサービスの人事オプションを望んでいることがわかりました。

新入社員のオンボーディングの人事部分を簡素化することで、組織は従業員の経験を向上させ、オンボーディングにかかる時間を短縮し、オンボーディングの非効率なコストを最小限に抑えることができます。

3. 既存のナレッジの再作成に費やす時間を減らす

時間は貴重です。同じ質問に何度も答えたり、すでに作成した文書を掘り起こしたりするのに時間を費やす必要はありません。従業員がアクセスできる一元化されたリポジトリがなければ、ほとんどの人事チームはまさにそうなってしまいます。

さらに悪いことに、人事部の従業員は、そのことを知らなかったり、見つけられなかったりするために、すでに存在する文書を作り直してしまうかもしれません。一度だけなら大したことはないかもしれませんが、不必要に何度も文書や方針などを作成することは、貴重な人事資源の無駄遣いです。

適切に整理された人事ナレッジ管理ソリューションがあれば、チームは（たとえ分散しているチームであっても）、何が存在し、何を本当に作成する必要があるのかを正確に把握することが容易になります。新しい文書や方針を作成する必要がある場合でも、一からすべてを作成するのではなく、既存の文書を使って作業することで、労力と時間を最小限に抑えることができます。多くの場合、知識やはすでに存在しています。ある面では、単に微調整やアップデートが必要かもしれません。

4. 必要な情報をすばやく（そして頭痛の種を減らして）入手する

企業において、質問をしてから答えを待たなければならないことほどイライラすることはありません。しかし、多くの場合、あなたが質問し、待ち、リマインダーを送り、さらに待って、といったことが繰り返されます。 1 つの人事チームが組織全体を管理しているため、簡単な質問でも日々の業務に埋もれてしまい、従業員を待たせてしまいます。

人事ナレッジ管理システムは、この煩わしさをほとんど取り除きます。適切なプラットフォーム構成と適切な役割ベースのアクセス制御があれば、全従業員は人事を待たなくても、求めている情報をすばやく簡単に入手できます。人事部の社員にとっては、質問に答えたり、適切な書類を探したりする時間が大幅に短縮されることになります。

人事ナレッジ管理ソリューションが導入されていれば、分散している人事チームも必要な情報を入手しやすくなります。事業所固有のポリシーを作成する必要がある必要な情報を収集するために何通もメールを送る必要もなく、他の拠点がどのようなことを行っているかをすばやく確認したり、企業方針を参照したりして、組織全体と歩調を合わせることができます。

5. ミスを減らす

一元化された場所でアクセス可能な、明確で一貫性のある文書化により、情報の錯綜や伝達ミスのリスクを抑えることができます。全従業員が最新の情報、方針、文書に基づいて業務を遂行することが重要です。

組織全体ですばやく確実に情報を共有する方法がないまま、更新された文書が個人の手元に残っている場合、それを実行するのは困難です。人事ナレッジ管理プラットフォームが適切に管理されていなければ、問題は必ず発生します（特に、アップデートの配信を電子メールなどの不確実な手段に頼っている場合）。

定期的に更新される生きた文書では、最新のアクセスはより重要になり、より困難になります。すべての人事情報が、年に一度見直される公式方針という形になっているわけではありません。よくある質問に答えたり、会社の慣行を概説したりする一般的な文書かもしれません。これらは通常、生きた文書であり、従業員が新たな質問をしたり、新たなミスをしたりするにつれて成長していくものです。

この情報を文書化し、広く共有し、簡単にアクセスできるようにすることは、時間の節約になるだけでなく、異なる部署や場所で問題やミスが繰り返されるのを防ぐことにもつながります。

6. 迅速な意思決定

人事ナレッジ管理ソリューションは単なるライブラリではありません。その可能性を最大限に活用すれば、組織の健全性や潜在的なリスクについて貴重な洞察を得ることができます。アセットが最後にいつ更新されたかを可視化することで、人事チームはどの文書やポリシーの更新が必要かを追跡しやすくなります。

どの部署が人事ナレッジ管理システムに最も多く（または最も少なく）アクセスしているか、どのファイルが最も閲覧されているかなど、他の指標を見ることで、人事チームは追加トレーニングや説明が必要な場所を知ることができます。従業員が同じポータル内で質問したり、説明を求めたりできる人事ナレッジ管理システムがあれば、人事情報プロセスがさらに合理化され、不足している情報や混乱している情報をチームが把握できるようになります。

データに基づく情報に簡単にアクセスできることで、人事チームは、組織にとって真に有益な方法で、将来の文書化や更新をより正確に計画することができます。また、すでに表面化した問題に反応的に対処するのではなく、潜在的な問題領域に予防的に対処するのにも役立ちます。

7. プロセスの標準化

人事ナレッジ管理プラットフォームは、信頼できる唯一の情報源として機能します。誰もが同じ情報を簡単に入手できるようにすることで、ミスの可能性を減らし、コミュニケーションの行き違いを減らし、回答や情報を得るまでの期間を短縮することができます。また、情報収集のプロセスを標準化することで、従業員は企業の期待に沿って迅速に前進することができます。

単一のナレッジセンターから人事の回答を取得するための標準的なプロセスがなければ、組織は同じ質問に対して異なる従業員が異なる回答を得るというリスクを負うことになります。そして、それがどのような混乱を引き起こすかは想像に難くありません。特に機密性の高いトピックに関するものであればなおさらです。

人事部に質問する前に、社員が人事ナレッジ管理システムにアクセスして質問に答えるべきだという期待を組織が徹底すれば、そのプロセスは企業文化に根付き、人事の仕事は少し楽になります。

8. 従業員により良いサービスを提供する

私たちはオンデマンドで、今すぐ手に入れられる世界に生きています。「そのためのアプリがある」と言うのは日常的な冗談になっていますが、それは真理でもあるからです。人々は、欲しい情報をいつでも遅滞なく入手できることを期待しています。職場での質問への回答も含まれます。特に、福利厚生、保険、休暇、会社の休日、401kなどです。

人事ナレッジ管理の一元化は、人々が情報へのアクセスに慣れていることにつながります。メールでの返信を待つことなく、従業員自身が迅速かつ簡単に回答を得られるようにすることで、全体的なエクスペリエンスが向上します。これは、従業員のモラールを向上させるだけでなく、従業員が何日間も疑問について考え込むのではなく、すぐに答えを見つけて次に進むことができるため、生産性も向上させることができます。

人事ナレッジ管理が重要だと知っているだけでは十分ではありません。

ガイドラインやポリシーの絶え間ない変更に加え、従業員のさまざまな要望や期待が、ハイブリッドワーク、リモートワーク、オフィスワークの融合を複雑化させ、ロジスティクス上の頭痛の種やセキュリティ上の課題など、無限の可能性を引き起こしています。

幸運なことに、自動化された直感的なツールはプロセスの円滑化と最適化に役立ち、セルフサービスソリューションは従業員のエクスペリエンスを向上させ、革新的なテクノロジーはチームのパフォーマンスと帯域幅に関するより多くのコンテキストと洞察を提供します。

人事ナレッジ管理は従業員のセルフサービスポータルを強化し、従業員のステータス、地域、場所、役割など、パーソナライズされた検索のために従業員の要求をフィルタリングする機能を備えた、常に最新の情報源でスマートな人事業務をサポートします。これにより、従業員を迅速な業務に従事させ、冗長な問題解決を過去のものとすることができます。

適切な人事ナレッジ管理ソリューションを見つける

成功する人事ナレッジ管理プラットフォームは、高度なソリューションであり、人事チームが必要とする機能のすべてとは言わないまでも、そのほとんどをすぐに利用することができます。あるいは、人事の正確なニーズを満たすために、プラグイン、カスタマイズ、APIを提供しています。

基本的なポータルを社内で構築するために貴重な時間とリソースを費やす代わりに、優れた人事ナレッジ管理プラットフォームの仕組みをすでに理解している実績あるサービスプロバイダーと提携することをお勧めします。

CMDBがITIL成功に与える10の影響

Thu, 31 Aug 2023 15:35:41 Z

Information Technology Infrastructure Library（ITIL）のサービス資産および構成管理プロセスは、サービス移行ガイドで説明されているもので、IT組織に対し、構成アイテム（CI）とその相互関係を追跡するために、構成管理データベース（CMDB）を確立して維持することを求めています。

最新の状態に保たれ、機能しているCMDBは、ITIL導入の成功を示す最も重要な指標の1つです。しかし多くの組織では、他のITILプロセスを支えるうえでのCMDBの重要性が見過ごされがちです。

CMDBは、サービスライフサイクル全体を通じて多くのITILプロセスにとって価値ある入力情報源であり、効果的に維持することでIT組織に多くの運用上のメリットをもたらします。以下では主なメリットを紹介しますが、その前に、CMDBとは何か、IT組織でどのような役割を果たすのかを明確にしておきましょう。

CMDBとは

CMDBとは、構成アイテムとその相互関係を追跡することを目的とした、特殊な電子データベースです。ITILでは構成アイテムを「ITサービスを提供するために管理する必要があるあらゆるコンポーネントまたはその他のサービス資産」、または「構成管理の対象となるインフラストラクチャの構成要素」と定義しています。

構成アイテムは、CMDBの基本的な構造単位です。ITサービスを提供するために追跡が必要なITインフラストラクチャや環境のあらゆる要素は、CMDB内に独自のCIレコードを持つ必要があります。

CIには、その種類に対応する属性データがあり、CIには多くの異なる種類があります。最も一般的に追跡されるCIの種類はハードウェアとソフトウェアですが、組織によっては従業員、ネットワーク、個別の事業拠点、文書、サービス契約などのCIレコードを作成する場合もあります。

各CIタイプには固有の属性があり、CI同士の関係とともにCIレコードに記録されます。

CMDBにCIレコードが登録されると、組織はCMDBを参照してIT資産間の関係や相互依存性を把握できます。この情報は、さまざまな主要プロセスや機能において、効果的な意思決定とIT管理を支えます。

1. CMDBはIT資産とインフラストラクチャの一元的な参照点として機能する

CMDBがITILを支えるもう1つの方法とは何でしょうか。従来、IT組織には環境内の構成アイテムに関する情報を集約する一元的なリポジトリがありませんでした。ハードウェア資産用のデータベース、ソフトウェア資産用の別のデータベース、さらにソフトウェアライセンス契約を管理する完全にサイロ化された別システムが存在することもありました。

CMDBを利用すると、すべてのIT資産とインフラストラクチャを、一元的な参照点として機能する単一のシステムでまとめて管理できます。この単一のシステムにより、次のような問いに答えられます。

組織は現在、特定の種類のハードウェアをいくつ導入しているか。
IT組織のすべてのハードウェア資産上に、特定のソフトウェア製品がいくつインストールされているか。
特定の時間帯に発生したメール障害の影響を受けるユーザーは何人か。
組織の利用状況をすべてカバーするには、ソフトウェアライセンスをいくつ購入する必要があるか。

退職したばかりのユーザーに紐づいているIT資産は何か。特定の職務を担う新入社員に割り当てる必要があるIT資産は何か。

これらの問いは、IT組織がすぐにアクセスできる状態にしておくべき最も基本的な知識の一部であり、最新のCMDBがあればいずれも容易に回答できます。

2. CMDBはIT資産の透明性、可視性、管理性を向上させる

IT組織の規模と複雑性が増すにつれて、組織が保有する資産、その導入場所、管理者を手作業で追跡することは飛躍的に難しくなります。これを適切に把握することは、ITIL移行フレームワークを導入するうえで重要です。

IT資産に対する監督が不十分だと、組織は不要なリスクにさらされます。古いハードウェアは、企業データが確実に破棄または移行され、競合他社や悪意ある行為者に盗まれないよう、適切な手順で処分する必要があります。ソフトウェアのインストール状況は、ソフトウェアライセンス契約への準拠を確保するために追跡しなければなりません。

CMDBは、IT組織に対して、組織内のIT資産を透明性高く、視認性の高い形で追跡する手段を提供します。適切な権限があれば誰でもCMDBにアクセスし、個々の構成アイテムのステータスや相互関係を確認できます。また、各構成アイテムはライフサイクル全体を通じて完全に把握されます。

3. CMDBは新たな変更や導入に対する正確なリスク評価を支援する

変更の展開や実装は、IT組織にとって大きなリスク源であり、ITILフレームワークが対処しようとする領域の一部です。導入された変更が予期しない形でシステムに影響すると、サービス停止につながり、ビジネスに悪影響を及ぼす可能性があります。

Gartnerは、サービス停止の約80%が変更計画の不備に起因すると推定しています。IT組織は、安定して機能する環境へ戻すため、または変更によって生じた中断を別の方法で解消するために、緊急変更プロトコルを開始しなければならない場合があります。

変更管理者はCMDBを使用して構成アイテム間の関係を理解し、今後の変更によって影響を受ける可能性のあるユーザー、システム、ソフトウェア、その他の構成アイテムを予測できます。

その結果、変更管理者はビジネス中断のリスクを低減する戦略を実施し、停止を引き起こすことなく変更プロセスを円滑に進めることができます。これにより、リソースと取り組みをより戦略的な施策に振り向け、時間効率を最適化できます。

4. CMDBは多様なソースからのデータを一元化する

多くのIT組織では、ソフトウェアまたはハードウェア資産に関するデータの一部がログファイル、レポート、その他のデータベースに保存されていますが、ITインフラストラクチャに関する他の重要なデータと切り離され、十分に活用されていません。

CMDBにCIレコードを登録する際、CMDBソフトウェアはCSV、XML、WS、その他のファイル形式を含む、さまざまな既存媒体からデータを取得できます。これにより、既存データをCMDBに効果的に取り込み、CIの重要な属性データの登録に活用できます。

CIには、特定のハードウェアまたはソフトウェアに関連して提出されたインシデントレポートやイベントレポートの情報も含まれます。そのためCMDBは、特定の構成アイテムに関連するすべてのデータを1か所に集約する役割を実質的に果たします。

5. CMDBはSKMSとナレッジ管理プロセスに情報を提供する

ナレッジ管理は、継続的でデータ主導のプロセス改善に注力する組織にとって、最も重要なITILプロセスの1つです。このプロセスの一環として、IT組織には、収集したデータ、情報、知識、知恵を管理するための独立したプラットフォームであるサービスナレッジ管理システム（SKMS）を確立することが期待されます。

CMDBは、ナレッジ管理プロセスおよびSKMS自体にとって重要な入力情報源です。CMDBには、各構成アイテムの種類、属性、他のCIとの関係を含むデータが格納されています。これらすべてのデータはSKMSによって取得・分析され、資産をより効率的に管理・展開する方法についての洞察を得るために活用できます。

ITILにおいて、CMDBは本質的にSKMSの一部です。堅牢で最新のCMDBがなければ、有効なナレッジ管理システムは実現できません。システムから重要なデータがあまりにも多く欠落してしまうためです。

6. CMDBは効果的なインシデント管理と問題管理を支援する

最新のCMDBは、インシデント管理と問題管理の活動を強化するための価値ある事実情報源として機能します。特定の構成アイテムに関連するインシデント管理チケットを受け取った場合、IT担当者はCMDBを使用してCIレコードにアクセスし、購入日、ベンダー、所有期間のほか、そのデバイスに影響を及ぼした可能性のある現在または過去のインシデントや問題など、あらゆる情報を把握できます。

インシデント管理レポートや問題管理レポート自体は構成アイテムとは見なされませんが、IT組織はCMDBを使用してこれらのレポートを関連するCIに紐づけることができます。これにより、インシデントや問題が、影響を受けるサービスを提供するCIに関連付けられた形で時系列に追跡されます。

これはSKMSのナレッジ層と情報層に直接反映され、組織はサポートコストが最も高いCIをより的確に把握できるようになります。

7. CMDBは問題のある構成アイテムの調査を容易にする

CMDBにより、IT組織は継続的なインシデントを回避するために置き換えまたは段階的廃止を検討すべき、問題のある資産クラスを特定できます。インシデントや問題が特定のIT資産クラスとどのように関連しているかを追跡していない組織では、問題のある構成アイテムが何年も存在し続けることがあります。

最新のCMDBがあれば、IT組織は資産クラスごとの統計を確認し、インシデントや問題を関連するCIおよび依存関係と関連付け、サービスコストと計画外停止時間を削減するソフトウェアおよびハードウェアのアップグレードに最適な機会を特定できます。

CMDBはまた、組織が既知の問題の根本原因分析を実施し、その原因や発生源を発見し、解決策の策定に着手することを容易にします。

8. CMDBはCIの経時的な変更を追跡できる

構成アイテムは、ライフサイクル全体を通じて同じ属性データを保持するとは限らないため、IT組織にはCIが時間の経過とともにどのように変化するかを追跡する方法が必要です。たとえばノートPCなどのハードウェアは、新しい従業員に割り当てられ、その職務に特化したソフトウェアが搭載されることがあります。

その従業員が退職すると、ノートPCはITスタッフに返却され、別のアプリケーションをインストールしたうえで別の部門に展開できます。

CMDBを利用すると、IT組織はハードウェア、ソフトウェア、ライセンス、その他の資産が企業内でライフサイクル全体を通じてどのように展開されているかを追跡できます。これには次のような指標が含まれます。

特定の構成アイテムの修理に要する平均時間。
特定の資産クラスの修理に要する平均時間。
特定のCIまたは資産クラスの総稼働時間／停止時間の比率。
総所有コスト。
各CIの変更履歴と展開履歴。

過去の利用データを取得することで、IT組織は投資対効果（ROI）と、新しいソフトウェアおよびハードウェア購入の長期的な影響を測定できます。これにより、組織は新たなソフトウェアおよびハードウェアへの投資に対して、よりデータ主導のアプローチを取ることができ、ITILの効果的な導入を大きく補完します。

9. CMDBの登録と保守は自動化できる

IT組織が直面する大きな課題の1つは、構成アイテムとCMDBを継続的に最新の状態に保つことです。特に大規模な組織では、既存の構成アイテムに日々絶え間なく変更が発生します。

CIは、他のCIが稼働を開始する一方でサービスから外れることが多く、ITインフラストラクチャの最新の変更を反映するためにレコードを更新する必要が生じます。正確で信頼性の高いCMDBデータを確保することで、ユーザーの信頼が高まり、CMDBの導入拡大と効果的な活用が促進されます。

10. CMDBは継続的に変化し進化する

継続的サービス改善は、ITILの原則とプロセスを成功裏に採用するうえで重要な要素です。その改善を促進するために、IT組織は、組織が知識を深め、新たな洞察や業界のベストプラクティスを反映してポリシーや手順を更新していくのに合わせて、変化し進化できるシステムを活用する必要があります。

組織が問題を解決した場合、その問題が将来再発するのを防ぐのに役立つ新たな学びや知識を記録する必要があります。

変更は、更新されたテストルーチン、修正されたランブック、ITシステム内の特定のシグナルを検知するための新しいモニター／アラート、社内ナレッジベースの新しいドキュメントといった形で、CMDBを通じて実装できます。同時に、環境の変化を反映するため、CMDBには新しいCIタイプ、関係、属性を追加できます。

将来同様の問題が発生した場合、IT担当者は蓄積された知識を活用して、より容易に問題を解決できます。

まとめ：CMDBはITIL成功の中核を担う

CMDBとサービス資産構成管理プロセスは、あらゆるレベルで成功を促進するITILの重要な要素です。CMDBは構成データの一元的なリポジトリを作成し、IT資産の透明性と可視性を高め、効果的なIT資産管理プラクティスの基盤を築きます。

CMDBは、自動化されたプロセスを使用して組織内の複数の場所からデータを取得し、インシデント管理プロセスを促進し、SKMSに直接情報を提供するとともに、変更プロセスにおけるリスク評価の高度化を支援します。

CMDBはCIの経時的な変更を追跡できるため、CIがセキュリティ侵害や重大な障害に見舞われた場合に、IT部門へ有用なシステム構成情報を提供します。IT組織は、クラス最高のDDMソリューションを統合することで、ソフトウェア検出および依存関係マッピング（DDM）プロセスを自動化することもできます。

最後に、CMDBは柔軟で堅牢なツールであり、組織とともに適応・成長しながら、ITサービス提供に関する最新の知識とベストプラクティスを反映できます。

ITサービスマネジメントの20のメリット

Tue, 29 Aug 2023 19:39:29 Z

IT機能が企業の日常業務にますます組み込まれるようになる中、サービスを提供するビジネス部門の急速に変化するニーズに対応するため、ITILフレームワークを含むITサービスマネジメント（ITSM）のベストプラクティスを採用するIT部門が増えています。では、ITSMの具体的なメリットとは何でしょうか。

企業は、収益目標の達成に向けてビジネスに不可欠なサービスや機能を効率的かつ生産的に提供するため、社内ITチームへの依存度をますます高めています。そのため、ITSMのメリットは実質的かつ測定可能である必要があります。

ITSMがもたらす数多くのメリットを確認

以下では、ITサービスマネジメントのプロセス、ポリシー、手順を採用することでIT部門が得られるITSMの20のメリットを紹介します。成功している多くのITチームが、IT運用の指針としてITSMを活用している主な理由は、この幅広いメリットにあります。

1. 効率性の向上

「効率性」とは、利用可能なリソースを最大限に活用することを意味します。ITサービスマネジメントには、組織がリソースを最大化するのに役立つ多くの要素があり、その一つがIT資産管理です。これは、IT資産のライフサイクル管理を最適化し、資産の調達と廃棄について最もコスト効率の高い戦略を見いだすために使用される一連のプロセスです。

ITILフレームワークに基づいて運用している組織にとって、継続的なサービス改善のプロセスは、各サービスのライフサイクルにおける重要な構成要素です。その結果、サービス機能が時間とともに最適化され、継続的に効率性が向上します。

2. 運用コストの削減

ITインフラストラクチャおよび運用（I&O）チームが直面する変化により、ソリューションの購入・管理方法に対する考え方も変わりつつあります。IT部門の規模が拡大し成熟度が高まるにつれ、さらに多くのI&Oスタッフを雇用する必要に迫られます。そうしなければ、戦術的な運用プロセスに過度な負担がかかるリスクがあります。

ITサービスマネジメントを採用すると、IT担当者の手作業の負荷を減らす自動化機能により、過剰な採用を行うことなく、IT部門は運用をより容易に拡張できます。

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3. リスクを抑えたIT変更の実装

変更の計画、テスト、組織全体への周知が不十分な場合、新たに実装された変更が重大なビジネスまたはサービスの中断を引き起こすリスクが高まります。

ITILの変更管理プロセスは、IT部門がIT環境に新しい変更を実装する際、その変更がビジネスに損害を与えるリスクを制限または排除できるようにするための仕組みを示しています。

定義された役割、プロセス、ポリシーが連携することで、社内顧客との明確なコミュニケーション、潜在的な影響に基づく適切なチャネルでの変更承認、そして展開時に問題が顕在化するずっと前の設計段階での潜在的課題の特定を可能にする変更管理プロセスを構築・支援します。

4. 標準化による説明責任の向上

ITSMのもう一つの重要なメリットは何でしょうか。サービスの標準化を通じて説明責任を確立することは、ITサービスマネジメントを特徴づける要素であり、IT部門がサービス提供に関するITポリシーや手順へのコンプライアンスを向上させるのに役立ちます。

ITSMの中核的な目的の一つは、ITサービスデスクなどの機能と、各種ITサービスを提供するための正式に文書化されたプロセスを導入し、社内のサービス提供を標準化することです。

ITサービスマネジメントソフトウェアにより、ITマネージャーは担当者の行動や、インシデントまたはサービスリクエストへの対応方法を追跡することもできます。これらの機能により、IT部門がサービスをどのように提供しているかを高いレベルで可視化できます。ITマネージャーはインシデント記録を確認し、サービスが社内全体で一貫して、かつポリシーや手順に準拠して提供されていることを検証できます。

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5. ビジネス機能内の説明責任の向上

「ビジネス機能」とは、企業が実行する活動を指します。これらは、収益を生み出すことを目的としたコア機能と、コア機能を支援し効率化するサポート機能に分けられます。IT自体はほとんどの企業において重要なサポート機能であり、特にIT部門が自らの活動を全体的なビジネス目標や業務により密接に整合させるためにITSMを採用している企業では、その重要性が高まります。

これらの機能内で説明責任を向上させるため、ITサービスマネジメントには、組織のネットワークおよびITインフラストラクチャ上のアクティビティを監視し、企業のセキュリティポリシー違反を検出するためのプロセスの導入が含まれます。

6. 有効性の向上

IT部門全体の有効性はどのように測定すればよいでしょうか。ITマネージャーであれば、チームのパフォーマンスを測定するために使用する最も重要な主要業績評価指標（KPI）を選定する責任があります。また、それらのKPIを時系列で追跡し、自社がその指標において有効性を高めているかどうかを判断する必要もあります。

ITSMのメリットの一つは、その構造とプロセスを採用した組織が、適切に実行されれば時間の経過とともにKPIの改善を促進する正式な仕組みの恩恵を受けられる点です。体系化されたインシデント対応を採用することで、平均応答時間と平均解決時間を短縮できます。また、危機管理に重点を置くことで、サービス中断が発生した際の平均復旧時間（MTTR）の短縮に役立ちます。

ITSMは、継続的なサービス改善プロセスを通じて、ITサービス提供のあらゆる側面の有効性を高めるためのフレームワークを提供します。

7. 運用の可視性の強化

「可視性」とは、ビジネスのさまざまな領域にいるマネージャー、経営幹部、スタッフが、他の領域で何が起きているかを把握できる度合いを表します。IT運用の可視性不足は、ITサービスマネジメントをまだ採用していない組織に共通する課題です。

ITSMの考え方では、ITとビジネス戦略を整合させる必要があります。これは、IT運用においてどの活動がどの時点で優先されているのかを、ビジネス側が正確に把握できるようにするプロセスです。ITニーズが成熟するにつれて、IT運用全体の品質と効率性を確保しながらIT変更を処理するのに役立つ追加機能のメリットを得られます。

8. パフォーマンスの可視性の向上

IT運用が複雑になるほど、より包括的な成熟度が求められます。そのため、サービス提供と価値をさらに向上させるには、IT資産とその関係性に関する可視性とインサイトが必要です。

ITサービスマネジメントは、IT部門がサービス提供を標準化し最適化するために従うことができる、一連の正式なプロセスとルールを導入します。このようにしてITSMは、以下に示す能力成熟度モデル統合（CMMI）の尺度に沿って、IT部門内のプロセス成熟度を高めます。IT部門がプロセスを成熟させるにつれて、パフォーマンスの可視性が向上します。

レベル1（初期）。予測が難しく、十分に管理されていないプロセス。一貫性がないため、パフォーマンスを測定できません。
レベル2（管理）。一部のプロジェクトではプロセスが特徴づけられている場合がありますが、多くの場合は受動的で、標準化が不足しています。
レベル3（定義）。ITSMは、組織がプロセスを明確に定義するのに役立ちます。
レベル4（測定）。プロセスが標準化されると、ITSMソフトウェアを使用してプロセスからデータを取得し、そのパフォーマンスを測定できます。このデータを取得できることにより、組織が第5段階へ進むのに役立つ、パフォーマンスに対する真の可視性が生まれます。
レベル5（最適化）。組織はパフォーマンスの可視性を活用して、時間の経過とともにパフォーマンス改善を推進するインサイトを得ます。

9. セルフサービスの生産性向上

組織はITSMのベストプラクティスを活用して、セルフサービスの生産性向上を推進します。セルフサービスは、従来のヘルプデスクモデルに代わる便利な選択肢であり、IT担当者の支援なしに、テクノロジーに詳しいユーザーがインシデントを解決したりサービスリクエストを完了したりするのに役立ちます。その結果、チケット解決コストの削減と顧客満足度の向上につながります。

堅牢なセルフサービスカタログを確立し、ユーザーが自力でより多くの問題を解決できるナレッジベースを整備することは、いずれもセルフサービスの生産性向上を促進するITサービスマネジメントの重要な構成要素です。

AI搭載チャットボットやサービスポータルなどの最新テクノロジーでユーザーのサービス体験を変革することで、可能な限り魅力的なセルフサービスを提供し、ITと企業全体に世界水準のサービスマネジメント成果をもたらすことができます。

10. サービスと顧客体験の向上

企業のIT部門にとって「顧客」とは、日々の活動を支えるためにITサービスに依存している社内ユーザーを指します。ITSMのさらなるメリットは、その2つの構成要素がサービス提供と顧客体験の向上にどのように役立つかに表れています。

サービス戦略プロセスでは、IT部門が自らの活動をビジネスのニーズに合わせることが求められます。これは最終的に、ITチームがビジネス側の求めるサービスに取り組むことを意味し、より良い顧客体験につながります。
もう一つの重要な側面は、正式なチケット管理およびインシデント対応システムです。インシデント管理プロセスは、提出されたすべてのインシデント報告またはサービスリクエストにIT部門が確実に対応できるようにすることで、サービスを改善します。

これにより、IT運用は「シフトレフト」の成果をもたらす高度な成熟度ソリューション、自動化、AIのメリットを活用できます。問題がユーザーや組織に影響を与える事象になる前に、プロアクティブに検出して修復できるため、従業員体験を真に変革し、向上させることができます。

11. アクセスとコミュニケーションチャネルの改善

ITSMを採用するIT部門は、IT担当者やサポートへのアクセスを改善し、ITチームとビジネス部門の間のコミュニケーションも向上させることができます。

これは、ビジネス部門とITチームの単一窓口として機能し、インシデント管理、イベント管理、リクエスト対応などのプロセスを支援するITサービスデスクを設置することで実現できます。ITサービスデスクは、すべてのユーザーが適切なチャネルを通じてITサポートにアクセスできるようにします。

12. 不要な作業負荷の削減

自動化はIT部門にとって主要な重点領域であり、煩雑な手作業と、手動プロセスによって避けがたく発生する人的ミスの排除を目指しています。ただし、自動化を効果的に活用するには、IT部門はITSMソフトウェアを使用してITサービスの管理を始める必要があります。

これにより、人の作業によってプロセスを実行する方式から、自動化されたアクティビティを通じて実行する方式へ移行できます。自動化サービスにより、サービスオーナーやビジネスマネージャーは、コーディングなしでワークフローを適応、設計、制御できるようになり、サービス品質と一貫性が向上します。その結果、IT担当者の作業負荷が減り、イノベーションや価値創出につながる活動に充てられる時間が増えます。

13. ITSMソリューション投資のROI向上

ITSMソフトウェアに投資したものの、IT部門のパフォーマンス向上にほとんど、あるいはまったく効果がないことに気づく組織もあります。そうした組織は、ROIを測定する前にITSMツールを断念してしまうことが多く、そのROIもおそらくマイナスである可能性があります。

実際には、ITSMの採用と実装は、単にソフトウェアを購入することにとどまりません。ITサービスマネジメントとは、主要なITサービスや機能を管理するためのベストプラクティスを反映したプロセスを採用し、それらのプロセスが確実に遵守されるようにポリシーと手順を整備することです。効果的なITSM導入には、効果的な管理、経営層とスタッフの賛同、そして実質的なプロセス変更がすべて必要です。

組織がすでに企業向けITSMソリューションに投資している場合は、ITSMの取り組みを支える人材とプロセスの改善に注力することで、ROIを高めることができます。

14. より効果的な計画の実現

ITサービスマネジメントは、組織がさまざまな好影響をもたらす、より効果的な計画活動に取り組むのを支援します。これもITSMのメリットの一つです。しかし、サービスを管理するためのこのような体系的アプローチがなければ、IT部門は回避できたはずの無駄につながる不適切な戦略的意思決定を行う可能性が高くなります。

顧客側のステークホルダーからの意見を取り入れてサービス戦略を策定する、変更に対するレビューと承認プロセスを導入するなど、ITSMのベストプラクティスは、IT部門が行動に移す前に十分に検討された計画を用意できるようにします。

15. ビジネスの時間を節約

ITSMのもう一つのメリットは何でしょうか。ITILフレームワークを見ると、ビジネスの時間節約を支援することで効率性を高めることを目的としたITSMプロセスが数多く見つかります。

時間節約につながるITILプロセスの最も良い例は、ナレッジ管理です。その目的は、ビジネスがすでに学んだ情報を再発見する必要性を減らす、またはなくすことにあります。効果的なナレッジ管理プロセスにより、IT部門は社内のあらゆる領域間で効果的な情報共有を支えるナレッジベースを維持できます。

その結果、IT部門は情報共有を効率化し、情報を再発見したり、既知の問題に対する回答を探し回ったりする時間を減らすことで、大幅な時間節約を実現できます。

16. ビジネスコストの削減

ITSMの最も具体的なメリットの一つは、もちろん、ITサービスマネジメントが文字どおり何百もの方法でビジネスのコスト削減に貢献することです。情報共有を支援して時間を節約するナレッジ管理プロセス（結局のところ、時は金なりです）から、データ侵害による財務的・法的な悪影響から企業を保護する情報セキュリティプロセスまで、ITSMのベストプラクティスはコスト削減とリスク軽減を推進するように設計されています。

17. 変更をより効率的に管理

ITSMは、変更管理プロセス中にリソースを効率的に割り当てられるようにする変更管理のフレームワークを提供します。リリース展開を伴わない軽微な変更は、内容が十分に理解されておりリスクが低い場合、迅速に承認できます。

通常の変更は変更マネージャーが直接承認できますが、大規模な変更、なじみのない変更、または緊急変更を承認する前に、変更諮問委員会（CAB）に相談することもあります。

変更の性質に応じて承認プロセスを適切な規模に調整できることは、ITSMプロセスがIT部門による変更管理の効率化を支援する方法の一つです。

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18. 異なるビジネス機能間のコラボレーション改善

ビジネス機能を企業が実行するすべての活動と定義すれば、ITSMのポリシーとプロセスを導入することで、IT部門が他の機能とより効果的に連携できるようになることは容易に理解できます。ITSMフレームワークの下では、IT部門は財務部門と協力してIT投資の展開を最適化します。ファシリティマネージャーは、情報セキュリティプロトコルへの準拠を確保するためにITマネージャーと協力する場合があります。

ITSMはまた、インシデント報告プロセスを通じてユーザーにITの問題を報告することを促し、IT部門がアプリケーションやサービスのパフォーマンスに関するより多くのフィードバックとデータを収集できるようにします。

19. ITプロセスとサービスの透明性向上

サービスカタログのないIT部門は、メニューのないレストランのようなものです。優れた能力を持っていても、多くの注文を受けることはできません。ユーザーには、どのような種類のサービスを依頼できるのか、またその依頼をどのように処理してもらえるのかを理解するために、ITプロセスとサービスに関する透明性が必要です。

ITサービスマネジメントは、IT部門が顧客に提供しているサービスの包括的な一覧を含むサービスカタログを整備することで、この透明性を支援します。このようなカタログは、社内顧客がITの提供できるサービスを最大限に活用できるようにするのに役立ちます。これは一見目立ちにくいものの、依然として重要なITSMのメリットの一つです。

20. 他のIT投資に対するリターン向上

予算があれば、最高のサーバー、究極のネットワークインフラストラクチャ、そして購入可能な最上位クラスのコンピューターに投資できます。

しかし、どれほど費用をかけても、ITインフラストラクチャを支える適切なプロセスが整っていなければ、その投資価値を実現できない可能性が非常に高くなります。たとえばサーバーに多額の投資をしても、適切な定期メンテナンスと管理がなければ、そのパフォーマンスは時間の経過とともに低下します。

そのため、ITSMの他の注目すべきメリットとして、ITSMに従うIT部門が構成管理データベース（CMDB）を確立し、IT資産の所在と利用状況をより適切に追跡できる点が挙げられます。

このデータベースにより、IT投資が生産的に展開されていることを確認でき、IT資産の稼働時間と可用性の最大化にも役立ちます。また、IT資産の廃棄に関する正式なプロセスは、組織が使用済みITインフラストラクチャを手放す際に、最大限の回収価値を得られるようにするのに役立ちます。

クラウドを活用する: クラウドにおけるITSMの5つの戦略的利点

Tue, 22 Aug 2023 19:00:46 Z

クラウドコンピューティングはもはや未来ではなく、私たちの現実です。つまり、ITSMをクラウドに移行するという決断は、単なる選択肢ではないということです。戦略的に必要なことです。この変革の初期段階にあるビジネスリーダーやITリーダーにとって、クラウドベースのITSMの利点を理解することは極めて重要です。この転換が組織にもたらす5つの利点を紹介します。

1. 圧倒的な拡張性と柔軟性

組織のITシステムが物理的なインフラに縛られている場合、適応性と拡張性との継続的な葛藤に直面します。クラウドコンピューティングは、オンプレミスでは決してかなわない拡張性と柔軟性を環境にもたらします。ビジネスニーズに応じてリソースを迅速に調整できるため、コストの最適化と業務効率の向上につながります。

ダイナミックなビジネス状況にすばやく適応する能力は、経営面でも競争面でも大きな追い風となります。クラウドが提供するダイナミックな適応性により、サービス管理プロセスは常に最適な効率で運用され、ビジネスニーズや変動にシームレスに対応します。

2. ユニバーサルなアクセシビリティとコラボレーションの改善

クラウドコンピューティングは、ITSMツールやサービスへのアクセスを民主化し、安定したインターネット接続さえあれば、いつでもどこでも利用できるようにします。この無制限のアクセシビリティは、シームレスなサービス提供を促進し、ITチームがどこにいても効率的に業務を遂行できるようにします。今日では、この柔軟性が特に重要になっています。再びフルタイムでオフィスで働きたいと考えているのは、IT従業員のわずか16%です。

さらに、クラウドベースのITSMソリューションは、コラボレーションを促進します。リアルタイムの更新、サービスチケットの簡単な追跡、シームレスな情報共有により、すべてのステークホルダーが確実に同期され、生産性と迅速な意思決定が促進されます。

3. 高度な自動化と統合機能

クラウドコンピューティングは、ITSMの自動化における次の進化を可能にし、オンプロミス自動化で達成可能な、単純な反復作業や手作業の排除を超えるものです。新世代のクラウドベースの自動化されたITSMソリューションは、高度なチケットルーティングとインシデント管理を、時には開始から終了まで可能にします。

クラウドがオンプレミスよりも自動化のインフラとして優れている理由はいくつかあります。

クラウドソリューションは、近代的で柔軟なアーキテクチャに構築されており、自動化を推進するツールである機械学習とAIのパワーを活用するために特別に設計されています。たとえば、機械学習はサポートチケットの自動分類と自動ルーティングを可能にします。システムは過去のデータから学習し、受信チケットのカテゴリを予測し、自動的に最適なチームまたはエージェントにルーティングします。

クラウドベースのITSMツールは、高度な自動化機能を含む、最新の機能や特徴でより頻繁に更新されます。たとえば、自然言語処理（NLP）の進歩は、チャットボットがユーザーのクエリを理解し、より人間に近い方法で応答する能力を大幅に向上させることができます。オンプレミスのシステムでは、同様のアップグレードを実施するために多大な時間とリソースを必要とします。

クラウドベースのツールは、他のクラウドベースのアプリケーションと簡単に相互運用できるため、異なるプラットフォーム間で自動化されたワークフローの可能性が大きく広がります。クラウドベースのITSMでは、これは個々のアプリケーションにとどまらず、ITエコシステム全体を包含し、イベント管理、構成管理、エンドポイントやセキュリティソリューションなどの他のITOMツールとITSMの統合を簡素化します。その結果、クラウドベースのITSMは、データ、洞察、制御メカニズムの中央リポジトリとして機能し、IT状況を一元的に把握できます。

統合が鍵です。クラウドでは、戦略的なプランニングと、高い質の情報に基づいた意思決定が推進されます。

4. セキュリティとコンプライアンスの強化

クラウドベースのITSMソリューションは、従来のオンプレミスシステムと比較して優れたセキュリティを提供します。クラウドプロバイダーは、暗号化、侵入検知、定期的な監査など、最先端のセキュリティ対策に多額の投資を行っています。

さらに、通常、業界特有の規制を遵守するための強固なコンプライアンス管理ツールを提供し、コンプライアンス違反による罰則のリスクを軽減しています。

5. コスト削減

クラウドベースのソリューションでは、ITインフラに多額の先行投資をする必要がなく、一般的にシステムの拡張に関しては従量課金モデルを採用しています。

さらに、多くの場合、メンテナンス、アップグレード、人材育成に関連するコストも低く抑えられます。この削減分を他の戦略的イニシアチブに振り向けることで、組織全体の財務効率を高めることができます。

クラウドベースのITSMへの移行は、拡張性、コラボレーション、コスト削減、セキュリティ強化など、組織に明確かつ大きな利点をもたらします。急速に進化するビジネス環境の中で競争力を維持しようと努力する組織にとって、クラウドベースのITSMの採用は、ビジネスパフォーマンスと回復力を大幅に強化できる戦略的な動きとして浮上しています。

ビジネスリーダーやITリーダーにとって、クラウドへの移行は単なる技術的な転換ではなく、効率性、革新性、成長性の新時代への戦略的飛躍です。

このeBookを読んで、より迅速でシンプルな、より優れたITサポートのためにITSMを最新化する方法を学びましょう。