Ivantiのデジタルエクスペリエンス調査レポートシリーズ

AITSM:AIによるITサービスデスク自動化の再定義について

エンタープライズサービスマネジメント(ESM)におけるAIと自動化の活用は目新しいものではありませんが、組織をより効率的に、アジャイルかつ即応的にする新たなユースケースに期待が高まっています。 ここでは、ITリーダー向けに、このトピックに関する最新の調査結果をご紹介します。

はじめに

Ivantiは、世界中の16,200人以上を超えるオフィススタッフ、IT専門家、組織のリーダーを対象に次のような点について調査を実施しました。  

  • ITスキルギャップの現状と、「Everywhere Work」ムーブメントが過重労働を強いられているチームをどのように圧迫しているか  
  • ESMにおけるAIとサービスデスク自動化のユースケース(新興アプリケーションを含む)  
  • アセットマネジメントは、いかにして業務効率を最大化し、サービス提供を向上させることができるか  
  • 高度に統合された相互運用可能なシステムが、いかにしていわゆる「拡張されたコネクテッド・ワークフォース」の構成要素となっているか  

当社の調査研究と方法論の詳細については、最終セクションをご参照ください 

要点 1

生産性の向上

「Everywhere Work」ムーブメントは働く人々のワークライフを向上させました。しかしその一方で思いがけないことに、価値の高いIT人材にとってはストレスの要因となっています。 サービスデスクの自動化と生成AIにより、エンタープライズ・サービスマネジメント(ESM)に秩序を取り戻すことはできるでしょうか?

現在の問題

ほとんどの組織は、少なくとも一部の従業員にリモートワークを認めるように進化してきました。 Ivantiの調査によると、2023年時点で、全世界のオフィスワーカーの53%、ITワーカーの78%が、少なくともパートタイムでリモートワークを行っています。

オフィススタッフがいつでもどこでも生産性の高い仕事をするためのツールを持つ「Everywhere Work」へのシフトは、複数のストレス要因によってIT部門の仕事量を増加させることにもつながっています。 

  • 増大するサービスの量と複雑さ:多くの人々が部分的または完全にオフサイトで働くようになり、従業員が人事サービスにアクセスするための新しいテクノロジー対応オプションから、リモートワーカーの生産性やサイバーハイジーンを監視するツールに至るまで、拡大するニーズに対応するために必要なサービスは複雑さを増しています。 こうしたツールやデバイスを導入することで、サイバーセキュリティのリスクは大幅に上昇します。 さらに現在、エンドユーザーがITサービスデスクにアクセスする方法は、ウェブベースのアプリケーション、デジタルアシスタント、チャットボット、ワークフローの自動化など、多岐にわたっています。 ITプロフェッショナルの39%はログインが多すぎると回答しているほか、47%はデジタル通知が多すぎる、42%はツールやプラットフォームが多すぎると答えています。
     
  • 拡大するエンドポイントのエコシステム:「Everywhere Work」は、オフサイトの勤務地からネットワークにログインするデバイスのエコシステムも拡大させています。しかし、その一部しか認証および管理されていません。

    Ivantiの調査によると、オフィスワーカーの81%が、仕事に何らかの私物端末を使っていることを認めています。 このうち半数は、私物端末から職場のネットワークやソフトウェアにログインしています。 また40%の人が、雇用者は彼らが何をしているかを知らないと答えています。
     
  • 従業員のデジタル体験をめぐる課題: ITプロフェッショナルも一般的なオフィスワーカーも、仕事で使っているツールが必ずしも「Everywhere Work」の状況に適応していないと述べています。この問題はIT部門にとって最も深刻なものです。 ITプロフェッショナルが経験するさまざまな技術的課題の中で、31%はリモートワークでの接続に苦労していると回答し、39%がネットワーク接続の遅さに不満を持っています。  


重要な理由

ストレスと燃え尽き症候群は過去最高に達しています。 ギャラップ社の世界的な調査によると、世界中の労働者の44%が、前の勤務日よりも「その日の多くの時間」にストレスを感じたと回答しています。 そして、「Everywhere Work」革命の担い手であるITチームは、特にリスクにさらされています。 

  • ITプロフェッショナルの4人に3人が、仕事のストレスが身体的・精神的健康に影響を及ぼしていると回答し、68%が仕事で燃え尽きたと感じています。 こうした精神的ストレスは離職率を高め、生産性を圧迫します。 典型的な例では、Ivantiの調査によると、ITプロフェッショナルは他のナレッジワーカーに比べて「最低限の仕事」しかしなくなる可能性が1.4倍高いとされています。  
  • 過去1年間に転職した人の5人に1人が、雇用主が提供するテクノロジーの不十分さ/非効率さが決断の一因になったと答えています。  
  • ITエコシステムが複雑化に伴い、それを管理するために必要なツールも複雑になってきているため、IT技術者たちはプレッシャーを感じています。 ITプロフェッショナルは、他のオフィスワーカーに比べて、遠隔地からのネットワーク接続に困難を感じると回答する割合が2倍近く高く、その他の技術特有のさまざまな問題を報告する割合もかなり高くなっており、これが見えない摩擦を生んでいると考えられます。

ITサービスデスクの自動化と生成AIが、ヘルプデスクのスループットを向上させてITチームの生産性を高め、「Everywhere Work」がもたらす全体的なセキュリティリスクを軽減できるとしたらどうでしょうか? こうした改善により、過重労働にあえぐITチームのストレスが軽減され、仕事の満足度が向上する可能性があります。

AI、機械学習、自動化の進歩は、「Everywhere Work」におけるIT特有の課題を少しずつ解決できる可能性があります。これには、ITプロフェッショナルの多くが同意しています。 ITプロフェッショナルの約半数が、AIは従業員の生産性を向上させ、やらなければならない平凡なルーチンワークの割合を減らすと回答しています。 (なお、ITワーカーは、所属する組織の技術サポートに関する課題のトップ3に「繰り返しの作業」を挙げています)



要点 2

ワークフローの再構築

さらに一歩進んでみましょう。 AI支援によるESMは、ワークフロー、スループット、アジリティの再構築という革命をITチームにもたらします。 また、ITに必要なスキルと経験の組み合わせも変わっていくでしょう。

現在の問題

失業率が上昇しているにもかかわらず、多くの企業は優秀なIT人材の確保に苦慮しています。

MIT Tech Review Insightsの調査によると、技術系幹部の多く(64%)がIT業界の候補者に「必要なスキルや経験が不足している」と回答しており、56%が要件を満たす候補者の不足を懸念しています。  

ITチームにとって、これは大打撃です。  

  • 「Everywhere Work」による需要の急増で、ヘルプデスクの仕事量は増加しています。 
  • 有能なITプロフェッショナルを惹きつけ、定着させることは非常に難しくなっているのです。 

AIと機械学習によって、(a)ITサービスデスクを自動化して単純な問い合わせに対応させることでチケットの量を減らし、(b)より多くの知識とリーチを持つ最前線のヘルプデスクアナリストに権限を与えることでエスカレーションを減らし、そうすることで人材市場におけるITスキルの永続的なギャップによるプレッシャーを緩和できるとしたらどうでしょうか?  

  • チケットボリュームの削減:AI支援によるESMテクノロジーは、問題、通知、苦情などとして登録される前に問題を先取りして対処することで、ワークロードを削減することができます。 例:ネットワーク上の個々のデバイスの健全性を監視し、シグナルに基づいて自動的にチケットを作成し、メンテナンスを開始します。問題が発生したり、人間が介入する必要が生じたりする前に、すべて完了することができます。
  • チケットの迅速化:企業は、適切な担当者が最初にリクエストを受け取るようにチケットのルーティング方法を自動化することで、スループットを向上させることもできます。 ITチームとエンドユーザーの両方をイライラさせる、面倒で時間の浪費となる引継ぎはもう必要ありません。
  • 単純な問い合わせに対応:バーチャルサポートエージェント(VSA)は、サービス管理環境のために作られたチャットボットです。 パスワードのリセットやソフトウェアアップデートの管理など、VSAがよくあるタスクを処理することで、IT担当者はより複雑な問題に集中できるようになります。 つまり、VSAはあらかじめプログラムされたITSMアクションを実行できるチャットボットなのです。   
  • エスカレーションの削減:専用に構築されたナレッジマネジメントAIは、既存のヘルプデスクデータを使用して、組織のナレッジベースを自動的に更新することができます。そして、ナレッジベースをITアナリストの役に立つ副操縦士に変え、より高次のタスクを処理するための関連情報を提供します。  


重要な理由

AIと自動化が生産性の向上をもたらすことは分かっています(例:機械的な作業の排除、優先順位付けなど)。 しかし、AIとサービスデスクの自動化がITスキルのギャップ解消にも役立つとしたらどうでしょうか?

  • 既存のIT担当者をバリューチェーンの上位に移動させ、経験の浅いスタッフがより高次のタスクを担当できるようにします。
  • 新しいITスタッフのオンボーディングとトレーニングに必要な時間を大幅に短縮します。
  • リーダーにとっては、望ましい業績を達成するために適切なスキルや人材の組み合わせを選択できる柔軟性が生まれます。

Gartner®の最新トレンド分析レポートによると、「2027年までに、CIOの25%が、拡張されたコネクテッドワークフォースの取り組みにより、重要な職務のコンピテンシー獲得までの時間を50%短縮する」*とされています。

AIは、2つの重要な進展により、現在のナレッジマネジメントを再構築するでしょう。

  • ナレッジベースを自動的に構築し、改善するために、組織はますますAIを利用するようになっていきます。 ITチームが仕事に追われているとナレッジベースの更新が後回しにされることが多いことを考えると、これは大きなメリットと言えます。
  • ITプロフェッショナルは、AIソリューションを使ってナレッジベースを照会し、明確にフレーズ化された返答を得ることで、チケットをより早く解決できます。 こうしたAIが時間の経過とともに改善されるにつれて、企業は複雑で微妙な問題の処理を、経験や専門知識の少ないIT人材に任せられるようになる可能性があります。

手作業を機械に任せることで、人々はよりやりがいのある仕事に集中できるようになります。 この技術はまた、従業員全体のスキルの平準化にもつながります。初期の研究によれば、経験の浅い人ほどAIを使うことでより大きな効果が得られるとされています。

 

ウィル・ダグラス・ヘブン
MIT Technology Review

AI担当シニアエディター

要点 3

可視性の優先

多くの組織のITチームがいまだに可視性の欠如に悩まされており、これはレスポンスタイムや従業員体験からデータ品質や相互運用性まで、幅広いESM品質要素に波及しています。

現在の問題

可視性の低さは、多くの組織にとって依然として解決困難な問題であり、対処を怠れば、AIの導入、高いパフォーマンスやイノベーションを著しく遅らせる可能性があります。

可視性の不足は主に2つのエリアに現れます。  

1. インベントリ:組織は、ネットワーク上のすべてのデバイスとエンドポイントの完全なインベントリを持っていません。そして、この問題は、場所や時間を問わないリモートワークを可能にするデバイスの急増によって、さらに大きくなっています。これには以下のような点が挙げられます。  

  • IoTセンサーやウェアラブル技術などの従来とは異なるデバイス  
  • BYOD(Bring Your Own Device/個人所有のデバイス)と呼ばれる、承認されていない、あるいは管理されていないデバイス  
  • ネットワーク上の技術/ライセンスの数と範囲についての理解が不十分  
  • 信頼できる唯一の情報源を提供するソリューション(組織のテクノロジーエコシステム全体の関係をマッピングし、共有された可視性を提供する)がほとんどない  


2. アセットマネジメント:インベントリが不完全であるため、組織はデバイスデータの集約と対応をスムーズに行うことができない  

  • スペックや保証情報など、デバイスに関するコンテキストデータが不完全だと、ITチームが個々のデバイスレベルでサービスを提供することが難しくなる 
  • デバイスとライセンスの正確なインベントリがないため、企業はIT支出、コストの最適化、デバイスの更新スケジュールについて、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができない  
  • 企業がテクノロジーエコシステム全体にわたって詳細な資産インテリジェンスを欠いている場合、積極的な自己修復ソリューションを活用することは不可能に近いと言えます。

重要な理由

全社的な可視性がなければ、組織は効果的なイノベーションを起こすことも、AIの高い可能性を活用することもできません。 

組織は複雑化するテクノロジーの重圧の下で苦闘しています。おそらく、現代の企業に浸透しているテクノロジーやデータのサイロほど深刻な状況はないでしょう。 このようなサイロ化は、AI/オートメーションの普及を妨げるだけでなく、ITプロフェッショナルにありがちな燃え尽き感を永続させるものです。  

最新のESMとAITSMには、広範なエコシステム全体でシグナルを検出できる、接続された相互運用可能なシステムが必要です。これにより、ITワークフロー外であっても、リアルタイムで問題を特定し、AIと自動化を組み合わせて対応することができます。  

さらに、これらのスケーラブルでアジャイルなシステムは、ITチームの従業員の生産性と経験を向上させるというメリットもあります。  

ESMの将来はどうなるのでしょうか?

  • 詳細なIT資産の発見とインベントリ:どのユーザーとエンドポイントがいつネットワークに接続し、どのソフトウェアがデバイスにインストールされているかを特定します。 
  • 積極的なサービスマネジメント:問題が発生する前に解決することで、インシデントを減らします。 例えば、従業員が問題に気づくよりもずっと前に速度低下を予測し、デバイスのメンテナンスを自動化することができます。
  • コスト最適化:高性能のAIを使用してソフトウェア支出と冗長性を精査し、組織全体で投資を最大化する方法を見つけます。  
  • エコシステムのためのESM:セキュリティ運用管理など、従来のITワークフロー外のサービスを専門的に管理します。  



段階ごとのアクション

ITサービスデスク自動化を変革するための2024年の計画において、最も重要な要素について専門家が検討します。

1. 責任あるAIポリシーとガバナンスの確立

quote symbol

しかし、そこにとどまってはいけません。 AIが企業、従業員、顧客に及ぼす広範な影響について、自社の倫理的見解を確立し、それらに対処する実践方法を策定します。 例えば、AI導入に対する従業員の不安を和らげるために、従業員がテクノロジーの実情と、それが自分の役割にどのように適用される可能性があるのか、そしてその役割に適した存在であり続けるために何ができるのかを理解できるようなトレーニングを設定します。

組織全体で、AIがビジネスにとって最終的にどのような意味を持ち得るかについての議論を促進します。 どのような雇用が新たに生まれ、どのような仕事が他へ移行しなければならないかを理解するために、ユースケースを明らかにし、検討します。 組織の主要な機能を体系的に調べて、AIが組織全体に与える可能性のある影響を把握します。"

ロバート・グラッツィオーリ

ロバート・グラッツィオーリ
Ivanti 最高情報責任者

2. より良い資産管理とサービスのために、データの正確性とアクセス性を向上させます

quote symbol

組織には正確なデータが絶対に必要です。 不正確なデータや不完全なデータは、AI導入の妨げになります。AIには、学習と運用のために大量の高品質なデータが必要だからです。 さらに重要なことは、完全で正確なデータがなければ、後手後手の対応しかできず、先回りして問題を解決することはできません。

例:組織内にどのようなソフトウェアやハードウェアがあるかを把握していなければ、ほとんどの場合、経費を使いすぎています。 こうした死角を無くしていきましょう。 資産の可視性を向上させ、その資産を監視するための措置を講じます。 そうしたきめ細かなモニタリングデータによって、隠れたコストや不必要なコストを特定したり、コスト削減のための積極的な方法を検討したりすることができます。 

次に、組織内にあるデータのサイロを組み合わせます。 このようなデータサイロには、資産インベントリ、資産管理ソフトウェアインベントリ、データセンターインベントリのサービスマップ、チケット、情報、ナレッジベース、モニタリングログなどがあります。 そのデータを組み合わせることで、資産を一元的に確認できるだけでなく、360度の視野を得て、さらに高い成果を達成するために利用できるようになります。

ダレン・ゴーソン

ダレン・ゴーソン
Ivanti SUEM 製品管理担当上級副社長

3. 点と点をより速く結ぶ

quote symbol

AIは、顧客サポートからシステムパフォーマンス、意思決定に至るまで、企業の業務全般を改善するためのパターンやつながりを発見することができるマイニングツールだと考えてください。 

例えば、AIはITチームのリーダーが気づかないような顧客チケットのパターンを素早く特定することができます。 これにより、顧客の問題により迅速で効果的に対応できる解決策を明確にできます。あるいは、その問題を最初から回避するための予防策を提案することもできるのです。   

同様に、AIのスピーディな分析能力は、パフォーマンス基準を満たすために必要なリソースを、ほぼリアルタイムで調整するために活用できます。 これにより、カスタマーサービスを向上させ、契約義務の履行をサポートし、需要に応じてリソースを拡張することでコスト管理に役立てることができます。

ロバート・グラッツィオーリi

ロバート・グラッツィオーリ
Ivanti 最高情報責任者

4. ナレッジマネジメントにおけるAIの活用

quote symbol

AIナレッジマネジメント・プログラムは、情報の取得、整理、ランク付け、レンダリングの方法を合理化し、ユーザーのニーズや設定に関する情報に基づいて、提供される情報をパーソナライズします。 これにより、従業員が情報を探す時間が短縮されるだけでなく、知識のサイロ化も解消され、人員の入れ替わりや不足が発生した場合でも、チームやプロセスはよりダメージに強くなります。

例えば、ナレッジベースの記事を作成する場合、サービスデスクの担当者が何時間もかかるのに対し、生成AIは数分、あるいは数秒で作成することができます。 しかしそれ以上に、AIはコンテンツのライフサイクルを管理し、利用データに基づいてコンテンツの修正や置き換え、あるいはユーザーにより関連性のあるものにするよう提案することもできます。 

ナレッジリポジトリを一元化し、さまざまなソースから知識を収集・統合することで、信頼できる唯一の情報源とすることができます。 ここでの目標は、障壁を取り除き、より包括的でアクセスしやすい知識共有環境を確立することです。"

シリヤド・パラカット

シリヤド・パラカット
Ivanti エンジニアリング担当副社長

調査方法

本レポートは、Ivantiが2023年上半期に実施した2つの調査「Everywhere Workの未来」と「デジタル従業員エクスペリエンスの新たな課題」に基づいています。 この2つの調査は、合計16,200人の経営幹部、IT専門家、オフィススタッフを対象に行われました。 本レポートはまた、第三者による調査結果も引用しています。  


 

*Gartner, Top Strategic Technology Trends for 2024, By Bart Willemsen, Gary Olliffe, Arun Chandrasekaran, 16 October 2023
ガートナーは米国およびその他の国における ガートナー社および/またはその関連会社の登録商標であり、 許可を得て本書で使用しています。 無断転載、複製を禁止します。

どうもありがとうございます!

調査レポートのサマリーをダウンロードする ダウンロード

Important Notice: As of April 1, 2024, all Ivanti operations in your region will be assumed by Midis Group. For sales questions please visit https://www.ivmeme.com

調査レポートのサマリーをダウンロードする

グラフを含む主要な調査結果やアンケート結果を、プレゼンテーション用のフォーマットで入手できます。