リーダーが直面するITの課題トップ5(およびそれらへのソリューション)

予算の制約、労働力不足、「少ないリソースでより多くの成果を上げる」必要性の中で、CIOやITリーダーは業界を超えて共通するIT問題に直面しています。データのアクセス性の悪さや顧客の期待の変化に直面して、ITリーダーは問題解決の手段として生成AIに目を向けています。
生成AIへの継続的な投資は、主要なビジネス課題を解決し、収益を生み出す新たな方法を企業に提供することを約束します。しかし、ほとんどの人にとって、生成AIのメリットを享受するための鍵は、実は非常に身近なものなのです。それは、データです。データはITイノベーションの中心にありますが、今日の多くの企業はデータを十分に活用していません。生成AIを活用してビジネスワークフローを最適化し、イノベーションを推進するためには、堅牢なデータ基盤への投資が重要です。ITリーダーが直面している他の課題を知るためには、続きをお読みください。
1. データからインサイトを得る難しさ
経営幹部や意思決定者の69%が、リアルタイムかつ大規模にデータを継続的に使用できないことが、自社のビジネス課題の大きな障害になっていると指摘しています。その結果、リアルタイムのインサイトが不足し、リーダーは証拠ではなく直感に頼らざるを得なくなります。これにより意思決定が妨げられ、成長と効率が阻害されます。データの運用化は一度きりの仕事ではありません。データの増加に合わせて成長し、システムの可視性も得られるツールが必要です。
「ある通信会社の経営幹部は、次のように説明します。「当社では、ビジネス全体でデータがサイロ化しており、意思決定のための単一のビューとしてそれらを統合することができないのです。」
この感覚はデータによって裏付けられています。60%の組織が現在のデータインサイトに不満を抱いており、ビジネスの意思決定に日常的にデータインサイトを活用しているのはわずか35%です。リアルタイムでデータに基づいたビジネスの意思決定ができないのは、根本的なデータの課題が原因であり、リーダーの98%が何らかのデータ問題の組み合わせに苦しんでいます。特に、67%の組織が異なる環境ごとに別々のデータソリューションを使用していることに悩んでおり、ほとんどの場合、それは非効率的なデータ管理が原因となっています。これは、異なるシステムやソフトウェアを管理するための適切なツールが不足していることが一因であり、今日のITリーダーが直面しているもう一つの課題です。
解決策:
データからインサイトを得るためには、膨大なリソースを必要とします。時間、専門知識、明確な目標が求められ、IT開発プロセスに統合することが重要です。関連データを収集し、生成AIを使用したデータ分析と解析を行い、実用的なインサイトを得ます。実用的なインサイトは、データに基づいて何をすべきかを示し、目標達成のための具体的な対策と手順を提供してくれます。検索の精度とAIのインテリジェンス—機械学習(ML)や自然言語処理(NLP)を含む—により、生の独自データを実用的なインサイトに変換し、ビジネスの成果を加速することができます。
2. 適切なツールの不足
従来、組織はビジネスのニーズに基づいて特定の目的を果たすツールに投資を続けてきました。しかし、このような従来の技術投資のプロセスでは、データ、情報、作業、コストの意図しない分散や重複を招いてしまいます。ツールが無秩序に増加した結果、部門横断的なコラボレーションがさらに阻害され、現在の環境をエンドツーエンドで可視化することができなくなり、全体として組織のサイロ化が進みます。
レガシーシステムもツールが無秩序に増加する一因となる可能性があります。組織は、これらのシステムを段階的に廃止するコストと、それらを稼働状態に保つコストのバランスを取る必要があります。そして、それらを段階的に廃止することは非常に高額になる可能性があるため、企業は依然としてレガシーシステムに依存しています。その結果、チームは、現在のユースケースにとって最もパフォーマンスが高く、役立つとは言えないツールに縛られてしまう可能性があります。これは、すべてのツールが互いに「連携」して動作しないため、最終的にリアルタイムで関連情報へのアクセスやデジタルトランスフォーメーションが妨げられる可能性があることを意味します。
オブザーバビリティとセキュリティ(データを共有するプラクティス)の場合、重複作業や異なるツールは業務に悪影響を及ぼし、生産性とセキュリティを損ない、収益に悪影響を与える可能性があります。
結論:非効率的なツールやプロセスはボトルネックを生み出し、ワークフローの遅延、リソースの無駄遣い、運用コストの増加を招きます。
解決策:
この課題に対して、56%の経営幹部がデータツールとテクノロジーへの投資を優先することを最も重要な解決策としています。具体的には、ツールを統合し、組織内で部門間の壁を超えて複数の環境からのデータへのアクセスを民主化できるツールに投資することで、すべての利点を享受することができます。
3. 手作業と分析に過剰に時間がかかる
「データが迅速に処理・分析されないと、意思決定が遅れ、顧客サービス、製品開発、マーケティング戦略といった重要な側面に影響を与える可能性があります」と、テクノロジー企業の経営幹部は説明しています。非効率性は生産性を阻害し、さらにはイノベーションを遅らせる一方で、IT部門はツールの無秩序な増加とデータのサイロ化の影響を最も受けています。
適切な使いやすいツールとプロセスがないと、チームが必要なアウトプットを得るために、過度の手作業や分析に多くの時間を費やすことが多々あります。これにより、効率性と生産性が阻害されるだけでなく、イノベーションが妨げられることも少なくありません。
最高の人材を雇用したのに、なぜ彼らをイノベーションではなく非効率なタスクの処理にとどまらせておくのでしょうか? チームに適切なツールがあれば、手作業による日常的なタスクに費やす時間を節約し、ビジネスの成長を促進する、より付加価値の高い活動に集中することができます。繰り返しや非効率性は燃え尽き症候群につながりやすく、貴重な人材を枯渇させてしまう恐れがあります。チームが骨の折れるタスクに迅速に取り組むことを可能にし、既存のワークフローと統合できるソリューションとツールを構築することで、従業員の満足度、*定着率、ビジネス効率が向上します。チームをサポートしないツールを使用することで、生産性、評判、収益の低下につながる可能性があります。
解決策:
人材・プロセス・テクノロジー(PPT)アプローチを用いてテクノロジーとツールに投資することで、反復的なタスクの自動化を優先する優れたワークフローを構築し、最終的には効率性の向上、コスト削減、より機敏で革新的な組織を実現できます。ワークフローを分析し再設計することで、組織はボトルネックと非効率性を特定し、一貫性を保つために文書化および標準化された効率化的なプロセスを作成できます。
既存のシステムとシームレスに統合する適切なツールを選び、GenAIや機械学習といった高度な技術を活用することで、自動化機能をさらに最適化します。このアプローチは、精度を向上させ、コストを削減するだけでなく、組織の機敏性と従業員の満足度を高め、最終的には市場での競争優位性を提供します。
4. 運用レジリエンスの欠如
サービス停止はビジネスにとって最悪の悪夢です。特に、ダウンタイムの平均コストが1分あたり9,000ドルにも達することを考えると、なおさらです。* 運用のレジリエンスは、ダウンタイムを最小限に抑え、潜在的な危機を防御することで、企業が混乱を乗り切るのに役立ちます。回復力のある企業は、市場の変化に迅速に適応し、危機の最中や危機後に競合他社を凌駕します。*つまり、運用のレジリエンスはビジネスにとって有益なのです。
成功したデータ管理と実践は、運用のレジリエンスの中心にありますが、それを確立することは多くの企業にとって課題です。適切なツール、プラクティス、専門家の存在がなければ、ビジネスデータは帆ではなく、負担の大きい錨となってしまいます。その結果、組織は頻繁な中断、遅延、ダウンタイムに対して脆弱になり、これがレジリエンスに影響を与え、ビジネスリスクを増大させ、生産性を低下させ、コストを増加させます。
解決策:
混乱や停止を事前に予防する能力がなければ、組織は受動的な姿勢にとどまり、遅れを取り戻すことを余儀なくされます。AIの予測型のレジリエンスモデルを活用すれば、先手を打つことができます。データの傾向を分析することで、潜在的な問題が発生する前にそれを発見できるのです。大小を問わず問題を解決することは、最終的にはエンドユーザーの生産性と顧客向けサービスからの収益に影響します。
運用のレジリエンスを実現するには、断片化されたツールやシステムの寄せ集めではなく、強固なデータ基盤を使用して始める必要があります。データインフラストラクチャを優先することで、チームに実用的なリアルタイムのインサイトを提供し、ビジネスの成長を促進し、収益を生み出すアプリケーションを確実に稼働させるプロアクティブなアプローチを取ることができます。
5.サイバーセキュリティの脅威を効果的に軽減できない
生成AIには多くの潜在的な利点がありますが、新世代のサイバー脅威の台頭も促しています。公式および非公式の両方での生成AIの使用は、これらのサイバーセキュリティ脅威を激化させ、助長しています。セキュリティ分野で人員が不足している、または急速に進化するAI技術に対するスキルが不足している組織は、ビジネスに悪影響を及ぼします。後手に回った対応は、高リスクの露出、経済的損失、法的問題、評判の失墜、顧客の信頼喪失につながります。
これらのサイバーセキュリティ脅威を効果的に軽減するには、需要が高く、非常に入手困難な専門的スキルが必要です。組織は、データサイロを超えてセキュリティ監視の実践を更新し、セキュリティチームにシステムと運用の360度の視野を提供する必要があります。
市場はトレンドを追い、テクノロジーは動的であり、それが新世代のデジタル犯罪を引き起こしています。私たちは、最新のサイバーセキュリティの知識と実装を備えることで、業界標準に合った水準に達したいと考えています。
テクノロジー業界の経営幹部
解決策:
したがって、生成AIは新たな脅威に対応する課題を悪化させる可能性がある一方で、それらをより効果的に軽減するためのソリューションにもなり得ます。リーダーの半数以上(59%) がすでにAIおよびML主導のセキュリティ自動化技術に投資しており、96%がネットワークの問題や脅威をプロアクティブに検出し修正できる生成AIセキュリティアシスタントを使用することで組織に価値をもたらすと信じています。生成的AIは、堅牢なデータインフラストラクチャに適用することで、セキュリティ分野の専門知識のギャップを埋め、セキュリティの役割を補完する可能性を秘めています。
最終的には、すべてがデータに集約されます。リーダーたちは、データの散乱やサイロ化、適切なツールの不足や人材不足といったデータに関する課題に直面しており、オブザーバビリティ、セキュリティ、レジリエンスの課題をさらに複雑にしています。そのため、経営幹部やリーダーたちが生成AIソリューションとデータ分析ツールを最優先の技術投資として位置付けているのも不思議ではありません。
データとAIの評価を受ける
多くの組織のリーダーは、同様のビジネスやデータの課題に直面するとともに、AIとGenAIに新たな機会を見出しています。改善と投資の分野を特定するには、既存の課題を検討して競合他社を理解し、競争力を維持するための戦略的計画を立てることが最良の出発点です。
2024年10月8日初回発行、2024年12月12日更新。
*89% Of Your Employees Could Benefit With This One Change, Salesforce. 2022.
*The true cost of downtime (and how to avoid it), Forbes. 2024.
*Resilience for sustainable, inclusive growth, McKinsey. 2022.
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