Ivantiのデジタルエクスペリエンス調査レポートシリーズ

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。  

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。

1. 責任あるAIポリシーとガバナンスの確立

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
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

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
Ivanti SUEM 製品管理担当上級副社長

3. 点と点をより速く結ぶ

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
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

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
Ivanti エンジニアリング担当副社長