スマートでスケーラブル、AI駆動型：次に来るアプリケーション管理の新時代

AIがエンタープライズのランドスケープを再構築する中、アプリケーション管理に対する考え方も根本的に変化しています。2025年に最も成功している組織は、クラウドの複雑さに適応しているだけではありません。真のビジネス価値を高めるため、卓越した運用インテリジェンスを実現するための触媒として、これを利用しているのです

あらゆる役割のITリーダーは、AI駆動型の洞察とオートメーションを使用してアプリケーション管理への取り組み方を変革する際に、複雑な課題に直面しています。しかし、適切なアプローチによって、ビジネス・リーダーは、アプリケーションのライフサイクル全体にわたってサービス提供方法を大幅に改善できます。

業界アナリストが今年の洞察と予測を報告していますが、既存のITシステムの最適化と安定化に焦点が当てられていることは驚くには当たりません。アプリケーション管理サービスに関して、注目すべきトレンドのトップ3は次のとおりです。

• 最高情報責任者（CIO）はレジリエンスとイノベーションに重点を置いている - CIOは、事業の継続性を確保し、継続的なイノベーションを促進するために、レジリエントなアーキテクチャーとAI駆動型ソリューションへの投資を優先しています。
• サステナビリティーの重要性の高まり - サステナビリティーが重要な焦点となり、組織は、グリーン・クラウド・ソリューションや、効率性に重点を置いたアプリケーション管理手法を求めるようになります。
• エクストリーム・オートメーション - 企業は、アプリケーション管理を合理化し、コストを削減し、運用効率を高めるために、エクストリーム・オートメーションを優先します。AIOpsは、自己修復システム、予知保全、シームレスなソフトウェア更新を推進します。

CIOは運用支出を最適化するというプレッシャーに常にさらされていますが、ITモダナイゼーションの取り組みを開始するには、より多くの資金が必要です。ITオペレーションチームは、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境におけるアプリケーションの複雑化に取り組んでいます。これにより、ビジネス・サービスが低下し、コストが増大します。

テクニカル・アーキテクトは、技術的負債の増大により、広大なIT環境の維持と管理に苦慮しています。事業継続性の管理者は、レジリエンスと事業継続性のためのソリューションを模索する中で、IT障害がオペレーションに与える潜在的な影響を懸念しています。最後に、デリバリーおよびタレント・マネージャーは、ビジネス・テクノロジーのスキルとAI主導のAMSオペレーションの専門知識を適切に組み合わせた人材をソーシングして維持することが難しいと感じています。

エンタープライズ・アプリケーションとその基盤となるインフラストラクチャーの管理と最適化は、あらゆる役割のITリーダーに影響を与えます。しかし、CIOは、ビジネスの優先順位と相関するIT運用を可視化することなく、大きな打撃を受けることになります。現在の投資から得られる利益を示せなければ、それ以上の資金を求めることはできません。

ハイブリッドおよびマルチクラウド環境内でクリティカルなカスタム・アプリケーションを管理するには、継続的な取り組みと注意が必要です。企業がカスタム・アプリケーションを管理する際に直面する主な課題には、次のようなものがあります。

• パブリッククラウドとの互換性 – カスタムアプリケーションは通常、パブリッククラウド・プラットフォーム間で、およびパブリッククラウド・サービスでシームレスに機能するために、大幅な再構成が必要になります。クラウド・プロバイダーは、カスタム・プロトコル、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API） および構成を備えているため、互換性の管理がより複雑になります。
• マルチクラウド管理 – 今日のほとんどの組織は、AWS、Azure、Google Cloudなどの複数のクラウド・プロバイダーを使用しています。これらのプラットフォーム間で一貫したパフォーマンスと統合を確保するには、24時間監視を実行し、効果的な自動化を導入し、ガバナンスを担当できる熟練した専任の人材が必要です。
• 拡張性とパフォーマンスの最適化 – 多様なクラウド環境にわたってカスタム・アプリケーションを動的に拡張することは困難な場合があります。パフォーマンスの最適化は、リソースの割り当て、遅延管理、コスト効率を含む複雑な方程式になります。
• 運用のサイロ化とツールの急増 - クラウド・プラットフォーム全体で異種のツールとプロセスを使用すると、運用のサイロ化が発生することがよくあります。また、異なるプラットフォームで同じことを行う重複したリソースの使用にもつながり、複雑さとコストの増加につながります。このような標準化と統合の欠如は、全体的な業務効率を阻害し、人材ギャップをさらに拡大させる可能性があります。
• 人材ギャップ – ハイブリッド・マルチクラウド環境でカスタム・アプリケーションを管理するには、クラウド・テクノロジー、アプリケーション開発、インフラストラクチャー管理における専門的なスキルが必要です。このような専門知識の不足は、企業にとって根深い課題です。

ハイブリッド環境におけるアプリケーション管理の複雑さはますます高まっており、従来の方法では最新のIT環境に対応することが難しくなっています。AIベースの管理は、アプリケーションのパフォーマンスを最適化し、セキュリティーを強化し、運用を合理化するためのインテリジェントなデータ駆動型ソリューションを提供することで、変革的なブレークスルーをもたらします。

機械学習と予測分析を使用すると、AIはパターンを特定し、課題を予測し、事前対策を提供することができるため、すべてのクラウド・プラットフォームでシームレスな統合と機能を確保できます。AIは、以下の機能により、企業がハイブリッドマルチクラウド環境でカスタムアプリケーションを管理する方法に革命をもたらしました。

• インテリジェントな監視と洞察 - AI搭載のツールは、複数のクラウドにまたがるアプリケーションをリアルタイムで監視し、異常を特定してダウンタイムを防ぐための実行可能な洞察を提供することができます。
• プロアクティブな管理のための予測分析 - AIは予測分析を可能にし、企業は潜在的な問題を予測してプロアクティブに対処し、計画外の停止を減らすことができます。
• 反復的なタスクのオートメーション– AI駆動型オートメーションは、パッチ管理、参考情報の割り当て、パフォーマンス・チューニングなどの繰り返し作業を排除し、貴重な人的リソースを解放します。
• 動的なスケーリング - AIは、ワークロードの需要に基づくリソースの動的なスケーリングを可能にし、コストを最小限に抑えながら最適なパフォーマンスを実現します。

業界ではすでにマルチクラウド・プロバイダーが生成AIを自社の製品に組み込んでおり、2025年にはさらに多くのプロバイダーが自社のサービスに組み込むと予想されます。

資産第一のアプローチと、自動化を組み込んだロータッチ管理手法の組み合わせは、ビジネスに不可欠なアプリケーションの管理を最適化する革新的な方法であることが証明されています。この方法論により、AI/MLやクラウドネイティブ・ツールなどの高度なテクノロジーを使用することで、お客様はセルフサービス・モデルを利用して業務効率を高めることができます。これにより、手作業の必要性が減り、人為的エラーが減ります。

ロータッチ方法論は、以下のようなオペレーションに適しています。

• 自動化されたアプリケーションのデプロイメントと構成 – これは、アプリケーションのプロビジョニングと構成のプロセスを自動化することによって実現されます。たとえば、新入社員向けのソフトウェアは、入社後すぐに事前定義された設定で自動的にインストールできます。
• クラウド・ベースのアプリケーションの動的なスケーリング – ロータッチ・オートメーションにより、ITチームはクラウド・ベースのアプリケーションを自動的にスケールアップまたはスケールダウンして、変動するワークロードに対応できます。例えば、販売中にトラフィックが急増するeコマース・プラットフォームでは、需要に対応するために、より多くのサーバーやリソースを自動的に割り当てることができるため、スムーズなユーザー・エクスペリエンスを確保できます。
• リアルタイムの監視と問題解決 – アプリケーションの性能における異常やパフォーマンスのボトルネックを、手動介入なしで迅速に検出できます。たとえば、トラフィックが増えて重要なサービスの速度が低下した場合、システムは自動的にリソースを拡張するか、修正を適用することで、サービスの稼働時間とパフォーマンスを維持します。
• 継続的なセキュリティとコンプライアンス管理 – 脆弱性スキャン、パッチ管理、ポリシー適用などの日常的なオペレーションを簡単に自動化できます。例えば、新たなセキュリティー脅威が出現した場合、システムは人間によるインプットを介さずに、影響を受けるアプリケーション全体にパッチをデプロイし、リスクへの露出を最小限に抑えることができます。
• アプリケーションの自己修復機能 – アプリケーションに障害が発生した場合、ゼロタッチ・システムは自律的に問題を診断して解決できます。たとえば、重要なアプリケーションをホストしているサーバーがクラッシュした場合、システムは手動介入なしで自動的にバックアップ・サーバーに切り替え、サービスを復元し、関係者に通知することができます。
• セルフサポート・システム – 生成AIベースのセルフサポート・システムにより、ユーザーはサポート担当者に相談することなく、チケットを提起し、自動修正プログラムを開始することができます。これにより、問題解決が迅速化され、人的リソースの時間の使用量が最適化されます。

IBMは、ある多国籍製造会社が資産ファーストAMSアプローチを採用して、プラットフォームにもツールにも依存しないデータ駆動型のITオペレーション向けストラテジーをデプロイするのを支援しました。AI搭載のサービスは、IT環境全体にわたって24時間365日の監視とオブザーバビリティーを提供します。

また、同じくAIを活用したITサービス管理も提供しているため、運用の効率、可視性、有効性が大幅に向上しています。これにより、企業は本番稼働前に50以上の問題を検知し、毎月のITコストを83,000米ドル以上節約し、手作業の削減によるさらなる節約が実現できました。

IBMでは、資産ファーストの方法論で広範な独自ツールを使用しており、これによりAMSサービスを加速および最適化し、顧客にメリットを提供しています。資産とアクセラレータのポートフォリオには、メインフレームでの管理、Transition Engine、PRISMなどがあります。

これらのツールと資産を組み合わせることで、アプリケーションのライフサイクル全体にわたってサービスのデリバリーを大幅に改善できます。さらに、資産は、役割や分野に特化したAIアシスタント、エージェント、アプリケーションを提供するAI配信プラットフォームである IBM Consulting Advantage によって強化されています。アプリケーションを管理するだけではありません。持続可能な成長と継続的な改善のために事業オペレーションを最適化します。

IBM Consultingについてさらに詳しく知りたい場合は、今後開催される Web セミナー「 AIを活用して管理を簡素化し、ハイブリッドクラウド上のカスタム・アプリケーションのコストを最適化する」にご参加ください。