AI/MLを使用してテクノロジースタックを最適化し、ビジネス効率を向上させる方法

業界メディアとのインタビューで、レノボ グループのサービスおよびソリューション グループのシニア バイスプレジデント、グローバル CIO 兼 CTO であるアーサー フー氏は、AI/ML がテクノロジー スタックを最適化する方法、統合プロセスで予想される障害、企業の回復力と俊敏性における AI の役割、予算の制約下でイノベーションを実現するための戦略的アプローチについて説明しました。また、CIO の役割の変化や、テクノロジー スタックの管理を簡素化する「as-a-service」製品の可能性についても説明しました。

AI/ML は企業のテクノロジー スタックにどのような影響を与えますか? 統合プロセスではどのような課題が予想されますか?

Arthur Hu: AI は、業界全体にわたって、技術革新、ビジネス運営、顧客体験、有意義なビジネス洞察の大幅な改善を推進しています。テクノロジー スタックに AI を実装しない企業は、拡張性、柔軟性、革新性を失い、最終的には競争上の優位性を損なうリスクがあります。

Lenovo は、ビジネス運営を変革するための幅広い取り組みの一環として AI の導入を検討しており、その一例が顧客への提供方法の自動化です。当社の世界最大の製造拠点で毎年処理されるすべての顧客 PC 注文は、複数の生産ラインと従業員のスケジュールにわたる一連の複雑なタスクを開始します。以前は各注文の計画プロセスに 6 時間かかっていたため、それを最適化する十分な理由がありました。

ディープラーニングに基づく順次計画アルゴリズムなどの新しい AI テクノロジーを使用して、自律学習機能を備えた「意思決定」エンジンを開発しました。これは、実行時間が長くなるほど賢くなることを意味します。

結果はどうなったでしょうか? 計画プロセスが 6 時間から 90 秒に短縮されました。 1 年間で 410 万時間の工数を節約できます。お客様のために、より付加価値の高い活動を行うために、どれだけの人的資源と計算能力を解放できるか想像してみてください。

他のテクノロジーと同様に、AI も責任を持って使用されるように、慎重に、倫理的に設計され、適切に規制される必要があります。 AI 統合プロセスにおけるもう 1 つの課題は、特定の職務が時代遅れになるリスクです。

実際、レノボ・グループはこれを拡張知能とみなしており、人間の介入と関与が依然として必要であると考えています。 AI テクノロジーを導入すると、プロセスがより効率的になり、従業員が他の業務に専念できるようになり、ビジネスに付加価値が生まれます。

AI/ML を導入しなければならないという差し迫ったプレッシャーがある中で、回復力と俊敏性を維持したいと考えている企業の CIO に、どのようなアドバイスがありますか?

アーサー・フー：CIO は通常、イノベーションの責任を負っていますが、今では企業のビジネス戦略を推進する責任も負うべきだと考えています。今年、CIO を対象に実施した世界規模の調査では、調査対象となった経営幹部の 84% が、自社の成功または失敗は他の経営幹部よりも CIO としての自身のパフォーマンスによって決まると回答しました。これは、企業が IT 運用から人材獲得、顧客関係管理まで、ビジネスのさまざまな側面を推進するために AI/ML に注目していることを明確に示しています。

イノベーションの旅に乗り出そうとしている CIO への私のアドバイスは、ビジネス パートナーと協力してイノベーションのビジネス目標を定義し、成功に必要な高いビジネス価値、より成熟したテクノロジー、より少ないリソースの適切な組み合わせを特定することです。イノベーションを推進する適切な要素から始めれば、イノベーションは企業内で成功し、ビジネス上の必要性として認識され、将来の試行や広範な拡大のための追加資金を獲得できる可能性が高くなります。

社内のイノベーション活動への参加を増やすことに加え、社内のさまざまなチーム間で継続的なイノベーションを保証できる総合的なイノベーション管理メカニズムを確立することも重要です。一例としては、エンジニアを支援するために AI/ML に基づいたプラットフォーム/ツールやコミュニティを構築することが挙げられます。 Lenovo グループは、知識の共有、コラボレーション、能力の向上を目的として、約 14,000 人のエンジニアからなる全社的な開発者コミュニティを設立しました。 AI/ML が当社のテクノロジー スタックの一部となったことで、当社はテクノロジー パートナー、外部ベンダー、社内のドメイン エキスパートとのコラボレーションを強化し、イノベーションが成長し、繁栄できるエコシステムを構築しています。

CIO は、イノベーションに対する短期、中期、長期のアプローチを検討し、AI、ML、またはその両方への研究開発投資を倍増させることができます。短期から中期的には、CIO は新しいテクノロジー (AI/ML など) を試し、有望なテクノロジーを開発できるチームとプロセスを構築する必要があります。

実装中は、AI/ML の測定可能な影響が財務的な観点から定量化できる形で表現されるように、導入チームに責任を持たせることをお勧めします。このようにして、CIO は、これらの投資が実際にビジネスに価値を付加しているという社内関係者の信頼を維持し、AI/ML イノベーションへの投資を継続するためのサポートを得ることができます。

イノベーションとデジタル変革の予算不足の影響を軽減するために、どのような戦略をお勧めしますか?

Arthur Hu: 予算を含め、成功の条件を定義せずに始めないでください。企業がビジネス成果を達成するには予算が不十分であると判断した場合、予算の 1 つを再調整する必要があります。そうしないと、失敗し、時間と労力が無駄になるリスクがあります。

したがって、予算の増額を主張するか、目標成果を与えられた予算内に収まるように調整することが重要です。ここで従量課金制ソリューションが役立ちます。

予算が厳しい場合、テクノロジーをサービスとして展開するソリューションを使用することは、テクノロジー スタックに対応して強化する 1 つの方法です。これにより、IT リーダーは資本支出を増やすことなく拡張し、低コストで IT インフラストラクチャを円滑に稼働させることができます。

「as-a-service」サービスは、CIO がテクノロジー スタックを管理するのにどのように役立ちますか?

Arthur Hu: サービスとしてのソリューションは、コアシナリオで実証済みの繰り返し可能な結果を​​提供し、IT リーダーがイノベーションに集中し、変化するビジネスのニーズや投資要件に柔軟に対応できるようにします。

お客様が IT を利用するシンプルで簡単な方法を望んでいることはわかっています。それは、より拡張性が高く、コスト効率が高く、さらには柔軟な利用モデルとして利用できるものでなければなりません。企業は、簡単に拡張でき、より柔軟に特定のニーズに適合する IT インフラストラクチャとサービスを選択しています。

多くの CIO が現在の IT インフラストラクチャに不満を抱いていることを考えると、機会があれば何を改善または置き換えることに重点を置きますか?

Arthur Hu: ビジネスコンテキストと期待の範囲内でクリティカルパスを特定することに重点を置きます。普遍的な答えはありませんが、CIO を対象とした最近の調査では、人を中心とした課題が昨年よりも注目を集めていることがわかりました。 IT リーダーは、リモート ワーカーの管理などの問題 (59%、昨年より 4% 増加) が「非常に困難」または「非常に困難」であると考えています。

ハイブリッド ワークの需要が高まり続ける中、私のような CIO には、企業が従業員の生産性を管理できるよう支援する役割がますます大きくなっています。 COVID-19 パンデミックにより、従業員がリモートワークに備え、自宅から効率的に働けるようにする必要があり、新たな要求が加わりました。従業員のために夜間に自宅のワークステーションをセットアップし、リモート デスクトップ デバイスを管理する必要がありました。何よりも、セキュリティは当社の重要なデータとインフラストラクチャを保護するための重要な優先事項です。

COVID-19 パンデミックが収束し、世界が恒久的なハイブリッド ワーク モデルに移行したにもかかわらず、企業は依然として、独自の労働力ニーズを満たすカスタマイズされたテクノロジーを見つけるのに苦労しています。