アライアンスエコシステムが切り拓く、継続的なモダナイゼーションの価値

エージェンティックAIは、複雑なアプリケーションやインフラ環境を分析し、数百万行におよぶプログラムコードや組み込まれた業務ロジックを解読しながら、システムの依存関係の可視化、テスト、さらには最新のアプリケーションやアーキテクチャーの生成まで支援できます。これにより、変革に要する期間を短縮し、エラーを削減させるとともに、より予測可能な成果を実現します。 

AIエージェントを起点としたモダナイゼーションは、一度限りの取り組みではなく、継続的に学習する仕組みを生み出します。あるプロジェクトで得られたパターン、モデル、リファレンスアーキテクチャー、再利用可能な資産などは、その後の運用や将来のモダナイゼーションに活用することで、一貫性と予測可能性を継続的に高めることができます。CIOやCTOにとって、この継続的なモダナイゼーションモデルは、持続的な価値創出への道筋となります。大規模なシステム刷新の頻度を抑え、技術的負債が事業成長の制約となる前に管理するだけでなく、AIを活用したイノベーションのための基盤を構築、強化することができます。　 

さらに、モダナイゼーションの経済性も大きく変えます。変革期間の短縮によって、旧システムと新システムを並行稼働させる「ダブルラン」のコストが削減されます。その結果、モダナイゼーションのスピードが向上し、より予測可能で、運用に根ざした、継続的な改善モデルへと進化できるのです。 

このような状況で、企業がモダナイゼーションを進めるにはテクノロジーエコシステム全体に関する深い専門知識と幅広いパートナーとの関係を生かし、モダナイゼーションプロジェクトの設計、主導、実装までをリードする「モダナイゼーションオーケストレーター」の存在が重要になります。オーケストレーターは、それぞれのパートナーが持つ優れた能力を結集し、モダナイゼーション全体をエンド・ツー・エンドで連携させます。 

したがって、モダナイゼーションにおける効果的なアライアンスモデルは、単なる商取引上の枠組みにとどまりません。それは、プラットフォームのイノベーション、実装力、業界特有の専門知識、運用の規律、そして成果に対する共通の説明責任を組み合わせることで、モダナイゼーションプロセスを加速し、価値創出を促進します。 

これからの10年、世界をリードするのは、最も高度なAIを持つ企業だけではなく、最も強力なエコシステムを構築し、それをオーケストレーションできる企業になるでしょう。 

優れたオーケストレーターは、テクノロジーのモダナイゼーションだけでなく、その活用、定着に向けた支援や、人材育成、ガバナンス、さらには組織全体のチェンジマネジメントを一体で推進することで、組織全体の準備態勢を高めます。 

たとえば、キンドリルが最近支援した、規制の厳しい業界のあるグローバル企業は、膨大な数のレガシーコードと数十年にわたる技術的負債を抱えていました。同社はモダナイゼーションにあたり、アドバイザリー、クラウド、AI領域のパートナーエコシステムの強みを結集しました。AIエージェントがアプリケーションの刷新を加速する一方で、エコシステムの各パートナーがアーキテクチャー、クラウド運用、チェンジマネジメントの分野で専門性を提供し、モダナイゼーションを推進しました。 

この結果として、リスクと運用コストを低減しながら、複数地域へ展開できる拡張性の高いモダナイゼーションのアプローチを確立することができました。この事例が示しているのは、継続的なモダナイゼーションの時代において、異なる強みを持つパートナーを結集し、相互補完的なケイパビリティを備えたエコシステム全体の「オーケストレーション」により、企業の競争優位が生みだされるということです。 

エージェンティックAIがモダナイゼーションの実行を支えるようになると、CIOやCTOは、AIを活用したモダナイゼーションが、安全で、監査性が高く、説明が可能であり、企業リスク管理要件にも適合していることを確認できる仕組みが求められます。そのためには、データ処理、セキュリティ、人による監督、検証、コンプライアンス、そして事業継続性に関する明確な統制をモダナイゼーションの取り組みに組み込む必要があります。AIによって分析や実行を加速することはできますが、AIへの信頼を確立するためには、規律あるガバナンスと透明性の高い実行プロセスが不可欠です。 

継続的なモダナイゼーションは、安定したシステム運用の維持、企業のレジリエンスの強化、明確なガバナンスのもとで責任あるAIの活用を行うこと、という3つの原則に基づいて行わなければなりません。