人工知能(AI)は単なる技術革新にとどまりません。ビジネス体験全体を再考する可能性を秘めた変革の原動力なのです。CIOやビジネスプロフェッショナルにとって、AIの導入とは単に新しいツールを統合する以上のことを意味します。AIを単なる追加機能としてではなく、設計やアーキテクチャの中心に据えることで、顧客、見込み客、パートナー、ベンダーなど、あらゆる関係をどのように変革し、再考できるかを根本的に考え直すことが必要です。これにより、体験、ビジネスプロセス、組織設計、そして最終的には、あなたが創造し、かつ創造すべきビジネスモデルについて、新たな考え方が生まれるでしょう。Extreme Networks のCTOオフィスでは、この設計パターンに従っています。

Extreme Networksの最高技術・製品責任者(CTPO)であるナビル・ブカリは、2月のLinkeInの投稿で、ARC理論(Augmentation、Replacement、Creationの3段階のサイクル)について説明しました。ARC理論は、生活を一変させるようなテクノロジーの進化段階を分類し、予測するための枠組みを提供します。ナビルはその後の投稿で、最新の注目技術である人工知能(AI)もARCの枠組みに従っていることを説明しました。ARC理論を理解することで、企業は将来の進歩を予測し、活用することができます。企業は、ただAIを導入することを目的にするのではなく、具体的な利益をもたらし、ビジネスプロセスを再考するAIイニシアティブを追求すべきです。

OpenAIがChatGPTを一般公開し、生成型AI(GenAI)が初めて大衆に広く利用可能になりました。これにより、AIのハイプサイクルの始まりを告げ、あらゆる業界がAIの流行に飛びつこうとしました。しかし、企業はAIを単に目新しさだけで採用しようとする誘惑にかられるのを抑えなければなりません。多くの企業が犯す大きな過ちは、AIを単に既存の製品やサービスに追加する形で採用することです。そうではなく、AIを活用して既存および新規の顧客、そしてパートナーに提供する業務や体験を根本的に変革する方法に焦点を当てるべきです。目標は競合他社に遅れを取らないことではなく、AIを活用してビジネス全体のあり方を再考し、再構築することです。

AIOps (IT運用向け人工知能) の適用は、近年すでに企業向けネットワークベンダーによって取り入れられています。例えば、Extreme Networksは2022年にExtremeCloud IQ CoPilotをリリースしました。ベンダーは、ネットワーク運用を強化し自動化するためにAIおよび機械学習(ML)技術を活用したソリューションを提供しており、主に既存のクラウド管理機能のAI/ML強化として実装され、AIデータ分析を活用してネットワークインフラのトラブルシューティングと監視を合理化しています。

これは、前述のARCフレームワークの拡張と一致しており、大きな前進ではありますが、私たちは、顧客がネットワーク、アプリケーション、データとどのように関わるか、また、ベンダーやパートナーとどのように関わるかを完全に再考したいと考えています。ExtremeのAPAC CTOであるJustin Hurstは、ブログ「2030年のITプロフェッショナルの一日」で、将来、ITプロフェッショナルがネットワークをどのように管理するかを想像しています。長年にわたり、ネットワーク管理の目標は「シングル・ペイン・オブ・グラス」の実現、つまり、すべてのネットワークデータと制御を1つのアクセス可能なビューに統合する単一のインターフェースの実現でした。しかし、この目標は期待通りの成果を十分に上げていません。一方、AIは、この従来のビジョンを超越し、より包括的でまとまりのある体験へと変える可能性を秘めています。当社のソリューションが、テクノロジーと人間の専門知識の間のより深い結びつきを促進する体験を生み出し、IT運用をよりインタラクティブで洞察力に富んだ、究極的にはより人間中心のものにする世界を想像してみてください。

しかし、企業ネットワーク向けのAIOpsは、ITプロフェッショナルが求めるものや企業が必要とするもののほんの一部にすぎません。Extreme Networksでは、AIの可能性はAIOpsをはるかに超えるものだと考えています。むしろ、AIの能力をあらゆる側面で活用し、ビジネス全体にメリットをもたらす包括的な体験を構想しています。これは、顧客、見込み客、パートナー、ベンダーのすべてがシームレスで一貫した体験を得られるようにするという「One Extreme」戦略に沿ったものです。

このアプローチは、お客様のビジネス、機能、サービス、業務など、どのような業務にも適用できると私たちは考えます。AIの真の力は、関わるすべてのステークホルダーに対して、まったく新しい体験を創出する能力にあるのです。顧客、パートナー、ベンダーなど、あらゆるやり取りがシームレスに統合され、強化されるシナリオを想像してみてください。

顧客に対しては、AIがデータを分析し、きわめてパーソナライズされた消費者中心の体験を提供することができます。顧客の好みや行動を理解することで、企業はカスタマイズされた、レコメンデーション、先を見越したサポート、予測的なサービスを提供することができます。Eコマースのプラットフォームでは、顧客が問い合わせを行う前に問題を予測し、解決策を提示することができます。最新の進歩により、このテクノロジーはより利用しやすくなり、迅速に導入することが可能になりました。金融機関では、AI を利用して個々の顧客に合わせた金融アドバイスを提供したり、不正行為をリアルタイムで検出したりすることで、顧客の安全と信頼を確保しています。医療分野では、AI が患者のデータを分析してカスタマイズされた治療計画を提案したり、潜在的な健康問題を予測したりすることで、治療の質を高めることができます。このレベルのパーソナライゼーションは、顧客が理解され、大切にされていると感じることで、顧客満足度を高めるだけでなくロイヤリティを構築することにもつながります。新しい体験を生み出すことは、企業が競争力を維持し、進化する顧客の期待に応えるために不可欠です。

パートナーは、より効率的で効果的なコラボレーションを行うことで、AIの恩恵を受けることができます。AIはリアルタイムでのデータ共有と分析を促進し、パートナーが情報に基づいた意思決定を行うために必要な洞察を提供します。例えば、サプライチェーンネットワークでは、AIが需要の変動を予測し、在庫管理を最適化することで、すべての関係者が足並みを揃え、市場の変化に迅速に対応できるようにします。ベンダーもAIの統合から利益を得ることができます。AIは調達プロセスを合理化し、支払いを確実にタイムリーに行うことで、ベンダーとの関係を強化することができます。ベンダーのパフォーマンスデータを分析することで、企業は改善の余地を特定し、より強固なパートナーシップを構築することができます。さらに、AIは市場動向やベンダーの能力に関する洞察を提供することで、より良い条件や価格での交渉を支援することができます。もし企業がこのような取り組みのための統合プラットフォームを持っていたらどうでしょうか?

まとめると、AIが解き放つ可能性は、まだ完全に想像も理解もされていないということです。AIをデザインの中心に据えることで、その力を最大限に活用し、飛躍的な成果を生み出し、あらゆるレベルで競合他社を一歩リードすることができます。しかし、AIの活用をどのように始めればよいのか、という疑問があるかもしれません。短期間で明確な利益とリターンが得られる、価値の高いユースケースや取り組みを選ぶようにしてください。取り組みを時間枠で区切り、定義した時間枠内でプロジェクトが成功しなかった場合は次のプロジェクトに移行してください。 Extreme NetworksのCTOオフィスでは、さらに詳細な情報をご提供していきます。次回のブログでは、このアプローチを根本的にサポートするAIアーキテクチャの構築方法について説明します。