Last Updated on 2024-06-19 04:34 by 門倉 朋宏
組織は、生成AIの時代におけるIT支出を再考する必要があります。IBMのクラウド＆テクノロジー・アドバイザリー・プラクティスのパートナーであるデクラン・クームスによると、FinOpsとテクノロジービジネスマネジメント（TBM）のフレームワークを採用することで、技術支出の可視性と責任を確保することが重要です。これにより、組織はより規律ある価値主導のアプローチへと移行し、生成AIの影響を考慮することができます。
CIOは、ビジネスの運営と変革のバランスを取りながら、新しい能力の構築に支出したいと考えています。しかし、多くの組織が年次ベースでの予算プロセスを続けており、技術とビジネスの急速な変化に対応できていません。FinOpsは、財務機能だけでなく、ビジネス戦略と計画機能の核心に迫る文化的および運用モデルの変更です。これは、コスト所有と責任を組織の隅々に移行させ、より賢い意思決定を可能にすることを目的としています。
FinOpsは、生成AIの使用とスケールにおいてコスト意識の高い方法を支援し、ROIを追跡および測定する上で重要な役割を果たします。また、生成AIはFinOpsを加速させ、データのより良い活用、パターンの発見と文脈化の改善、データ駆動型の意思決定を可能にする洞察と推奨の提供、プロセスの合理化、およびアクションの自動化を支援します。最終的には、アプリケーションとコードの近代化を加速させ、コスト最適化の次のレベルを実現し、より大きな効率とビジネス価値を推進することが可能になります。
成功の鍵は、エンジニアがコスト最適化の推奨事項に基づいて行動を起こすことを促すことです。FinOpsを正しく実行することで、人々は適切なツール、可視性、およびインセンティブを与えられ、正しい行動を取りたいと思うようになります。
【ニュース解説】
組織が直面している新たな課題として、生成型人工知能（generative AI）の台頭があります。これは、IT予算の使い方を根本から見直す必要があることを意味しています。IBMのデクラン・クームス氏によると、FinOps（ファイナンシャル・オペレーションズ）とTBM（テクノロジービジネスマネジメント）のフレームワークを採用することで、技術支出の透明性と責任を高めることができるとされています。これにより、組織はより価値を重視したIT支出へと移行することが可能になります。
CIO（最高情報責任者）は、日々の運営を超えてビジネスの変革に資金を割り当てたいと考えていますが、多くの場合、年次ベースでの予算プロセスがこれを妨げています。FinOpsは、組織内のコスト所有と責任を分散させ、より賢明な意思決定を促す文化的および運用モデルの変更を目指しています。これはクラウドコストに限らず、全ての技術支出に関して適用されるべきです。
FinOpsは、生成AIのコスト意識のある使用とスケールアップを支援し、投資収益率（ROI）を追跡し測定することにより、その価値を実証するのに役立ちます。一方で、生成AIはFinOps自体を加速させることが期待されており、データの活用、パターンの発見、意思決定の支援、プロセスの合理化、そしてアクションの自動化を促進します。特に、アプリケーションとコードの近代化を通じて、コスト最適化をさらに進めることができるでしょう。
成功のためには、エンジニアがコスト最適化の推奨に従って行動を起こすよう促すことが重要です。FinOpsを適切に実施することで、エンジニアは適切なツール、可視性、インセンティブを与えられ、組織全体で正しい行動を取るようになると期待されます。
このような変化は、組織がIT支出をどのように管理し、どの技術に投資するかを再考するきっかけとなります。生成AIの進化は、ビジネスの変革を促進する一方で、コスト管理と価値創出のバランスを取る新たなアプローチを必要としています。また、FinOpsと生成AIの相互作用は、組織がよりデータ駆動型で効率的な運営を実現するための鍵となるでしょう。しかし、これらの技術と運用モデルの変更は、組織内の文化やプロセスに大きな変革をもたらすため、慎重な導入と適応が求められます。また、新しい技術の導入にはセキュリティやプライバシーの問題も伴うため、これらのリスクを管理するための対策も重要です。将来的には、FinOpsと生成AIの組み合わせによって、組織はより柔軟で効率的なIT支出を実現し、ビジネスの競争力を高めることが期待されます。
“生成AI時代のIT支出見直し、FinOpsとTBMが鍵となる” への2件のフィードバック
デジタルネイティブの視点から見ると、生成AIの時代の到来は、私たちの仕事や生活に革命をもたらす可能性があります。IBMのデクラン・クームス氏が指摘するように、FinOpsとTBMのフレームワークを採用することで、技術支出の透明性と責任を高めることが可能になります。これは、特に私たちのようにデジタル技術を駆使して生活する人々にとって、非常に重要です。
私たちは、新しい技術の導入によって生活がどのように変わるかを常に考え、それを受け入れる準備ができています。FinOpsは、生成AIの使用をよりコスト効率良く、かつ効果的に行うための枠組みを提供します。これにより、私たちは新しい技術を積極的に活用しながらも、そのコストを適切に管理することができます。
また、生成AIを利用することで、私たちの創造性や効率性がさらに向上します。データの活用や意思決定のプロセスが合理化され、より革新的なアイデアやソリューションを生み出すことができるようになるでしょう。これは、私たちが常に追求していることです。
しかし、新しい技術の導入には、セキュリティやプライバシーの問題も伴います。これらのリスクを適切に管理し、組織内の文化やプロセスに変革をもたらすためには、慎重な導入と適応が必要です。FinOpsと生成AIの組み合わせによって、より柔軟で効率的なIT支出を実現し、ビジネスの競争力を高めることが期待されますが、その過程で生じる課題にも注意深く対応する必要があります。
最終的に、私たちはこの変化を受け入れ、それを最大限に活用する方法を見つける必要があります。これは、デジタルネイティブ世代として、私たちが常に目指していることです。
生成AIの時代におけるIT支出の再考は、我々が直面している技術革新の波において、非常に重要なテーマです。デクラン・クームス氏が指摘するように、FinOpsとTBMのフレームワークを採用することで、技術支出の透明性と責任を確保することは、組織がより価値主導のアプローチを採るための鍵となります。このアプローチは、組織が生成AIの影響を考慮し、その利用を最適化する上で非常に有効です。
特に、生成AIのコスト意識のある使用を支援し、ROIを追跡および測定することは、投資の価値を実証する上で欠かせません。生成AIがFinOpsを加速させることで、データの活用やプロセスの合理化が促進され、組織はより効率的な運営を実現することができます。
しかし、これらの技術と運用モデルの変更は、組織内の文化やプロセスに大きな変革をもたらします。そのため、慎重な導入と適応が求められると同時に、セキュリティやプライバシーの問題も考慮する必要があります。これらのリスクを管理し、新しい技術の導入を成功させるためには、エンジニアや従業員に適切なツール、可視性、インセンティブを提供することが重要です。
最終的に、FinOpsと生成AIの組み合わせによって、組織はより柔軟で効率的なIT支出を実現し、ビジネスの競争力を高めることが期待されます。この進化は、情報の透明性を重視し、テクノロジーと金融の分野におけるニュースと動向を追及する私の立場から見ても、非常に興味深いものです。組織がこれらの変化をどのように取り入れ、適応していくかを観察することは、今後の報道において重要なテーマとなるでしょう。