マネージドSP：マネージドクラウドサービスによるAIの価値最大化

本IDC Perspectiveでは、マネージドサービスプロバイダーが自動化、特にAIを活用して成功を収めるためには、自動化の価値を最適化すると同時に、組織がマネージドクラウドサービス利用時に達成を目指す期待される成果を満たす、包括的な能力セットの導入が必要となる点について考察します。本資料では、マネージドクラウドサービスにおけるAI活用時の期待価値の定義と成果測定に関わる要素を検証し、マネージドクラウドサービス利用時のAIに関する企業のビジネス上の懸念事項への洞察を提供します。さらに、自動化のためのリスク曲線の確立、マネージドクラウドサービスの一部としてAIを活用する際のリスク管理・軽減に必要な重要機能の定義、競合環境の影響および新たなビジネスモデルへの移行可能性の理解について考察します。IDCのアウトソーシングおよびマネージドクラウドサービス担当プログラムバイスプレジデント、David Tapper氏は次のように述べています。「自動化がマネージドクラウドサービス支援の主役となる中、マネージドサービスプロバイダー（SP）は、これらのサービス提供を支援するために、特にAIを含む多様な自動化を最適に展開する方法に関する効果的な青写真を設計する必要があります。これには、マネージドクラウドサービスに対するライフサイクルアプローチの採用が求められます。マネージドサービスプロバイダーが、マネージドクラウドサービスの一環として顧客のAI利用を効果的に支援するために必要な投資には、KPIとリスク要因に基づきサービスのライフサイクル段階ごとにAIの種類を調整すること、AI利用を支えるビジネス構造を設計すること、AI在庫管理機能を構築すること、そしてAIと人的労力の進化に関するロードマップを作成することが含まれます。」

エグゼクティブのスナップショット

状況概要

• エグゼクティブサマリー
• マネージドクラウドサービスのライフサイクル全体において、ビジネス構造とAIを連携させる
  • サービスライフサイクル全体におけるAIタイプの整合性の必要性
    • マネージドクラウドサービスによる組み込み変革
    • サービスのライフサイクルの各段階にAIを整合させ、リスクを管理しながら出力を最適化すること
  • サービスライフサイクルの自動化に必要なビジネス構造
• AIの価値：期待される成果
  • 成果の定義
  • 成果の測定
    • SLAおよびSLOは、マネージドクラウドサービスのライフサイクル全体におけるリスクの程度を決定する
• AIに関するビジネス上の懸念事項とリスク
  • ビジネス上の懸念事項
  • リスク曲線：マネージドクラウドサービスにおけるAI活用時の戦略的考慮事項
    • AI導入に伴うリスクのライフサイクル曲線
    • ビジネスおよびITのKPIは、マネージドクラウドサービスのライフサイクル全体においてAIを整合させる
      • マネージドクラウドサービスにおけるAIの運用リスク要因
• 期待される成果を確保しつつ、AIのリスクを管理・軽減する
  • リスクの所有権
  • リスク管理の要件
    • 構造的要件
    • エンドツーエンド在庫管理システム
• パートナーおよび新たなビジネスモデルの影響
  • パブリッククラウドプロバイダー
  • 業界のビジネスモデル

サービスプロバイダーへのアドバイス

参考資料

• 関連調査
• 要約