現在のITインフラ導入状況
構成要素
従来型仮想化システム
ハイパーコンバージドインフラストラクチャ
プライベートクラウド
パブリッククラウド（AWS、Microsoft Azure、Google Cloud）
VMware Cloud（VMC）
現行のインフラ構成は、従来型から最新のクラウドサービスまで多岐にわたり、各インフラが相互運用されている可能性があります。このようなハイブリッド環境では、最適な運用体制とインフラの統合が求められます。
データベース運用・管理における優先課題
課題と対応策
運用管理の効率化・自動化
インフラの複雑さを管理するため、リソースプロビジョニングやメンテナンスの自動化ツールの導入が推奨されます。
コスト削減
クラウド利用の最適化と、低頻度アクセスデータの階層型ストレージ利用によるコスト管理が重要です。
セキュリティ
強固なアクセス管理とデータ暗号化の実施が必須です。CASBやIAMによるアクセス制御の強化も有効です。
データ分析・活用の迅速化
データウェアハウスやETLツールを活用し、データの収集から分析までの効率的なデータパイプラインの構築を進めます。
ITインフラと運用に関する主要な課題
データ量増加への対応
スケーラブルなクラウドストレージと効率的なデータ管理の導入により、増加するデータ量に対応します。
運用・保守における人的負荷とコスト
人的コストの軽減に向けて、インフラ管理におけるAIやRPAの導入も視野に入れます。
ハードウェア処理能力の不足
増加する処理負荷に対応するため、負荷分散やスケールアウトのアプローチを採用します。
セキュリティ対策の強化
マルチクラウド環境でのセキュリティポリシー統一とセキュリティ基盤の強化が必要です。
データ保護対策の不備
データ保護対策としてバックアップの多層化やディザスタリカバリ（DR）の構築を検討します。
人材・スキル不足
ITスキルの継続的な育成とリソースの外部調達による補完も重要です。
DX・AIの活用不足
データ活用戦略の再評価と、業務変革に向けたプロジェクトを推進します。
問い合わせ管理の現状と改善ポイント
問い合わせ管理システムが存在し履歴や進捗を一元管理
現在の管理体制をより活用するため、インシデントレポートやデータ分析機能の強化を検討します。
問い合わせシステムはあるが情報が分散し活用レベルが低い
システム内のデータ統合とワークフロー改善によって、効果的な運用体制を実現します。
問い合わせ管理システムがない場合
効率化のため、SaaS型問い合わせ管理システムの導入を検討します。
このように、現状のIT環境における課題を明確化し、それに対応するための具体的な解決策と戦略を提示することで、効率的なIT運用と事業成長をサポートします。
問い合わせ管理における課題
1. 進捗管理と可視性の欠如
現在、問い合わせ進捗のリアルタイムでの把握が難しく、複数の担当者が関わる案件においては情報の遅延や伝達ミスが発生しがちです。
対応策: 問い合わせ管理システム導入を検討し、進捗状況を一元管理することで、関係者全員が最新の状況を把握できる環境の構築を目指します。
2. ボトルネックの特定と改善が不十分
問い合わせが増加している中で、対応の遅延原因を特定し、迅速な対応やリソース再配分ができていないため、対応時間の短縮が課題です。
対応策: 統計レポート機能を活用し、ボトルネックの特定と改善プロセスの定期的な見直しを行い、業務効率化を図ります。
3. 問い合わせ内容の集計と分析の難しさ
問い合わせ内容が複雑化し、集計や分析に時間がかかるため、データをもとにした改善活動が遅れるリスクがあります。
対応策: 問い合わせデータの自動集計と分析ツールを導入し、統計情報から改善点を抽出しやすい仕組みの導入を検討します。
4. 管理情報の分散と非一貫性
問い合わせに関連する情報が個人メールや共有フォルダに分散し、一貫した管理が難しくなっています。
対応策: 問い合わせ管理システムの統一化により、データの一元化と情報の徹底化を推進します。
5. 問い合わせ管理が個人任せ
各担当者が独自に問い合わせ管理を行っており、業務が属人化しているため、緊急対応やリソースの適切な配分が困難です。
対応策: 問い合わせプロセスの標準化と責任分担の明確化を図り、全体的な業務負荷の均一化を目指します。
ITインフラの立場に基づく運用方針
ITインフラに関する立場の概要
自社インフラの導入を決定する立場
自社インフラの導入を検討する立場
自社インフラの運用をする立場
グループ企業への提案・販売の立場
その他顧客に対する提案・販売の立場
顧客環境の運用を行う立場
導入・提案には直接関与しない
ITインフラ導入方針
ハイブリッドクラウド：オンプレミスとクラウド双方の利点を活用し、柔軟な環境構築とスケーラビリティを重視。
オンプレミス／従来型仮想化基盤：データ保護やセキュリティ重視の観点からオンプレミス環境を優先。
クラウドファースト：迅速な導入と拡張性、コスト効率を重視し、クラウドインフラを基盤とする方針。
データベース運用・管理における優先課題
運用管理の効率化・自動化
自動化ツールの導入により、運用効率を上げ、管理コストを削減します。
コスト削減
オンデマンドでのリソース使用やスケール機能を活用し、運用コストの最適化を目指します。
セキュリティ強化
組織全体のセキュリティポリシーに沿った暗号化や監視ツールの導入を進め、セキュリティリスクを低減します。
データ分析・活用の迅速化
データレイクやウェアハウスを用いたデータ集約と迅速な分析プロセスの実現を目指し、意思決定をサポートします。
データベース統合
複数のデータベースを統合し、管理の簡略化とデータアクセスの効率化を図ります。
処理性能向上と拡張性の確保
高性能なデータベースアーキテクチャとオンデマンド拡張を利用し、将来的なデータ増加にも対応可能な環境を構築します。
ITインフラ運用とプロジェクト推進における現状の課題と対応戦略
1. ITインフラおよび運用に関する主要課題
データ増加対応の不足：データ量の急激な増加により、既存インフラでは処理能力が限界に達しており、対応が遅れがちです。
保守・運用の人的コスト増：運用保守に多大なリソースを割いているため、業務負荷が増加し、コストも上昇傾向にあります。
ハードウェア能力不足：処理能力が不足しているハードウェアでは、パフォーマンスの最適化が難しいのが現状です。
セキュリティとバックアップの不足：セキュリティ対策およびデータ保護のバックアップ体制に課題があり、リスク軽減の強化が必要です。
スキルギャップとDXの遅れ：データ利活用スキルの不足が顕著で、DXやAI導入が遅れています。また、データの有効活用に関する戦略も定まっていない企業が多いです。
2. 検討中または導入予定のITインフラ製品／サービス
生成AIの導入：生成AI活用により、データ解析や業務自動化の実現が期待され、効率向上を目指します。
クラウド／マルチクラウド環境：柔軟な拡張性とデータアクセスの利便性を提供するクラウドへの移行を推進。
エッジコンピューティング：データ処理の迅速化と帯域幅の効率的活用を目指し、リアルタイム分析の対応を強化。
IT周辺機器の更新：PCやワークステーション、外部ストレージなどを新調し、IT基盤の強化に努めます。
HCI（ハイパーコンバージドインフラストラクチャ）：スケーラブルなインフラとしてHCIを導入し、コストパフォーマンスの改善を図ります。
セキュリティおよびバックアップ強化：データ保護の観点から、最新のセキュリティ対策とバックアップ／リカバリーソリューションを検討。
3. ITインフラプロジェクトマネジメントの重要性
プロジェクトマネジメントの重要性については、以下の4つの認識レベルがあります。
社内外で重視されている：プロジェクトマネジメントの必要性が認識され、体制強化が進んでいます。
重要とされつつ社内の意識が低い：プロジェクトの成功にはPMが重要ですが、社内理解や支援が不足しているケースです。
自身は軽視し社内重視：プロジェクトマネジメントを個々の業務と捉え、組織的な視点が欠けがちです。
重要性の認識が低い：社内全体でプロジェクト推進のリソースやインフラが不足し、重要性の認識が薄い場合もあります。
4. ITインフラプロジェクトにおける課題
PMにかかる負荷集中：プロジェクト進行の多くの責任がPMに集中し、負担が増加しています。
スケジュールの遅延：プロジェクト計画が遅れる要因として、体制やプロセスの整備が不十分であることが挙げられます。
PM人材の不足：プロジェクト管理の専門人材が不足しているため、リソース管理に課題があります。
進め方や立ち上げ方が不明瞭：プロジェクト開始に必要なスキルや知識が組織全体で不足し、円滑な立ち上げが難しい状況です。
PM育成環境の未整備：PMのスキル向上に向けた体制や研修制度が不十分なため、育成が進んでいません。
管理ルールの整備不足：標準化された管理プロセスがなく、プロジェクト進捗や業務状況が可視化されていないケースが多いです。
これらの課題に対して、データとテクノロジーの活用を戦略的に推進し、AIとクラウド基盤を活かした効率化とリソース管理の強化を行うことで、企業のITインフラ運用の高度化を目指すことができます。
エンドツーエンドのデータサイエンスプラットフォームの提供について
提供するエンドツーエンドのデータサイエンス・プラットフォームは、データサイエンティストやビジネスユーザーがセルフサービスでアクセスでき、統合・サポート・自動化されたツールを通じて、モデルの構築から本番稼働までのプロセスを迅速かつ効率的に行える環境を提供します。このプラットフォームは、データ管理からAIモデルの本格展開までを一貫してサポートし、データドリブンな意思決定を推進するための基盤を構築します。
主な機能
統合プラットフォーム：データとAI機能を一元化して効率的なデータサイエンス環境を提供。
自動化によるデータ統合強化：エンジニアリング・タスクを自動化し、データ統合プロセスを効率化。
ガバナンスとセキュリティの自動化：アクティブなメタデータにより、データの保護やセキュリティ管理を効率化。
リスク管理AIモデル：AIモデルを利用した高度なリスク管理を提供。
データファブリック・アプローチ
データ・ファブリック・アプローチは、AIが組み込まれたクラウドネイティブのデータプラットフォームにより、サイロ化されたデータの接続と管理を可能にします。このアプローチにより、データは一貫したハイブリッドクラウド環境で活用され、ユーザーはセルフサービスでデータアクセスが可能になります。こうして、企業全体の生産性向上とデータ管理の複雑性の軽減を目指しています。
データファブリック・アーキテクチャを基盤とするプラットフォームで、あらゆるデータソースや環境におけるデータの収集、整理、分析を迅速に実行できます。ハイブリッドクラウド環境内に散在するサイロ化されたデータを統合し、データファブリックの形成を通じて企業の生産性を高め、データ管理の複雑さを軽減します。
複数のクラウド環境を跨いで統一的なデータインフラを提供するため、データ分析やAIの導入を計画している企業にとって、優れたプラットフォームといえるでしょう。
ITインフラのアジャイル化とリスク低減
AIとDevOpsの運用を統合することで、テクノロジー運用のアジャイル性と影響力を高め、コストとリスクを効果的に軽減するプラットフォームです。広範なエコシステムにより、サードパーティのツールをオープンにサポートしつつ、最先端AI技術も活用可能です。このため、将来的な成長やAIエンジニアリング構築に必要な最新の情報アーキテクチャーを備えた柔軟なインフラが実現します。
AIモデル運用管理
データ検索からモデル構築、導入、監視まで、エンドツーエンドのAIライフサイクルを一元的に管理できるツールセットを提供します。ビジュアルまたはコードによるモデル開発に加え、MLOpsによるモデルの自動再訓練が可能で、透明性と精度の向上を支援します。また、バイアスや精度の時間経過による変化を継続的に監視し、信頼性の高いAIモデル運用をサポートします。
透明性とトレーサビリティの向上
重要な機能であるツールは、各AIモデルの開発と導入の詳細なトレーサビリティを提供します。これにより、利用者はAIモデルやサービスがどのように作成・導入されたかを把握でき、自身の業務やビジネスニーズに適合しているかを判断しやすくなります。透明性の向上は、AIソリューションの採用に対する信頼感を高め、適切なリスク管理を支援する要素として機能します。
ソフトウェアの組み合わせにより、ITインフラをより効率的かつ柔軟に運用し、AI導入のアジリティと信頼性を確保する基盤が整います。
増大するITインフラ部門の負担と効率化への道
近年、企業のIT部門は深刻な課題に直面しています。デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展、リモートワークの普及などにより、ITインフラの管理業務が飛躍的に複雑化しました。特に、PC調達、展開、配布、更新など、日常的な業務がリソースを圧迫しており、限られた人員での効率的な運用が求められています。
IT部門が抱える主な課題
PC運用管理の煩雑さ
調達、キッティング、展開、配布、更新、トラブル対応といった作業が多岐にわたり、属人的になりがち。
業務引継ぎや体制変更時に運用が滞るリスクが高い。
効率化の行き詰まり
改善点は認識しているものの、適切な手法や導入プロセスが明確でないため、現行の運用方法に依存する傾向。
解決策：PC運用の全自動化
煩雑なPC運用管理の負担を軽減するため、自動化ソリューションが有効です。たとえば、「Cotoka for PC」はWindows Autopilotとの連携により、PC運用の主要プロセス（調達、展開、配布、更新、管理）を全自動化します。このソリューションを導入することで、以下の効果が期待されます：
運用コスト削減：人的リソースの負荷を軽減。
業務効率化：日常的なタスクを自動化し、IT部門がコア業務に集中できる環境を提供。
運用の一貫性向上：属人性を排除し、標準化されたプロセスを確立。
ITインフラおよび運用における共通課題
企業全体でITインフラの運用に関する以下の課題が浮上しています：
データ量の増加：ストレージ容量や処理能力の不足。
人的負荷：複雑化する運用保守業務。
セキュリティ不足：脅威の高度化に対応した保護策の不備。
スキル不足：新しい技術（DX、AI、クラウド活用）への対応力の欠如。
これらの課題に対応するためには、包括的なソリューションが必要です。
解決に向けた戦略と推奨ソリューション
次のようなITソリューションや運用モデルが、課題解消の一助となります：
クラウドおよびマルチクラウドの活用：拡張性と柔軟性を確保。
エッジコンピューティング：分散型処理でリアルタイム性を向上。
全自動PC運用管理：Cotoka for PCのようなツールを活用。
セキュリティ強化：ゼロトラストアーキテクチャや包括的なバックアップソリューションを導入。
人材育成と自動化ツールの導入：生成AI（ChatGPTやGitHub Copilot）やコード補助ツールを活用し、人的リソースの効率化を促進。
次世代ITインフラへの展望
これからのIT部門には、単なる負担軽減だけでなく、より戦略的な役割が期待されます。運用を効率化することで、次のような高付加価値業務へのシフトが可能です：
データドリブンな意思決定の推進。
DXプロジェクトやAIソリューションの導入。
ビジネス成長を加速するIT戦略の実現。
限られたリソースを最大限に活用するため、現状の課題を認識し、適切なソリューションを取り入れることが重要です。このような取り組みを通じて、IT部門はコスト削減と業務効率化の両立を図り、企業全体の成長を支える中核的な存在となるでしょう。
情報システム管理業務の現状と課題
現代の企業環境において、情報システム部門は多岐にわたる業務負担を抱えており、戦略的な役割を十分に果たすことが難しい状況にあります。以下に主な課題を整理しました：
1. トラブル対応に追われ、戦略的業務へのシフトが困難
システム障害や日常業務に対する対応が優先され、DX推進やイノベーション活動にリソースを割けない。
2. 業務の非効率性
アナログ作業や非自動化プロセスが多く、効率化を妨げている。
作業の属人化が進み、標準化やチーム間での一貫性が欠如している。
3. セキュリティとスキルの課題
セキュリティ対策が不十分であり、リスク管理の意識が高まっている。
専門性の高い知識が求められる一方で、学習やスキルアップのための時間やリソースが不足している。
4. ビジネス価値への貢献不足
情報システム部門がコストセンターとして扱われることが多く、会社の収益に直接貢献していると認識されていない。
経営層や事業部門との連携が不十分であり、戦略的パートナーとしての役割が期待されていない。
解決策：戦略的IT運用への転換
これらの課題に対処するためには、以下のようなアプローチが有効です。
1. 業務プロセスの自動化と効率化
GitLab製品の活用
GitLab Self-managed Premium/Ultimate や GitLab.com Ultimate を利用し、CI/CDのプロセスを統合的に管理。自動化と開発スピード向上を実現。
チーム間のコラボレーションを促進し、属人化を解消。
2. データサイエンスとAutoMLの導入
プラットフォームの選択肢：
IBM Watson、DataRobot、RapidMiner、KNIME Analytics Platform などを活用し、機械学習モデルの構築プロセスを自動化。
データ分析の効率化により、ビジネスへの貢献を強化。
3. セキュリティとBCP対策の強化
Windows 11対応に伴うIT投資
ファイルサーバー（Windows Server）のリプレース による効率的なデータ管理。
セキュリティの強化：ゼロトラストアーキテクチャやマルチクラウド環境のセキュリティソリューション導入。
BCP対策：災害時にも運用を維持するインフラ整備。
4. IT部門のビジネス価値向上
ITシステムを月額費用で調達可能なサービスを活用し、コストの見える化を進める。
経営層や事業部門との連携を強化し、IT部門の役割を「コスト削減」から「収益貢献」に変換する。
今後の重点分野
1. モバイル環境整備とWi-Fi強化
リモートワークやモバイル業務を支えるため、安定した通信インフラを構築。
2. DX推進を支えるデータ活用
データの整理、分析、可視化を通じて、事業成長を支援。
LLM（Anthropic、Cohere、Databricksなど）を活用したAIソリューションの実装。
結論：課題解決を通じた持続的な成長へ
情報システム部門が現状の課題を解消し、戦略的役割を果たすためには、最新のツールやソリューションを導入しつつ、業務効率化とビジネス価値向上の両立を目指す必要があります。IT部門の負担軽減により、企業全体の競争力が向上し、持続的な成長への道が開かれるでしょう。
ITシステムにおける関心分野と導入予定
1. 関心のある技術分野
企業のIT戦略を支えるために注目されている分野を以下に整理しました。これらの分野は、効率的な運用、コスト削減、持続可能性の向上に寄与することが期待されています。
主要関心領域：
クラウド活用
パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウドの統合的活用。
仮想化および統合技術
サーバーおよびストレージの仮想化、統合、リプレース、拡張。
ハイパーコンバージドインフラストラクチャ（HCI）
分散型インフラを統合し、柔軟性とスケーラビリティを向上。
エッジコンピューティング
IoTやリアルタイム処理のためのデータ分散管理。
AIおよび生成AI
業務効率化と高度な意思決定支援。
サブスクリプションモデルおよびas-a-Service
月額課金モデルを活用し、柔軟なリソース管理を実現。
カーボンフットプリント削減
サステナビリティに向けたIT資産の最適化と運用改善。
2. 導入・更新を検討している製品/サービス
企業の成長戦略を支えるために、以下の製品やサービスの導入が検討されています。これらは現行の課題を解消し、業務の効率化と競争力の強化に寄与することが期待されています。
製品・ソリューションカテゴリ：
生成AIの活用
自然言語処理、画像生成、コード生成の効率化。
クラウドおよびマルチクラウド
複数のクラウド環境を活用し、運用の最適化を実現。
エッジコンピューティング
分散処理により、データ伝送コスト削減とリアルタイム性を強化。
PC・ワークステーションおよび周辺機器
リモートワークや分散チームの生産性を向上。
サーバーおよび外付け型ストレージ
データ処理能力向上と信頼性確保。
ハイパーコンバージドインフラストラクチャ（HCI）
シンプルなデプロイと運用の一元化。
セキュリティソリューション
ゼロトラストやリアルタイム監視によるリスク軽減。
データバックアップおよびリカバリー
データ保護の強化と事業継続性の確保。
ITシステムの月額費用調達モデル
資本コストの削減と予算管理の柔軟性向上。
3. 戦略的視点：IT投資の方向性
これらの分野への投資は、次の3つの観点で効果を発揮します：
運用効率化
クラウドや生成AIを活用し、業務プロセスの自動化を推進。
スケーラビリティと柔軟性
HCIやクラウドの導入により、将来的なニーズにも柔軟に対応。
セキュリティとレジリエンス
データ保護とリスク軽減を優先したIT基盤を構築。
結論：持続可能なIT基盤の構築へ
IT分野の最新技術を積極的に採用することで、企業は競争力を維持しつつ、持続可能な運用モデルを実現できます。特に生成AIやクラウド、セキュリティ分野への投資は、コスト効率と収益向上の両立に貢献するでしょう。
ITソリューションと技術カテゴリ：改善提案
1. セキュリティ関連ソリューション
企業のデジタル資産を守るために重要な分野を以下に分類しました。これらの技術は、ゼロトラストアーキテクチャや高度な攻撃対策に対応するものです。
主要セキュリティ技術：
データ保護および暗号化
暗号化、鍵管理（HSM、キー管理ソリューション）で機密情報を保護。
境界防御
ファイアウォール、WAF、SASE、CASB、SWGを活用した多層防御。
攻撃対策および侵入検知
侵入防御、ペネトレーションテスト、脆弱性診断。
DDos攻撃対策、フィッシング対策、標的型攻撃への即時対応。
クラウドセキュリティ
CIEM、CSPM、CTEMを活用し、クラウド環境の脅威を監視・管理。
Kubernetes/コンテナセキュリティ
分散アプリケーション環境におけるセキュリティの強化。
認証管理とID保護
IDaaS、顔認証などを利用したシームレスで安全な認証管理。
セキュリティ運用最適化
SOC（セキュリティオペレーションセンター）、SIEM（セキュリティ情報・イベント管理）。
エンドポイント保護
EDR、WAAPでのリアルタイム攻撃検知と対応。
2. ネットワーク関連ソリューション
柔軟で高効率なネットワーク運用を実現するために必要な技術を以下に整理しました。
主要ネットワーク技術：
ネットワーク仮想化・統合
SD-WANやネットワーク仮想化技術を活用した効率的な運用。
ネットワーク管理
IPアドレス管理、DNS運用管理でトラブルを最小化。
ワイヤレスLAN最適化
Wi-Fiソリューションで高速かつ安定した通信環境を構築。
パフォーマンス改善
ネットワーク運用効率化やアプリケーションパフォーマンス最適化。
APIネットワークの最適化
API Gateway、Ingress Controllerを活用したアプリケーション連携。
3. ストレージおよびデータ基盤
データの増大に対応しつつ、高速性と信頼性を向上させる技術を重点的に整理しました。
主要ストレージ技術：
仮想化とスケールアウト
ストレージ仮想化（SDS）、スケールアウトソリューションで柔軟な容量管理を実現。
ディザスタリカバリとバックアップ
ビジネス継続性を確保するための堅牢なリカバリソリューション。
パフォーマンス最適化
フラッシュストレージ、NAS、VDI高速化で業務効率を向上。
データベース高速化
仮想化基盤プラットフォームの強化でデータ処理を最適化。
4. AI関連ソリューション
AIの高度な分析能力を活用し、業務効率化と新規価値創出を目指します。
主要AI技術：
AIアクセラレータ
高速データ処理と機械学習モデルの実行。
生成AIサービス
テキスト生成、画像生成、意思決定支援における活用。
5. クラウド関連ソリューション
クラウドインフラを活用した持続可能なIT運用を目指します。
主要クラウド技術：
プライベートクラウド構築
データ保護と独自運用ニーズへの対応。
クラウドアプリケーションと統合
シークレットマネジメントやガードレールによる運用効率化。
モバイルセキュリティ
リモートワーク環境における安全性向上。
Infrastructure as Code（IaC）
設定の一貫性と自動化を実現するコードベースの管理手法。
提案の方向性：統合的アプローチ
企業がこれらの技術を統合的に活用することで、次の成果が期待されます：
セキュリティの高度化
境界防御と内部脅威の包括的管理。
効率的なネットワークおよびストレージ運用
コスト削減と柔軟性向上。
AIとクラウドの活用による革新
新規価値創出とデータ活用の最大化。
これらのソリューションが、企業の持続可能な成長と競争力強化に大きく貢献するでしょう。
ITインフラの現状と課題、対応策
1. 今後の導入・更新予定の製品／サービス／ソリューション
デジタル変革（DX）を加速し、企業の競争力向上に寄与するために検討されるソリューション：
生成AIの活用：データ分析、業務効率化、意思決定支援における活用。
クラウドおよびマルチクラウド：柔軟なリソース活用とコスト最適化。
エッジコンピューティング：リアルタイム処理が求められる環境でのデータ活用。
IT機器・インフラ：PC、ワークステーション、サーバ、外付けストレージの刷新。
ハイパーコンバージドインフラ（HCI）：統合型インフラでの運用効率化。
セキュリティソリューション：包括的なデータ保護および脅威対応。
バックアップおよびリカバリー：障害発生時の迅速な復旧。
月額費用型調達モデル：資産の所有からサービス利用型モデルへの移行。
2. ITインフラ調達・管理における課題
現状のインフラ運用が直面している主要な課題を以下に分類：
運用の複雑さとスキル不足
複雑化するITインフラ管理：マルチクラウド環境や仮想基盤、次世代技術の導入増加により、管理が煩雑化。
人材・スキル不足：クラウド、AI、セキュリティなどの専門技術に対応できる人材が不足。
高コスト構造の課題
初期コストと維持費の負担：データセンターの維持費用や高額な初期投資。
運用コストの上昇：パブリッククラウドやオンプレミス設備の運用費用増加。
データ管理と調達の非効率性
増え続けるデータ：効率的なストレージ運用とバックアップ管理の必要性。
調達サイクルの長期化：資産の所有モデルに基づく長期間の調達プロセス。
月額費用モデルへの移行：従来の購入型からサブスクリプション型への移行に伴う課題。
3. 現在の取り組みおよび今後の対応策
課題解決を目指し、以下の具体的な取り組みを実施または計画中：
データ保護・災害対策
バックアップおよびリカバリー強化：データ損失防止と迅速な復旧対応の整備。
災害対策：地震や停電などに備えた冗長化と復旧計画の構築。
インフラ基盤の強化
仮想基盤の刷新：スケーラブルな仮想環境構築によるリソースの最適利用。
コンテナ基盤の活用：アプリケーション開発および運用の効率化。
クラウド活用・移行：オンプレミスからクラウドへの移行による柔軟性向上。
クラウドリフト＆シフト：既存システムのクラウド適用による迅速な移行。
セキュリティとリスク管理
APIセキュリティおよびWAF（WAAP）：アプリケーションおよびデータ保護の強化。
マルチクラウド・ハイブリッドクラウド対応：セキュリティ基準を統一し、リスク軽減。
CNAPP導入：クラウドネイティブセキュリティの高度化。
運用とサポートの効率化
ヘルプデスクおよびサービスデスク改善：エンドユーザー対応の迅速化。
ネットワーク運用最適化：ネットワークの可視化と管理効率化。
4. 提案する優先的アプローチ
インフラのモダナイゼーション
仮想基盤やコンテナ基盤の導入を加速し、効率的な運用環境を整備。
セキュリティの強化
包括的なデータ保護とリスク管理を徹底し、ビジネス継続性を向上。
クラウド移行の推進
リフト＆シフトの戦略を活用し、既存システムを迅速にクラウドに移行。
データ管理の効率化
バックアップおよびディザスタリカバリ対策を強化し、ストレージ利用を最適化。
スキルアップと人材確保
ITチーム向けのトレーニングプログラムを導入し、技術力を強化。
これらの取り組みを通じて、ITインフラのコスト効率向上と運用の最適化を図るだけでなく、事業全体の競争力向上につなげることが可能です。
