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。