賢明なCIO：第4話 – 「AI導入準備に伴う隠れたコスト」

ロイ・イルズリー：AIに関して、人々が本当に理解していない最大の点は、第一に、組織内のどこにAIが存在するのか、ということです。 それを監視・測定しなければ、コストを把握できず、ひいてはその価値を見極めることもできません。 AI を導入して、コスト X の素晴らしいユースケースを見つけたとしても、それをスケールアップすると、そのスケールアップにかかるコストが、得られるメリットを上回ってしまう可能性があります。その計算はまだ行っていません。 それがどのように機能するのか、私たちには分かりません。

ブラッド・ブシック：現在お聴きいただいているのは、パーク・プレイス・テクノロジーズがお届けする『Savvy CIO: Modernized Wisely』です。 司会のブラッド・ブシックです。この番組では、予算の逼迫、AIの導入、セキュリティ、そしてすべてを台無しにすることなく事業を継続させる術について、日々これらの問題に取り組んでいる方々をゲストに迎え、語り合います。 現在、企業は AI イニシアチブに数百万ドルもの資金を投入しています。彼らはパイロットプロジェクトを立ち上げます。 コンサルタントを雇い、プラットフォームを購入する。しかし、数ヶ月が経っても、実際には何も変わっていないかのように感じられ、私たちは皆、頭をかきむしるばかりだ。 最新のデータによると、AI の隠れたコストは、実際にはインフラやデータの整理整頓にあるわけではありません。モデルでさえもありません。 それは、適切に活用されない、あるいは組織が予期していなかった方法で独創的に過剰に活用されてしまうものへの投資なのです。

ロイ・イルズリー氏は、業界を問わず、規模の大小を問わず、この傾向が展開していく様子を最前列で見てきました。 彼は IT 分野で 40 年以上の経験を持ち、防衛、公益事業、自動車、小売、消費財（FMCG）業界など、さまざまなコンサルティング会社やエンドユーザー企業で働いてきました。 本日は、AI プラットフォームから真の価値を引き出している企業と、沈没コストという「煉獄」から抜け出せずにいる企業との違い、そして、その泥沼に陥らないための方法について、ロイ氏にお話を伺います。 ロイさん、『Savvy CIO』へようこそ。

ロイ・イルズリー：はい、ブラッド、どうもありがとうございました。また、お招きいただきありがとうございます。

ブラッド・ブシック：ねえ、あなたの経歴、本当にすごいですね。まずは、ご自身について少しお話しいただけますか？なぜ、AI導入に向けた準備に伴う隠れたコストについて、あなたに聞くのがまさにぴったりなのか、その理由も教えてください。

ロイ・イルズリー：そうですね、アナリストとして私たちが非常に幸運であり、また得ている重要な利点の一つは、テクノロジー業界の主要なリーダー全員と接触できることです。 また、Omdia では膨大な量のデータにもアクセスできます。75,000 件のエンドユーザーの予算情報を保有しています。さらに、許可を得た何千人ものエンドユーザーから、見解や意見を収集しています。 ですから、アナリストという立場は、非常に恵まれた立場と言えます。また、かつてはリスナーの皆さんが現在行っているような実務に携わっていた身としては、時には「火消し」をする必要がないような気分になることもあります。 私がすべきことは、皆さんがそうした火消し作業を回避できるよう手助けすることです。というのも、私がその仕事に従事していた頃、それがどのようなものかを身をもって知っていたからです。そして今日、私はこれらすべての情報にアクセスできるようになりました。その情報に集中することができるのです。 その情報を精査し、エンドユーザーが自分でこれらすべてを整理する必要がないよう、それを活用する人々にアドバイスを提供することができます。

ブラッド・ブシック：CIOやITリーダーである私たちが、ロードマップや予算、あるいは特定のプラットフォームにいくら費やしているかといった情報を提出するよう求められるたびに、ロイはあらゆる業界にわたるそうした情報をすべて把握しているのです。 そのすべての情報から、ある種のパターンが見えてくるのではないでしょうか。新規クライアントとの最初の会話で、「現在、我々はこのような状況にあります。 これが、私たちの現在の成熟度です。これが、経営陣からの支援の状況です」と示唆するような点は何でしょうか。企業がその道のりのどの段階にあるかを迅速に評価するために、あなたにとって重要な要素は何ですか？

ロイ・イルズリー：そうですね、その多くは実際には、状況に対してどのように反応し、対応するかという点における彼らの成熟度にかかっているのです。例えば今のAIを例に挙げると、AIは大きなブームとなっています。 15年前にさかのぼれば、クラウドについても同じようなことがありました。ですから、顧客と話す際に注目すべきなのは、すでにこの道のりを歩んできて、「そうだ、 「これらがすべて良いものなのは分かっている。でも、前回これを試した時、ある段階まで進んだところで、実はこうすべきだったと突然気づいたんだ」と言うような顧客です。そういう人たちにこそ、 「そう、今回はそうすべきだ」と言う人たちです。あるいは、「いや、この技術があればその必要はない。こう考えるべきだ」と言う人たちです。

彼らはそれを理解し、その場を離れて、リスク軽減策やそれに対する対応策の策定に取り掛かるでしょう。 その考え方がそれほど進んでいない、あるいはそのような実績がない組織は、あなたに指導を求め、質問を投げかけてもらう傾向があります。そうして、彼らは現場に戻り、ある意味であなたのもとに戻ってきて、 「ああ、今ならあなたの言っていることが理解できました。 「X、Y、Zについてお聞きしてもよろしいでしょうか？」というように。つまり、成熟度には幅広い範囲がありますが、それだけでなく、業界や、テクノロジーをどのように、どこで活用しているかという点においても、幅広い範囲があります。

ブラッド・ブシック：ここで、あなたと私、そしてもちろんリスナーの皆さんも、日常的に耳にするあの概念、あるいはフレーズについて話を移してみたいと思います。それは、いわゆる「AI対応」とはどういうことか、ということです。 記事を開けば、必ずその言葉が目に飛び込んできます。あなたの視点、とても気に入っています。「AI対応」であるとは、実際にはどういうことなのでしょうか？そして、もし企業がそう主張してきた場合、そのポートフォリオにはどのような要素が示されていることを期待しますか？

ロイ・イルズリー：これは非常に興味深い質問ですね。というのも、顧客と話をすると、彼らがAI導入の準備が整っている場合、 すでに多くの体制が整っており、彼らと話し合うと、理解する立場にある私にとっては、その話が完全に理にかなっているのです。 そして、それは組織全体でのトレーニングとスキルの習得から始まります。 つまり、経営幹部は AI とは何かを理解していなければなりません。また、すべてのビジネスユーザー、すべてのエンドユーザーも、AI とは何か、何ができるか、何ができないかを理解していなければなりません。 興味深い例を挙げると、1、2年ほど前にあるイベントで講演をした際、プレゼンテーションの後、ある参加者が興奮した様子で私のところにやってきて、AIの素晴らしい活用事例があると言ってきたことがあります。 そのユースケースとは、「客室乗務員や航空会社のために、飛行先の天気や目的地を教えるシステムを開発すれば、必要な分だけの服を荷造りできるようになる」というものでした。 そこで私は彼らを見て、「Google で調べればわかるよ」と言いました。

ブラッド・ブシック：それ、本当に素晴らしいね。

ロイ・イルズリー：そう、理解が深まったら、次は「自分はそれに備えができているか？」という現実的な問題に直面することになります。これは、数年前にファーマーズ・インシュアランス社のCEOと交わした会話でした。 その際、彼女が言っていたのは、AI を理解し始める前に、データの整理に 7 年もかかったということでした。 つまり、スキルが必要であり、さらに AI がデータ、品質、セキュリティに依存していることを理解しなければなりません。 したがって、この 2 つの要素が整ったら、AI を運用できる状態にするために次に必要なのは、ガバナンスの成熟度と、責任を担う人物の存在です。 そして、約1年前、米国の多くの州で、AIへの対応、規則、 規制、ガバナンス、そしてそれをどのように監視できるかを理解したからです。

そこで、組織内に、必ずしも他のメンバーの直属の上司ではないものの、会社とAIの両方にとって最善の利益となる決定を下せる責任者を置く必要があったのです。 率直に言って、開発者に話を聞けば、彼らはおそらく OpenClaw のようなツールを使って、あれやこれやと開発することに非常に熱心であり、その分野では素晴らしい才能を発揮するでしょう。 そして、それは問題を解決するかもしれませんが、実際にはガバナンス上の問題やリスクをもたらす可能性もあります。 そして、そのバランスをどのように取るかが重要であり、そこでこの役割が発揮されるのです。つまり、これら 3 つのステップが鍵であり、それを踏まえて初めて、有意義な議論を始めることができるのです。

ブラッド・ブシック：そうですね、その3つの重要なステップには、リズムと順序、そして規律があると思います。 そして、ご指摘の通り、自律的なコーディングやヘッドレスCRMを受け入れる際に、どのような問題が生じる可能性があるのか、まだ完全には理解しきれていないほど、この分野は新しいと感じています。 文字通り、これに伴う「バタフライ効果」を私たちは理解できていないのです。そこで、組織が「AI 対応である」ということ、そして「何が現実で何が誇大宣伝なのか」について考えるとき、 実は、その背後にある経済的な側面について掘り下げたいと思っています。というのも、隠れた費用については誰もが馴染みがあると思うからです。クラウドコストで痛い目を見たり、大規模言語モデルから予想外の請求書が届いたりしたときは、まるで、 「うわっ、誰かが特定のモデルをフル稼働させていたせいで、毎月3万ドルものトークンを消費していたなんて、全く気づかなかったよ」 しかし、従業員の抵抗や導入の遅れといった要因に隠れたコストが絡んでいるというこの考え方は、私にとってははるかに陰湿なものに思えます。 あなたがこれまで話を聞いてきた多くの人々の経験を踏まえて、組織が実際にAIのスケールアップを開始した際に直面する、最もコストのかかる予期せぬ事態とは何でしょうか？

ロイ・イルズリー：そうですね、実際には2つの形があると思います。ある会社と話していたのですが、確かGoogleだったと思います。 会社名を間違えているかもしれませんが、彼らがAIの開発について話してくれた際、ある開発者が一晩で数千のトークンを浪費してしまったが、彼らがそれを発見して停止させ、その後、その手法を見直したという話でした。 しかし、先ほどご指摘いただいた点、つまり、トークンを使用しているもののその仕組みを理解していない開発者や、トークンエコノミーを理解していない企業は、日常的に見られる現象の一つです。 実際、今年初め、サンノゼで開催された GTC に参加した際、ある企業の人たちと話をしたところ、 「実は、現在シリコンバレーでの採用活動において、開発者たちは、当社が彼らにどの程度のトークン予算を割り当てるのかを知りたがっています。単に給与がいくらなのかだけでなく、実際にどれだけのトークンを自由に使えるのか、という点です」 ですから、その点は、人々が徐々に理解し始めていることの一つです。

しかし、AIに関して人々が本当に理解していない最大の点は、A、組織内のどこにAIが存在しているのか、ということだと思います。自分の組織で誰がどのAIを利用しているか、ご存知ですか？ 多くの企業が、Microsoft Copilotに従業員1人あたり月額20ドルを支払っています。実際にCopilotを利用している人は何人いるのでしょうか？ 使われていない、あるいは利用率が5％に満たないものに対して、Microsoftに数百万ドルも支払っているのでしょうか？ 私たちはそれを監視も測定もしていません。そして、監視も測定もしなければ、コストを把握できず、ひいてはそれがどのような価値をもたらしているのかを判断することもできません。奇妙なことに、 先日、IBMとの会話の中で、FinOpsの観点から、単にクラウドコストだけでなくトークンコストも把握・理解し、それをビジネス価値へと変換し、それがどのようにスケールしていくかについて話し合いました。 なぜなら、AI を導入して、コストが X の素晴らしいユースケースを見つけたとしても、それをスケールさせると、そのスケールに伴うコストが、得られるメリットを上回ってしまう可能性があるからです。私たちは、その計算をまだ行っていません。 それがどのように機能するのかはわかりません。

ブラッド・ブシック： それは本当に素晴らしいですね。実に的を射た指摘です。そして私は今、これまで以上に強く実感しています。組織はAIそのものやそのコストを理解していないだけでなく、誰がそれを主導すべきかについても理解していないのです。 組織によっては、いわゆる「AIが参加している戦略委員会」というものを目にしてきましたが、IT部門の誰もその戦略委員会に在籍していないため、これは完全に間違った配置です。 しかし、私たちのリスナーは、あなたが先ほど触れたこの考えに非常に強い関心を持っていると思います。つまり、採用戦略において、どのようなモデルを採用すべきかについて考え始めるべきなのか、ということです。私たちは OpenAI 派なのか？それとも Anthropic 派なのか？ コパイロット型なのか？　グロク型なのか？　そして、トークンレートはどの程度なのか？　ロイさん、あなたの視点から見て、AIの構築において、導入状況や価値創造を実際にどのように定量化すべきだとお考えでしょうか？ 測定可能で、ROIも有意義であり、誰もが部屋を見渡して「うん、これをもっと増やすべきだ」と言えるようなベンチマークを設定した、具体的なユースケースについてお話ししていただけますか？

ロイ・イルズリー：組織が急速に理解するようになったことの一つは、状況を理解し、素早く失敗を受け入れる能力だと思います。試してみれば、その市場で成果が現れるのです。 つまり、市場や技術が、私たちがそこで行っていることに対して十分に成熟しているということです。 別のケースでは、そうではない場合もあります。しかし、私たちがここで実際にやっていること、そしてすでにここで話していることは、端っこをいじくり回しているだけであり、生産性の 20～50% の向上について話しているだけだと思います。 AI、とりわけエージェント型AIの真のメリットは、3％、4％、5％、さらには600％という生産性の向上にある。しかし、それはどの組織にとっても大きな課題となるだろう。 まだこのことを完全に理解している組織は、私の知る限りありません。その意味について考えてみると、一歩引いて、私たちが個人として仕事をしていると仮定してみましょう。 私には仕事があり、あなたにも仕事があります。私たちには皆、仕事があるのです。

エージェント型AIは、私たちの仕事に取って代わることはありません。エージェント型AIが担うのは、特定の種類の業務です。 つまり、私は最適化AIエンジンかもしれないし、カスタマーサービスのようなAIエンジンかもしれない。特定の機能とタスクを持っており、それを実行するのだ。 一方、人間の仕事には、少しの最適化、少しのこれ、少しのあれ……といった要素が含まれています。つまり、あらゆる要素が含まれているのです。したがって、エージェント型AIは、人間を直接置き換えるものではありません。 エージェント型 AI は、人間一人ひとりが行う業務の一部を拾い上げ、それらを組み合わせたものです。つまり、将来の組織において必要とされる役割、責任、組織構造、そしてスキルは、完全に変化することになるでしょう。 そして、そこからそのレベルのメリットを効果的に引き出すためには、組織を再設計し、まったく異なるビジネスモデルを採用しなければならないでしょう。 人間は変化を受け入れるのが非常に遅いため、まだ誰もそれを実行できていません。私たちは、何かをしてはいけない理由をいつでも思いつくことができるからです。

ブラッド・ブシック：ええ、その通りです。

ロイ・イルズリー：見た目は良さそうだけど、僕たちは行くんだ。だから、僕は思うんだけど――

ブラッド・ブシック：ある種の躊躇がある。

ロイ・イルズリー：…　この進化の過程において、我々は現在どの段階にあるのか。

ブラッド・ブシック：そうですね、多くの成功事例を目にできる一方で、今日さえも話題に上がったように、人々が苦戦している分野もいくつかあります。 AI をビジネスのワークフローに組み込む上で最も難しいのは、その変革そのもの、あるいは、実際に始めてみなければ予測できない予期せぬ事態であることは周知の事実です。 「これは『やってはいけないこと』のケーススタディとして使おう」と思わずにはいられないような、リスナーの血の気が引くような恐ろしい事例は、これまでにありましたか？

ロイ・イルズリー：奇妙なことに、数年前にフェニックスの「パーク・プレイス・キャブ」で講演をしていた際、そこで数人の顧客とこの件について話していました。 つまり、組織が保有するデータこそが、差別化の要因であるという考え方です。実際に考えてみてください。 AI プラットフォームや AI 技術には、多種多様なものが世の中に存在しますが、本質的にはどれもほぼ同じことを行っています。 その仕組みや性能などに若干のばらつきはありますが、基本的にすべて同じことを行っています。では、誰もが同じツールを利用できる状況において、将来どのように競争していくべきでしょうか？

そして、競争力は、これらのモデルに投入するデータの質と、そこから価値を引き出し、ビジネスを前進させる人材の質にかかっています。 つまり、結局のところ、データが鍵となるのです。ガバナンス体制が整っていない企業では、従業員がGemini ProやGrok、あるいはClaudeに企業データをアップロードし、AIを利用し、その結果にかなり満足していたものの、 その後、アップロードしたデータがモデル内で再学習され、今では誰でも利用できるようになっていることに気づかなかったという事例です。確かサムスンで、数年前にこのような事態が発生したデータがあったと思います。

ブラッド・ブシック：そうでした。

ロイ・イルズリー：で、それはまるで「うわっ」って感じだったよ。そう、それがあのホラーストーリーなんだ。だから、ガバナンスが確実に整っているようにしてね。 従業員には、ここでまた最初の研修の話に戻りますが、それがデータだと分かっているなら、そのように扱わなければならない。この方法しかできない。 「この情報を外部に公開することはできません。私はこのように利用したいのです。」そうすれば、あなたにとっても有益です。そうでなければ、コンプライアンス上の問題やあらゆるリスクにさらされる可能性があり、最終的にはこうなってしまうかもしれません。 「ああ、うちの会社が開発したものはすべて、インターネット上に公開されていて、誰でも見つけられる状態になっている」という事態に陥ってしまう可能性があります。

ブラッド・ブシック：ええ、これは、組織が徐々に力を失っているにもかかわらず、競合他社に自社のデータをすべて奪われてしまうまで、そのことに気づかないという、まさに典型的な例ですね。 組織として変革する必要があることを考えたとき、AI 構築のコストに見合う成果を得るために、企業はどのような点を変えていくべきでしょうか？

ロイ・イルズリー：そうですね、何事にも言えることですが、すべてが関係しています。しかし、まずは「私たちが定めたガバナンスのルールの中で、誰もが権限を与えられている」という視点を持たなければならない、という考え方が出発点になります。 誰もが、自分の行動がどのようなコストを伴うかを理解しています。これは単なる机上の空論ではないことを認識している人材が必要です。あなたはビジネスをしているのです。そのことに夢中になりすぎてはいけません。 それがどれほどのコストがかかるか、何ができるかを理解してください。そして、もしそれが複雑すぎたり、うまくいかなかったり、リスクが高いと思われる場合は、他の誰かに相談してください。人々の協力が助けになるからです。

そして、ここで、組織によっては、特にインターネットの黎明期、誰もがさまざまなブラウザを使い始めた頃、ある問題が生じることがありました。 ブラウザの壁があり、1 台のコンピュータに 10 種類のブラウザがインストールされ、誰もが自分のお気に入りのブラウザを使っていた時代がありました。 現在、私たちは同様の状況に直面しています。企業としてすべきことは、いわば「法律を制定する」ようなものです。予算はこれ、ルールはこれ、と定めるのです。トレーニングを受けたからには、それを試してみて、ただし自分の限界を認識しておく必要があります。 アイデアを共有しましょう。Excel の場合のように、社内で損益を計算する Excel スプレッドシートが千通りものバージョンが乱立してしまうことが、あまりにも頻繁に起こっているからです。

ブラッド・ブシック：その通りです。

ロイ・イルズリー：1000もの異なるエージェント型AIシステムが開発されるような事態は、決して望ましくない。 つまり、それはごくありふれたことだ。それは統制であり、管理であり、自分が何を持っているかを知り、そのコストを把握することだ。そして、そうした基本は、どんな技術が登場しても変わらない。 これらすべてが整っていれば、うまくいく。そうでなければ、かつてPCが経験したのと同じ道を辿ることになるだろう。当時、私はこの業界で働いていたが、私たちは「ああ、それでいいんだ」と言っていた。 そして、ビジネスユーザーは PC で何もできないだろう」と言っていた。2 年後、私たちは、PC がいくつあるか、どのソフトウェアがインストールされているか、何のために使用されているか、そしてデータがどこにあるかを把握しなければならなかった。

ブラッド・ブシック：その通りです。

ロイ・イルズリー：そして、僕たちは結局、そうすることはなかったんだ。

ブラッド・ブシック：いいえ、今でもそうではありません。実際、事態はさらに進んでいます。今の医療現場では、「患者が壁のコンセントに差し込んだこの装置は何だ？」といった状況になっていると思います。 ああ、患者が自分のXboxを病院に持ち込み、たまたま電源が入っていたネットワークポートに接続してしまったのです。セキュリティ担当者は大騒ぎになっています。 ですから、確かに、新たなリスクが生まれていることは認めます。また、すべてのユーザーにハサミを渡して走り回らせ、自分や他の人を傷つけないことを願っているようなものです。 しかし、この新しい世界での成功については、モデルを導入することよりも、むしろプロセスを変えることが重要だと、あなたは強く主張しているようです。なぜなら、現時点では、どのモデルも非常に優れているからです。

ロイ・イルズリー：先日、同僚とこのことについて話し合っていたのですが、大規模な問題をAIで解決するためには、CPU、GPU、そして量子プロセスがすべて組み合わせて使用されるようになるでしょう。 しかし、ほとんどの組織、つまり 99% の組織にとっては、そのようなことは決して行われないでしょう。彼らには、それほど高いレベルのニーズや複雑さは求められないからです。 つまり、デルが数週間前に述べたように、今ではデスクサイドの AI を実現でき、そのための小さなボックスを購入することも可能になったということです。 これらは、2万、3万ポンドもする素敵な小さなボックスで、 水冷式で、開発者向けのビデオチップも搭載されており、確かに2万～3万ポンドもする素敵な小型ボックスですが、実質的には、クラウドに費やしていたであろうトークンをこのボックスで処理できるため、6ヶ月で元が取れます。

ブラッド・ブシック：すごいですね。

ロイ・イルズリー：そして、それによって同じ数のトークンが生成されます。また、そのボックスを購入してから3ヶ月もすれば、 追加のソフトウェアやその他のさまざまな要素があるため、購入から 3 ヶ月で元は取れます。しかし、それがまさに、CIO や企業にとって非常に難しい課題となっている理由でもあります。なぜなら、誰もが彼らに異なる答えを提示しているからです。 「クラウドを使うべきか？」「オンプレミスを使うべきか？」「ハイブリッドにするべきか？」「自社で運用すべきか？」「パートナーを活用すべきか？」「中国の技術を使えるか？」「米国の技術を使えるか？」 それは、世界のどこに拠点を置き、どの業界に属し、どのような規制があるかによって異なります。突然、彼らは「怖い。どうすればいいんだ？」と言い出すのです。

ブラッド・ブシック：その通りです。そして、そうあるべきだと思います。この分野でCIOやITリーダーとして働くには、今がまさにエキサイティングな時期だと思います。 「今がこれまでで最悪の状況だ」という前提に立てば、これは革新と創造に取り組むための実に素晴らしい機会となります。そして、今日真実であることは、明日には絶対に真実ではなくなるでしょう。 私が知り、また一緒に仕事をする機会に恵まれている最も賢明なCIOたちは、このバランスを理解しており、絶対的な正解など存在しないことを理解しています。 しかし、30 日前には不可能だったことを、コスト削減や組織全体での何かの加速のために、より大きなリターンを得る必要がある場合に、柔軟に変化できる敏捷性が重要なのです。 ですから、リーダーとして働くには、間違いなくエキサイティングな時代だと言えます。

ロイ・イルズリー：そうですね。そして、ここで考慮しなければならないもう一つの点は、変化のペースが加速しているということです。かつては、新しい技術が登場すれば、誰もがそれを導入していました。 現在の技術の進化のペースでは、企業顧客は「あのね、その技術は先週導入したばかりなんだ。あと 3 ヶ月か 6 ヶ月は変更しないよ。 次の技術はスキップして、その次の技術に進もう」と言うことになるかもしれません。こうした技術の段階をスキップするという選択は、いつ変更を行うか、そしてその新しい技術からどのくらいの速さでビジネス価値を引き出すかについて、戦略的に下す判断となります。 なぜなら、テクノロジーベンダーは、最大、最高、最良のものを売り込み、「これらすべてでコストを削減できます」と説得してくるからです。しかし、毎日変化に対応することに追われているだけでは、実際には何も成し遂げられないのです。

そこで、「変化のスピードが速すぎると、それに対応しきれない。まずは対応できる範囲で対応し、そこから価値を引き出してからでないと、次の変化には取り組めない」という現実的なアプローチがあります。 つまり、CIOたちは、「それは具体的にどのようなものなのか？」「どうすればそれを実現できるのか？」「それを継続的に行えるのか？」という点について、しっかりと理解しておく必要があるのです。 現時点ではできませんが、将来、AIが自律的に技術を採用し、 理解し、今すぐ使える状態になったと私たちに伝えて、数ヶ月もかからずに数時間以内に完全に導入し、実行できるようになる可能性を誰が否定できるでしょうか。 それは誰にもわかりません。これらはすべて推測に過ぎませんが、そのような世界では、これまでとは異なる視点が必要になるでしょう。そして、勇気ある者たちが成功すれば、彼らはリーダーとなるでしょう。 対応が遅い人々は、追いつくことさえできないほど大きく取り残されていることに気づくことになるでしょう。

ブラッド・ブシック：彼らは追いつけないよ。その通りだと思う。それに、これはまったく新しいパラダイムだ。わかった。 さて、ロイ、あなたとお話しできて光栄でした。お時間をいただき、ありがとうございます。『The Savvy CIO』にご出演いただき、本当にありがとうございました。

ロイ・イルズリー：お招きいただきありがとうございます。いつでもお手伝いしたり、お話ししたりできるのを楽しみにしています。

ブラッド・ブシック：今日のロイとの対話は本当に素晴らしかった。話題は尽きないが、私にとっての主な学びは、 ロイは、コスト削減や価値の実現を推進するために、俊敏性の重要性と、俊敏性を持ち、変化に対応する能力を備えた組織の重要性を、見事に強調してくれたと思います。 また、彼は、そのような厳格さを持ち合わせていない組織や、そうした組織が直面するリスクについても、驚くほど的確に指摘していました。そのリスクとは、第一に、取り残されてしまうということです。 そして第二に、テクノロジーの進歩のペースは、今日のビジネスのペースよりも実際には速いということです。 では、自分が成功していることを確認しつつ、あるレベルまで規模を拡大した時点で、 ROI を確認し、「当初予想した通りのリターンは得られているか？」と自問する、という慎重なバランスを保つには、どのように価値を測定すればよいのでしょうか。

今日はこれで終わりです。お聴きいただき、ありがとうございました。 エピソードを見逃さないよう、ぜひフォローをお願いします。本番組は、Park Place Technologiesがお届けする『Savvy CIO』でした。Park Placeについて詳しく知りたい方は、www.parkplacetechnologies.comをご覧ください。 それでは、ゲストのロイさんからの最後の一言です。この番組は『The Savvy CIO』というタイトルですが、これまでのキャリアの中で、あなたが下した最も賢明な選択は何でしたか？

ロイ・イルズリー：ああ、それは難しい質問ですね。でも、業界を離れてアナリストになった時だと思います。人を管理する必要のない役割に解放されたからです。管理すべき予算もありません。 ただ外に出て、最も優秀な人材たちと将来のテクノロジーについて話し、その仕組みや働き方を理解し、CIOたちと話し、彼らが抱えるプレッシャーを理解し、そのすべてをまとめて人々に伝えるだけです。 もちろん、これは仕事という感覚はまったくありません。アナリストに会うたびに、こう言いたくなります。 「私がまともな仕事に就いていた頃は…」と、つい口にしてしまうのです。なぜなら、これらすべてにアクセスし、それを人々に伝え、共有して、人々がその情報を迅速かつ凝縮された形で吸収できるようにできることは、私たちにとって非常に恵まれたことだと感じるからです。

ブラッド・ブシック：その答え、最高だね。まあ、AIがロイに取って代わることは絶対にないけど、もし「ロイ」というLLMがあったら、僕は月額100ドルで契約するよ。 だから、僕は絶対に乗りたいね。ホストのブラッド・ブシックです。いつものように、ITは単に「テーブルの一席」にあるべきものではありません。ITこそが「テーブルそのもの」なのです。

ロイ・イルズリー氏は、38年以上にわたるIT分野での実務経験を持ち、防衛、公益事業、自動車、小売、および日用消費財（FMCG）業界など、さまざまなコンサルティング企業やエンドユーザー企業で勤務してきました。現在はクラウドおよびデータセンター部門に所属しており、Omdiaにおけるクラウド、仮想化、および管理分野の専門家として認められています。 また、データセンター技術、量子コンピューティング、ITサービスマネジメントの経験も持ち、IT戦略やポリシーも担当しています。電子工学および通信工学の理学士号（優等学位）と国際MBAを取得しており、英国工学技術協会（MIET）の会員（Member）として、公認エンジニア（CEng）の登録資格を有しています。