EMAリサーチレポート

エンタープライズコントロールプレーンとは何か、なぜ重要なのか？

成果から権限へ：エンタープライズコントロールプレーンの定義に関するエグゼクティブサマリー、2026年7月、EMAリサーチ。

単一のプラットフォームがエンタープライズITを調整することはなく、意思決定権限はすでに多くのシステムに分散しています。これはAIによるものではなく、エンタープライズ自動化が時間をかけて成長したためです。AIはその断片化に対するリスクを高めます。EMAリサーチはその解決策をエンタープライズコントロールプレーンと呼びます。システムを越えて作業が行われる際にガバナンスを維持するインフラストラクチャです。

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エンタープライズコントロールプレーンとは何か？

EMAリサーチはそれをエンタープライズコントロールプレーンと呼びます。企業が多くのプラットフォームにわたって人々と自動化されたシステムの混在を通じてガバナンス、権限、説明責任、可視性、成果に対する自信を維持するために使用するインフラストラクチャです。これは別のオーケストレーションプラットフォームではなく、決定を中央集権化するものではありません。専門のシステムが既に行っている決定を可視化し、ガバナンスを維持し、説明責任を果たします。

なぜ単一のプラットフォームに統合することが解決策ではないのか？

エンタープライズオーケストレーションはエンタープライズITリーダーの間で最も主張されるカテゴリーです。34％がリストから選択した際にそのカテゴリーを選びます。しかし、彼らの環境で作業を調整している実際のプラットフォームの名前を挙げると、対応する製品カテゴリーは現れません。組織は代わりにクラウドプラットフォーム、ワークロード自動化ツール、DevOpsパイプライン、ERPシステム、さらにはCRMソフトウェアを挙げ、それぞれが全体の一部をカバーしています。エンタープライズオーケストレーションは製品カテゴリーとして機能するよりも、組織が存在する必要があると信じる役割として機能しますが、まだその役割を果たすプラットフォームは存在しません。

なぜAIが断片的なオーケストレーションをより緊急の問題にするのか？

AIは断片的なオーケストレーションを無視することがよりコストがかかることにします。数十年にわたり、完成したワークフローは正しい成果の信頼できる代理であり続けてきたため、モニタリングは実行状況とSLA達成に焦点を当てていましたが、決定自体の質には焦点を当てていませんでした。その代理は弱まっています。約3分の1の組織が不正確または誤解を招くAIの成果に頻繁に直面しており、AI自動化を運用している75％以上の組織が、AI駆動のアクションを修正または元に戻さなければならなかったことがあります。

ほぼ半数が、AIの推奨が実行する前に追加の検証を必要とすることを報告しています。最も頻繁に、推奨がポリシーと対立したり、根本原因を誤診したり、正しくなるための十分なコンテキストがないためです。最も相互接続されたシステムでAIを運用している組織は最高のエラー率を報告しています。その相関関係はそのメカニズムを単独で証明するものではありませんが、EMAの調査が各ハンドオフで発生していることを示したものと一致しています。情報は抽象化、要約、または削除され、システムは見えるものに基づいて防御可能な判断を行うことができますが、見えないものに基づいて誤りを犯すことがあります。

なぜより良いデータやコンテキストだけでは信頼性のないAIの成果を修正できないのか？

業界は何年もより良いデータを追求し、次により良いコンテキストを追求してきました。どちらも一歩足りません。データは既に起こったことを説明します。コンテキストは重要なことを説明します。しかし、オペレーションは状態に基づいて実行されます。つまり、決定が行われる正確な瞬間におけるワークフロー、依存関係、システムの現在の状態です。

状態は、システムに対して次に安全に行うべきことを指示します。状態は、作業が1つのプラットフォームから別のプラットフォームに移るたびに壊れます。これはフェデレーテッドIT環境では常に起こっています。

どのような条件を満たす必要があるのか？

企業は受動的に待っているわけではありません。AIシステムにより多くの独立性を与える前に、ビジネス価値やエグゼクティブスポンサーシップの前に一貫して3つの条件を評価します。

説明可能性（49％）

AIシステムが特定のアクションを選んだ理由を可視化すること、単にその行動を取っただけではなく。
時間をかけた証明された精度（48％）

信頼性の実績が示され、仮定されるのではなく、実証されること。
ハンドオフにおける可観測性（43％）

システム間の境界を超える可視性、単なる内部の可視性ではなく。

全体の2パーセントだけが条件を設定しません。3つのうちのどれもモデル能力ではなく、オーケストレーション能力です。これはまさに企業制御プレーンが解決しようとしているギャップです。

Control-Mは企業制御プレーンをどのようにサポートしますか？

Control-Mは、すでに作業の一部を調整している専門システムを置き換えるものではありません：アプリケーション、データパイプライン、バッチジョブ、AI駆動のステップです。それは、作業がそれらの間を横断する際に、彼らの決定を可視化し、管理し、責任を持たせる層です。依存関係を意識したスケジューリングと予測的SLAリスク検出は、AI駆動のステップに対しても、他のジョブと同じように適用されます。役割ベースのアクセス、ポリシー制御、エンドツーエンドの監査可能性により、すべてのアクションは定義された承認および監査の境界内に留まり、ISO 27001、SOC 2、TX-RAMP、ENS、およびIRAPの認証に裏付けられています。

その結果、ワークフロー内のすべてのシステムにわたる1つの実行記録が生成され、各システムのエッジで止まるガバナンスモデルではなくなります。これは、EMAの研究がほとんどの組織でまだ欠けている役割として特定しています。

この概要は、北アメリカ、ヨーロッパ、アジアの336人のIT幹部および財務・技術的意思決定者を対象としたEMAの2026年5月の調査に基づいています。各参加者は、IT運用、自動化、オーケストレーション、または可観測性の決定に直接関与しているかどうかでスクリーニングされました。EMAの完全な報告書には、地域ごとの内訳、完全なガバナンスと権限の調査結果、および上記の各数値の後ろにある調査の詳細が含まれています。

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よくある質問

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