ポイント: Control-Mは、エンタープライズAIのオーケストレーションにおいてリーダーとして認識されており、アプリケーション、データ、AI全体での効果的なワークフロー管理を促進し、ガバナンスとセキュリティを確保しています。主要な革新は、オーバーサイトを維持しながらAIエージェントのオーケストレーション機能を向上させることを目指しています。
- Control-Mは、AIオートメーションのための生産グレードの制御プレーンを提供します。
- データ品質の検証は、信頼性のためにオーケストレーションプロセスに統合されています。
エンタープライズオートメーションはAIの時代に突入しました。数十年にわたり、オートメーションは予測可能なプロセスをより迅速かつ信頼性の高いものにすることに焦点を当ててきました。それは依然として重要ですが、もはや十分ではありません。企業は、セキュリティ、レジリエンス、または人間の制御を損なうことなく、ますます複雑なハイブリッド環境でアプリケーション、データ、AIを編成する必要があります。この背景の中で、BMCが2026年のGartner®マジック・クアドラント™でサービスオーケストレーションおよびオートメーションプラットフォームのリーダーに選ばれたことを誇りに思います。認識だけでなく、年々の進捗がより重要です。BMCは実行能力とビジョンの完全性の両方で意味のある進展を遂げました。これは、私たちの戦略、規律ある実行、Control-Mへの持続的な投資の強さを反映していると考えています。また、BMCが単に変化する技術の風景に応じているのではなく、それを形作る手助けをしていることを示しています。AIが実験から生産へと移行するにつれて、企業が必要とするオーケストレーション機能を構築しています。
アプリケーション、データ、AIにまたがる1つのプラットフォーム
世界最大の組織は、メインフレーム、分散システム、クラウドサービス、エンタープライズアプリケーション、データパイプライン、AIモデル、自律エージェントにわたる数千の相互接続されたワークフローに依存しています。課題はもはや孤立したタスクを自動化することや単一のワークロードをスケジュールすることではありません。企業は、可視性、速度、および制御を持って、作業とデータの全体の流れを編成する必要があります。Control-Mはその基盤を提供します。メインフレーム、分散型、クラウドネイティブ、AI/ML、データパイプライン環境にまたがります。顧客は、SaaSとして、独自のクラウド環境で、またはオンプレミスで展開できます。その柔軟性は重要です。なぜなら、グローバルな企業は単一の運用モデルに向かって一様に移動しているわけではないからです。彼らは、ビジネスが依存する重要なシステムを妨げることなく、近代化する必要があります。しかし、次のオーケストレーションのフェーズには、さらなる進展が求められます。
エージェントAIのための生産グレードの制御プレーン
AIエージェントは、根本的に異なる形のオートメーションを導入します。従来のオートメーションは決められたルールに従いますが、AIエージェントは情報を解釈し、意思決定を行い、動的にアクションを開始できます。それは巨大な機会を生み出しますが、新たなリスクもあります。企業は、エージェントが何をしているのか、どのデータを使用しているのか、どのシステムにアクセスできるのか、そして人間の承認が必要なときはどのような状況かを理解する必要があります。GartnerはBMCのエージェントAIの革新を強みとして認識しました。Control-Mは、AIエージェントとコパイロットが定義されたアクセスとガバナンスの制約内で企業のオートメーションタスクを発見し、実行できる生産グレードの制御プレーンとして位置付けられています。私たちの拡大する投資には、Jett AI Advisor、ネイティブモデルコンテキストプロトコルサーバーの機能、AWSやSAPとの深いパートナーシップが含まれます。私たちの意図は明確です：企業が最も重要な業務の中でAIエージェントを活用できるようにし、制御を手放さないことです。Control-Mを通じて、エージェントAIと大規模言語モデルのタスクは、可視化され、管理されたジョブとして実行できます。役割ベースのアクセス制御が権限を定義します。監査証跡が説明責任を生み出します。サービスレベル要件が運用パフォーマンスを保護します。人間の承認が、重要なアクションが行われる前に監視を提供します。エンタープライズAIにとって、知性だけでは不十分です。実行もまた、安全で、可視化され、説明責任が伴わなければなりません。
AIを支えるデータの保護
すべてのAIの結果は、その背後にあるデータの質に依存しています。GartnerはControl-Mのデータパイプラインの保証を強みとして挙げました。Control-Mは、カスタムスクリプトや別のテストツールに依存することなく、実行層にデータ品質の検証を直接埋め込んでいます。顧客は、検証ルールを設定し、重大度に基づいたゲートを適用し、オーケストレーションプラットフォーム内でデータセットレベルの可視性を維持できます。データが必要な基準を満たさない場合、Control-Mはそれが下流のワークフロー、分析、またはAI/MLモデルに進むのを防ぐことができます。これにより、データ品質は過去の作業から積極的な運用制御へと転換されます。企業がAIの使用を拡大するにつれて、データオーケストレーションは、パイプラインが実行されたかどうかだけでなく、その出力が信頼できるかどうかにも対処する必要があります。
ワークフローに組み込まれたガバナンス
Gartnerはまた、BMCのインテリジェントなオートメーションガバナンスを認識しました。Control-MはAIの相互作用をそのネイティブMCPサーバーとランタイムゲートウェイを通じてルーティングし、他のミッションクリティカルなワークフローで使用されるのと同じ企業制御を適用します。これにより、組織は、可視化されたオーケストレーションジョブ内で非決定的なAIおよびLLMタスクを実行できるようになり、アクセス制御、監査可能性、セキュリティガードレール、サービスレベル、状態を変更するアクションが発生する前の人間の承認が可能になります。ガバナンスはAIが展開された後に追加されるべきではありません。それは、AIの作業がどのように開始され、実行され、監視されるかに組み込まれるべきです。それが、Control-Mが果たすことができる役割だと私たちは信じています：AIの柔軟性を企業が必要とする運用の規律と結びつけることです。
顧客の信頼が最も重要な指標
Gartnerからの認識は重要です。顧客の信頼はさらに重要です。110人以上の顧客がGartner Peer Insights™を通じて体験を共有し、Control-Mに平均4.5の評価を与えました。これは、5つ星満点中で、私たちの最も近い競合他社が受けたレビューの2倍以上です。
レビューを提供してくださったすべての顧客に感謝します。私たちは常にあなたの信頼を当たり前とは考えません。あなたのフィードバックは、私たちが価値を提供している場所、改善すべき場所、次に投資すべき場所を教えてくれます。それは、Control-Mから期待される信頼性を維持しつつ、BMCから必要とされるイノベーションを加速するための原動力となります。私たちの顧客は一貫して、より大きなシンプルさを望んでおり、制御を減らさず、より迅速なイノベーションを望んでおり、より大きなリスクなしに、企業規模で自信を持って運用できるAIを求めています。それらの優先事項は、私たちのロードマップを形作り続けています。
私たちの人々によって築かれた進展
私たちの年々の進展とリーダーとしての継続的な認識は、BMCの私たちの人々に帰属します。それは、製品、エンジニアリング、営業、マーケティング、カスタマーサクセス、サポート、オペレーションの各チームのコミットメントと実行を反映しています。ミッションクリティカルなエンタープライズソフトウェアを構築するには、強力な製品以上のものが必要です。顧客体験全体にわたる規律ある実行と、改善し続ける決意が必要です。毎日顧客にサービスを提供するために設定された基準と、持っている説明責任に感謝します。
次に何が来るか
私たちは進展を誇りに思っていますが、より重要な質問は、顧客が次に何を必要とするかです。アプリケーション、データ、AIは、単一の運用環境に統合されています。企業は、その環境を調整しながら、可視性、ガバナンス、そして人間の説明責任を保持できる制御プレーンを必要とします。今後数ヶ月で、企業がデータパイプラインをオーケストレーションし、AIエージェントを運用し、ますます動的なワークフローをスケールでガバナンスする方法を拡大する次の波のControl-Mのイノベーションを紹介します。2026年のマジック・クアドラントでの私たちの位置は、私たちの進捗を反映しています。私たちの焦点は、顧客が次に必要とするものを提供することです。 2026年のGartner®マジック・クアドラント™ サービスオーケストレーションおよびオートメーションプラットフォームについて読む
これらの投稿は私自身の意見であり、BMCの立場、戦略、または意見を必ずしも代表するものではありません。