ポイント: 2024年のBMCメインフレーム調査からのインサイトは、メインフレーム環境内での運用効率を改善する上でのGenAIの重要性が高まっていることを強調しています。調査によると、76％の組織がGenAIを採用しており、40％が顕著な運用改善を報告しています。
- AIOpsの優先度がメインフレーム組織間で34％から45％に増加しました。
- GenAIを活用している組織の40％が運用効率を向上させたと報告しています。
今年は私がBMCに入社してから10年目を迎え、そのほとんどの期間、BMCメインフレーム調査を実施することに関与してきました。私たちが最近完了した分析フェーズでは、調査結果から一つのことが他のすべてに先立って際立っていました。データ全体を通じて、メインフレームの複雑さを管理し、変化するメインフレームの労働力によって生じた知識のギャップを埋めるために、人工知能（AI）の使用またはその潜在的利用に対する新しい優先事項と焦点が観察されました。機械学習（ML）や生成AI（GenAI）を含むAIの活用は、運用効率を向上させ、現代のITの要求に応えるために重要となっています。このブログ投稿では、BMCの2025メインフレーム調査からのインサイトに基づき、メインフレームの変革におけるAIの役割を探り、この進化する環境における主要なトレンドと課題を強調し、組織がメインフレーム環境でAIを効果的に活用するための戦略的推奨事項を提供します。
AIの理解：ML対GenAI
AIは、人間の知性を模倣することを可能にするさまざまな技術を包含しており、問題解決や意思決定を含みます。この広範な分野の中で、AI/MLはデータを分析し、そこから学び、予測を行うためのアルゴリズムの使用を含みます。AIのサブセットであるGenAIは、学習したパターンに基づいて新しいコンテンツやソリューションを生成することで、一歩進んでいます。これらの技術は、それぞれメインフレーム環境において独自の能力と応用を提供します：
- ML: 高度なデータ分析と異常検出により、問題を事前に特定し解決することができ、システムのパフォーマンスを円滑に保ちます。
- GenAI: コード生成の自動化と複雑な問題の解決により、GenAIはメインフレームの運用における革新と変革を促進します。
AIOpsに関する調査インサイト
2024年のBMCメインフレーム調査の結果は、IT運用にAIを適用するAIOpsがメインフレーム組織の中で優先されていることが大幅に増加し、2023年の34％から2024年には45％に達したことを示しています。特に、2023年のメインフレームの優先事項で9位だったAIOpsは、今年の調査でトップ3に入り、AI駆動の運用への戦略的シフトを示しています。特大のショップ（50K MIPSを超える）は、AIOpsの優先度が54％に達し、大規模な環境における高度なAI技術の重要な役割を示しています。特にGenAIは最も重要な能力として強調され、45％の組織がその重要性を強調しています。
AIOpsの複雑さに対処するためのGenAIとMLの活用
その利点にもかかわらず、メインフレームのAIOpsは複雑であり、数十年にわたって開発され、拡張されてきたメインフレームシステムの複雑で高度に統合された性質によるものです。これらのシステムは、各々が独自の依存関係と構成を持つ膨大な数の重要なアプリケーションを実行しており、従来のIT運用にとって挑戦的な環境を作り出しています。調査では、AIOpsを実施しているメインフレーム組織の31％が複雑さを主要な問題と認識しており、2023年の24％から増加しています。この懸念の高まりは、これらの課題を管理し、軽減するための効果的なソリューションの必要性を強調しています。AIOpsの複雑さがメインフレームの運用に与える影響には、GenAIやML技術を活用してプロセスを合理化し最適化する戦略的アプローチが必要です。AIOpsを優先している特大メインフレーム組織の60％は、このAIOpsの複雑さの問題をGenAIソリューションを使用して解決しようとしており、57％はMLベースの自動化を使用しています。
メインフレーム組織におけるGenAIの採用
メインフレーム調査によると、76％の組織がGenAIを使用しており、その広範な受け入れと実施を反映しています。メインフレームの採用に関しては、メインフレームへの投資を増やしている86％の回答者がGenAIを使用しています。これらの組織は、メインフレームシステムへの投資が横ばいまたは減少している組織よりも、この技術を使用する可能性が大幅に高く、82％がGenAIポリシーを策定しています。GenAIを使用している組織は、効率性と運用パフォーマンスにおいて大幅な改善を観察しており、40％が顕著な進展を報告しています。AIOpsを優先している組織の45％は、GenAIが目標を達成するための最も重要な能力であると述べています。GenAIの高い採用率とその利点の認識は、この技術がメインフレームの運用を変革し、革新を推進する可能性を示しています。
メインフレーム変革における現在のGenAIのユースケース
調査結果に基づいて、回答者はGenAIがメインフレームの運用を向上させるさまざまな方法で大きな可能性を示していると報告しています：
- 自動化: 37％の組織が、繰り返しのタスクを排除するためにGenAIを使用したいと考えており、効率を向上させ、戦略的活動にリソースを解放します。
- 問題とリスクの特定: 36％の組織は、コードと構成ファイルを分析して問題や脆弱性を特定し、セキュリティを強化することを求めています。
- インサイトの獲得: 34％の組織が、重要なビジネスインサイトで既存の専門知識を補強し、意思決定プロセスをサポートしたいと考えています。
- トレーニング: 33％の組織が、新しい人材のオンボーディングとトレーニングにGenAIを使用する計画を立てており、知識のギャップを効果的に埋めることを目指しています。
これらのユースケースは、メインフレームの変革を推進するGenAIの多様性と影響を示しています。
推奨事項：メインフレーム変革におけるAIの将来の機会
メインフレーム変革におけるAIの未来は明るく、新たなトレンドがAI技術の進化を示しています。約半数の組織がGenAIを目標達成に最も重要な能力と見なしているため、ビジネスに利益をもたらすユースケースを重視するべきです。これらの進展は、強化された自動化、予測分析、およびリアルタイムの問題解決能力に対する新たな機会を提供します。これらの機会を活用するために、組織は以下に投資できます：
- 戦略的計画: AIをメインフレーム運用に統合するための政策を含む戦略的なロードマップを策定し、ビジネス目標に合わせます。
- 教育: 従業員がAI技術を効果的に活用するために必要な知識とスキルを身に付けるようにします。
- インフラのアップグレード: AIの実装を支えるために必要なインフラが整備されていることを確認します。
結論：メインフレーム変革におけるAIに関する戦略的推奨事項
AIは、特にアプリケーション開発と運用においてメインフレーム環境を変革する多くの機会を提供します。BMCメインフレーム調査からのインサイトに基づいて、以下の戦略的推奨事項を示します：
- アプリケーション開発の場合：
- AIを使用して日常的なコーディングタスクを支援し、コード保守を強化します。
- 早期にコードの異常を検出し、エラーの可能性を減少させます。
- 不明なコードやアプリケーションの理解を深めるためにコード説明を活用します。
- 運用の場合：
- MLを使用して高度なデータ分析と異常検出を行い、問題を事前に検出します。
- 問題診断と特定を行うためにAIルールを実施します。
- 問題解決を自動化し、システムパフォーマンスを最適化するためにGenAIを適用し、全体的な運用効率を向上させます。
これらのAI技術を取り入れることで、組織は革新を促進し、効率を向上させ、急速に進化するIT環境で競争力を維持できます。AIの戦略的採用は、メインフレームの変革の可能性を最大限に引き出す上で重要です。メインフレームに影響を与えるトレンドについての詳細は、2025 BMCメインフレーム調査ページをご覧ください。
これらの投稿は私自身の意見であり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を代表するものではありません。