ポイント: エンタープライズAIはBMC AMIソリューション内で進化しており、AIがガバナンスと透明性を持って運用タスクを実行できるようにしています。このアプローチは、開発、運用、データ、セキュリティを横断するコラボレーションを促進し、メインフレーム上での革新を高めます。
- AIは、洞察と行動をつなぐエージェント型ワークフローを促進します。
- 組織は、デザインパートナーシップやワークショップを通じてAIの能力に影響を与えることができます。
メインフレーム組織は、複雑さの増加と革新への期待の高まりを管理しながら、世界経済において最も重要なシステムのいくつかを引き続き運用しています。人工知能（AI）は、専門知識を拡張し、運用の摩擦を減少させ、チームがより自信を持って作業を進めるための実用的な方法を提供します。
BMCは、組織がメインフレームの能力へのアクセスを拡大し、これらのシステムをより完全に企業のITエコシステムに統合するためにAIを活用するようになると考えています。多くの場合、AIは、アプリケーション、ワークフロー、運用慣行の進化を助けながら、ビジネスを支えるプラットフォーム上で重要なワークロードを実行し続けるための近代化の触媒としても機能します。
方向性：AI支援から調整されたインテリジェンスへ
エンタープライズAIは、洞察や説明を生成することを超えて進化しています。組織は、重要なシステム全体で安全に実行に参加できるインテリジェンスを期待しています。 私たちの方向性は明確です：BMC AMI ソリューションは、開発、運用、データ、セキュリティのワークフローを自律的に協力し合うAIエージェントのガバナンスされたエコシステムの中でインテリジェントな参加者へと進化しています。
この方向性を支えるためには、メインフレーム上のエンタープライズAIが3つの調整されたレイヤーで機能する必要があります：
インテリジェンスレイヤー — メインフレームの専門知識、運用テレメトリー、および制度的知識に基づくドメイン知識と推論。
コーディネーションレイヤー — ワークフロー全体で協力する調整されたAIエージェントが、理解と行動をつなげる。
ガバナンスレイヤー — AI駆動のアクションが安全、透明、監査可能であり、人間の監視の下にあることを保証するポリシー認識のコントロール。
これらのレイヤーが一緒になって、AIが分析を超えて責任を持って実行に参加することを可能にします。この基盤は、私たちの方向性の次の段階を実現するために、知識と洞察を超えた調整された、ガバナンスされた実行をBMC AMIプラットフォーム全体で拡張します。
生産におけるAI：主張ではなく信頼
2024年7月、私たちは、方向性の声明を発表し、BMC AMI製品体験に直接インテリジェンスを注入することに焦点を当てました。私たちの目的は明確でした：複雑さを減少させ、知識のギャップを埋め、チームがメインフレームで自信を持って作業しやすくすること。
その方向性は、3つのコア原則に基づいています：
- 一貫した文脈に基づくインテリジェンス — AMIポートフォリオ全体に注入された共通のAI基盤
- LLMの自由 — 組織が自らのエンタープライズAI戦略に合わせたモデルを選択できるようにする
- その場でのインテリジェンス — ワークフローに直接埋め込まれたAIが、作業が行われる場所で回答や洞察を引き出す
それ以来、私たちは成果を出しました。
BMC AMI Assistantは、GenAI駆動のコード説明を開始し、その後の四半期リリースを通じてBMC AMIポートフォリオ全体に埋め込まれた一貫したインテリジェンスレイヤーへと拡張されました。AIをアドバイザーとして使用することで、開発者は不明なアプリケーションをより早く理解し、オペレーターはシステムや運用上の問題に対する説明可能な洞察を得ました。手動分析を必要とした調査は、ますますガイド付きの洞察と次のステップをワークフローの中で直接含むようになっています。
Knowledge Expert ChatとKnowledge Hubの追加により、このインテリジェンスレイヤーはさらに拡張されました。これらの機能は、キュレーションされた製品インテリジェンス、数十年にわたるBMCメインフレームの専門知識、各組織の制度的知識を組み合わせ、意思決定の瞬間に信頼できるガイダンスを提供します。 このアプローチは、経験の少ないスタッフがより自信を持って作業できるようにしながら、シニアエキスパートがより高い価値の作業に集中できるようにします。制度的知識を共有された運用資産に変えます。この短い動画を見て、Knowledge Expert Chatが必要な瞬間に回答を提供する方法のデモをご覧ください。
ドキュメント、ランブック、チケットを検索するのではなく、チームはワークフロー内で知識の専門家チャットを使用して自然言語の質問で回答を引き出すことができます。初期の使用では、このアプローチがトラブルシューティングや意思決定を加速するだけでなく、ユーザーが以前には存在しないことを知らなかった機能や文書を発見するのにも役立つことが示されています。
AIへの信頼は、実際の結果を通じて築かれます。このインテリジェンス基盤は、私たちの方向性の次の段階をサポートします。
顧客はAIに求めることを再定義しています
顧問委員会、デザインプログラム、ベータ参加、企業のAI準備に関する議論を通じて、明確なメッセージが浮かび上がっています：顧客は、起こったことを説明するだけではないAIを求めています。彼らは、作業を前進させるのを助ける調整されたインテリジェンスを求めています。
彼らは、繰り返しの分析を減らし、洞察から行動への移行を早め、チームが専門知識を構築し、高い価値の優先事項に集中するのを容易にしたいと考えています。彼らは、BMC AMIを自動化されたメインフレームインテリジェンスとしての全ての約束を実現したいと考えています。
生成AIは、チームが理解し、説明し、作業を加速するのを助けることによって基盤を築きました。エージェント型AIは、その基盤の上に構築され、インテリジェンスが計画し、決定し、安全に作業を進めることを可能にします。
企業規模でこれらの期待に応えるために、私たちの新しい方向性の声明は、5つのコア原則に基づいています：
- まずコアを確立する：調整されたエージェント型インテリジェンスの基盤を構築する。
- 専門的なエージェント：焦点を絞った自律的な行動でドメインの専門知識を反映させる。
- 人間のループに：ガバナンスされ、透明性があり、観察可能な自律性。
- オープンエコシステム：オープンスタンダードに基づいた、構成可能で拡張可能なもの。
- 成果駆動の採用：早期に測定可能な価値を提供し、時間とともに拡大する。
次の段階は、洞察を超えて信頼された参加を実現するため、エンタープライズのガードレール内で実行の中にAIを拡張します。
そのシフトが私たちの次の方向性の声明を定義します。
AI支援から調整されたインテリジェンスへ
BMC AMI Assistantで提供してきたAI駆動の知識とガイダンスの基盤を構築し、私たちの次の方向性は明確です：その基盤を拡張し、BMC AMIポートフォリオ全体の定義されたガバナンスポリシー内で行動を安全に実行できる調整されたインテリジェンスへと進化させることです。
この進化は、開発、運用、データ、セキュリティにおける専門的でポリシー認識の能力を持つ調整されたAIエージェントを導入します。各エージェントはドメイン特化型で、企業のガードレール内で協力し、ガバナンスされた共同の成果を提供します。
この次の段階では、運用、開発、データ、セキュリティのためのAIエージェントが、システムやパフォーマンスの診断、開発ワークフロー、セキュリティの検証、運用の回復などのアクションを支持する調整された参加者として機能します。彼らは過去のインシデントから学び、透明性、検証可能性、企業ガバナンス、そしてデザインによって組み込まれた人間の監視を持って実行に参加します。
私たちは、説明と推奨を超えて、ワークフロー内で検証された行動を可能にするために拡張します。エージェント型ワークフローは、検出から調査、説明、解決までを単一のガバナンスされたAI体験内で移行します。
AIは専門知識を置き換えるものではありません。人間の検証は不可欠です。主要なエンジニアやシステムプログラマーは、ポリシーを定義し、結果を検証し、インテリジェンスがどのように機能するかを形成し続けます。AIは専門知識を拡張し、取り除くのではありません。
その結果、問題の特定が迅速になり、文脈に応じた意思決定が向上し、運用の摩擦が減少します。メインフレームが企業のAI戦略に完全に参加することを保証します。メインフレームは、ハイブリッド環境全体でエンタープライズAIエコシステムの一部として接続された、ポリシーに沿った参加者として機能します。組織が依存するセキュリティ、信頼性、そして信頼を維持します。
BMC AMIポートフォリオ全体でのエージェント型ワークフローの提供
今後のリリースでは、この方向性がBMC AMIソリューション全体で知識、推論、行動を調整するエージェント型ワークフローを通じて具体化されます。初期のワークフローには、エージェント型AIOpsインシデント解決、エージェント型診断、AI支援のアプリケーションインサイト、開発トラブルシューティング、テストケース生成などが含まれる可能性があります。
これらのワークフローは、BMC AMIポートフォリオ全体に既に確立されているインテリジェンスレイヤーに基づいており、開発と運用のテレメトリー、メインフレームのドメイン専門知識、および組織の知識を組み合わせて、責任ある実行に必要な文脈を提供します。
そこから、調整されたAIエージェントがソリューション全体で機能します。開発、運用、データ、セキュリティの活動を以前はサイロ化していたものを調整します。孤立したAI機能の代わりに、インテリジェンスはワークフローそのものの一部となり、チームがシステムの理解を次の運用ステップに結びつけるのを助けます。
すべてのアクションはガバナンスされ、透明性があります。 人間の検証、企業ポリシー、運用ガードレールが中心であり、AIの参加が信頼性を強化することを保証します。リスクを導入するのではなく、信頼できる行動に翻訳することが明確な目標です。
ガバナンスされたAI実行のための基盤の確立
AIがより運用的になるにつれて、ガバナンスと信頼がますます重要になります。組織は、AIが意思決定を通知するだけでなく、企業ポリシーの境界内で安全に、予測可能に、透明性を持って機能することを期待しています。
業界全体で断片的なアプローチが既に浮上しています：孤立したAI統合、独立して管理された実行レイヤー、そして切り離されたツールのエンドポイント。革新を加速させることを意図していますが、これらのモデルはしばしば新たな複雑さ、一貫性のないポリシーの施行、運用の拡大を引き起こします。
エンタープライズメインフレーム環境は、その断片化を許容できません。特にAIエージェントのオーケストレーションがマルチステップのエージェント型ワークフローを調整するためのコア機能となるときはそうです。これにより、エージェントが矛盾した推奨を行い、チームが信頼を失い、手動作業に戻る可能性があります。統一されたガバナンスアプローチがなければ、オーケストレーション自体が断片化され、予測不可能な動作、洞察の喪失、AI駆動の運用に対する信頼の低下を招きます。
次の段階の一環として、私たちの方向性には、BMC AMIポートフォリオ全体で共有され、ガバナンスされたアクセスレイヤーとしてMCP Gatewayを確立することが含まれています。独立して管理されたAIのエントリポイントを複数作成するのではなく、MCP Gatewayは、AIエージェントがBMC AMIソリューションと対話するための中央集権的で安全、かつポリシー認識のインターフェースを提供します。すべてのAI駆動のアクションは、可視化され、ガバナンスされ、企業ポリシーに沿って、プラットフォーム全体で一貫したコントロールを持ちます。これにより、AIエージェントはBMC AMIシステムにアクセスするだけでなく、定義されたポリシーの境界内で安全にアクションを実行できるようになります。
このアーキテクチャを支えるために、AIエージェントがコミュニケーションとコラボレーションを行う方法を促進するためのエージェントゲートウェイを導入します。エージェントが独立して相互作用するのではなく、相互作用はエージェントゲートウェイを通じて流れます。ここでエージェントの相互作用が可視化され、ガバナンス、監査可能性、ロギング、ポリシー施行を確保します。
共に、MCP Gatewayとエージェントゲートウェイは、調整されたインテリジェンスと信頼できる実行をポートフォリオ全体で可能にするガバナンスされたAI基盤としてBMC AMIプラットフォームを拡張します（図1を参照）。BMC AMIプラットフォームは、この方向性のための企業基盤として機能し、インテリジェンス、オーケストレーション、ガバナンスをBMC AMIポートフォリオ全体で接続するコア機能とサービスの統一レイヤーを提供します。BMC AMI Assistant、エージェントゲートウェイ、MCP Gatewayなどの革新を結集し、メインフレームの変革を簡素化し、革新を加速し、AIが一貫して安全にスケールで機能できるようにします。
業界基準は、AIシステムがツールやエージェントに接続する方法を定義します。私たちの方向性は、これらの接続が企業規模でどのようにガバナンスされ、保護され、運用されるかに焦点を当てています。断片化や運用リスクを導入することなく。
これが、私たちがBMC AMIポートフォリオ全体でエンタープライズグレードの基盤としてエージェント型AIを進化させる方法です（図1を参照）。
図1：エンタープライズグレードAIを支えるBMC AMIプラットフォームのエージェント型アーキテクチャの高レベルの概要。
期待できること — 次に何が来るかを形作る方法
今後のリリースでは、AIがBMC AMI環境でどのように参加するかにおいて意味のある変化を体験することになります。インテリジェンスは、説明やガイダンスを超えて、運用タスクの安全な実行を支援します。かつて孤立した機能として現れた能力は、BMC AMIポートフォリオ全体で調整されたエージェント型ワークフローとして機能し、開発、運用、データ、セキュリティの活動を結びつけます。
AIは、企業のガードレール内で責任を持って参加し、これらのシステムを運用するチームによって定義されたポリシー、検証モデル、コントロールの下で機能します。この方向性は、単なる単一の機能リリースを超え、BMC AMIソリューションとの新しい作業方法の基盤を確立します。
私たちは顧客に、この次の段階を形作る手助けをするよう招待します。顧客設計パートナープログラムに参加し、最も影響力のあるエージェント型ワークフローを洗練し、検証する手助けをし、実行指向の機能に焦点を当てた初期アクセスイニシアチブに参加し、企業規模のAI実行を導くガバナンスとポリシーモデルを形作るために私たちと協力してください。
自信を持って前進
私たちは約束を果たしました。信頼の基盤を確立しました。そして、明確さを持って次の段階に進もうとしています。
メインフレーム上のAIの未来は、目的に特化したエンタープライズインテリジェンスに中心を置いています。あなたが選択したAIモデル、あなたの制度的知識と運用慣行、あなたの人々、およびあなたが選んだプラットフォームが連携して、企業全体でインテリジェントな実行を推進します。このモデルでは、メインフレームは孤立した環境ではありません。企業AI戦略の完全にガバナンスされた参加者であり、ハイブリッドシステム全体でインテリジェントな実行を支援できる能力を持っています。
この方向性を受け入れる組織は、単にメインフレーム環境を近代化するだけではなく、より大きな可視性、制御、インテリジェンスを持って複雑なワークロードを運用する新たな方法を解き放つでしょう。
そして、これは始まりに過ぎません。あなたが最も重要なプラットフォームでAIを運用する準備はできていますか？
あなたの組織のAI準備と成熟度を評価し、次のステップを踏むためにAI準備発見ワークショップに登録してください。
これらの投稿は私自身の見解であり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表すものではありません。