渡辺享靖氏

テスラのクルマのように、「出荷した製品の制御ソフトウエアを毎年のようにアップデートして、性能や安定性を向上させる」というビジネスへのシフトが加速しており、それを支える基盤の構築が製造業DXの一つとして注目されている。だが、出荷済み製品から稼働情報を収集し、「デジタルツイン」に取り込んで分析をするには、複雑化する製品構成情報や指数関数的に増え続ける稼働情報を処理する大きなパワーが求められる。その解決のカギを握るのは、PLM（製品ライフサイクル・マネジメント）システムのコンテナ化やクラウド化だ。

デジタルトランスフォーメーション（DX）を支えるのは、いうまでもなくデータの活用である。一連の業務に必要なデータを集め、業務プロセス全体を一貫して支援できるデータ・プラットフォームがあってこそDXは成功する。だが多くの企業では、活用すべきデータが個別のシステムに散在し、うまく連携・活用できていない。これが業務スピードを落としているだけでなく、DXの足かせにもなっている。解決のカギは、企業内のあらゆるデータを柔軟かつ自在に「つなぐ」ための仕組みづくりだ。DXの活路を開く「データ連携」の最適解を紹介する。

リモートワークやDX（デジタルトランスフォーメーション）の進展に伴い、ITサービスの障害がビジネスにより大きな損失をもたらすようになってきた。それゆえIT運用の安定性に対する要求は一層厳しくなっている。この課題に対応するため、にわかに導入が進み始めたのは、AI（人工知能）／機械学習とビッグデータを活用してIT運用を自動化・高度化するAIOpsだ。特に、ITサービスの異常検出と障害予測の精度を高める運用監視へのニーズが高い。その最新の手法や実践的なAIOps適用シナリオについて解説する。

クラウドへのシフトは驚くほどのスピードで進行しているが、だからといって将来のIT基盤をクラウド一辺倒で置き換えていくのは得策ではない。オンプレミスやサブスクリプションを含む多様な技術・サービスを組み合わせ、堅牢かつ柔軟なハイブリッドIT基盤を構築することが今後のメインストリームになるだろう。重要なのは、要求されるサービスレベルやセキュリティーレベルに合わせ、全体最適の視点から最適な技術・サービスを選ぶための「指針」である。実際の構築事例を交えながら、ハイブリッドIT基盤の構築手法について解説する。