経営幹部向け：生成 AI で成果を最大化するための戦略

大手企業の経営幹部は、生成 AI の活用とアプリケーションのコンテナ化により、インフラ刷新の新たな局面を牽引しています。

第 7 回年次 Nutanix Enterprise Cloud Index（ECI）調査は、グローバル IT の方向性を左右する戦略的な優先事項について、経営幹部の意思決定に役立つ重要かつ実践的なインサイトを提示しています。ハイブリッド・マルチクラウド戦略を採用する企業が増えるなか、最新の ECI レポートは IT の大きな転換点を示しています。エンタープライズの 85% が生成 AI 戦略を策定し、そのうち半数以上が既に導入を進めています。さらに、98% の企業がスケーラビリティと俊敏性を高めるために Kubernetes を活用しています。

ECI 調査は、世界各国の IT・ビジネスリーダー 1,500名 からの回答に基づいており、インフラのモダナイズ、データセキュリティの強化、従業員によるスキル向上の重要性を浮き彫りにしています。経営幹部層は本レポートをエンタープライズロードマップとして活用することで、成果とテクノロジー投資の整合性を図り、成長を加速させることが可能です。また、変革とインフラのモダナイズが加速する現代において、優位性の維持にも役立ちます。

ECI レポートが経営層に示す 4 つの重要なポイント

1. アプリケーションのコンテナ化が新たな業界標準を牽引

生成 AI の活用に伴い、IT 環境における拡張性と俊敏性の高さの必要性が増すなか、コンテナ化は現代のインフラにおける基盤技術となりました。ハイブリッド・マルチクラウド環境全体でシームレスな運用を可能にするコンテナ化は、モダナイゼーションとイノベーションの拡大を推進するエンタープライズにとって不可欠です。

• 多くのエンタープライズが採用：54% 以上の組織が、アプリケーションを全てコンテナ化していると回答。
• モダナイゼーションの必要性：コンテナ化の利点が認識される一方で、81% の組織が現行の IT インフラの改善の必要性を認識しており、64% がコンテナアプリケーション開発に課題を抱えている。

経営幹部向けの重要ポイント #1：コンテナ化は、イノベーション、俊敏性、競争力を支えるビジネスに不可欠な基盤技術です。インフラとアプリケーション開発においてハイブリッド・マルチクラウド環境でのシームレスでセキュアなデータアクセスを可能にする最適な手段といえます。優位性を維持するには、経営幹部はコンテナ化と IT のモダナイゼーションを推進し、クラウドネイティブアーキテクチャの可能性を最大限に引き出すオーケストレーションプラットフォームの導入を優先する必要があります。

2. エンタープライズにおける生成 AI アプリケーションの台頭

ECI レポートは、生成 AI はもはや実験的な技術ではなく、企業の重要施策を牽引する戦略的ドライバーであり、オペレーションの再構築や変革的な成長を促す役割を果たすことを示しています。

• 多くのエンタープライズによる実施：85% 以上の組織が生成 AI 戦略を策定し、そのうち 55% はソリューションを積極的に実施している。
• 重点領域の変化：現在は、53% の組織が顧客サポートや顧客体験の向上に生成 AI を活用している。しかし、51% の組織は、今後 1～3 年でサイバーセキュリティ、不正検知、データ損失防止を含む重要課題に生成 AI の活用の重点を移す意向である。
• 投資の優先事項：回答者の 54% が IT インフラへの投資を最優先としており、次いで IT トレーニング（52%）、IT 人材の採用（48%）を重要視している。

経営幹部向けの重要ポイント #2：生成 AI は単なる技術革新ではなく、企業変革を推進する基盤となります。生成 AI のちからを最大限に活用するには、経営幹部はビジネス目標に沿った生成 AI の取り組みを進め、インフラのモダナイズを優先し、深刻な人材不足に対処する必要があります。経営幹部によるこうした取り組みは、エンタープライズによる生成 AI の活用を促進し、持続可能な優位性の維持を可能にします。

3. 開発から本番環境へ：生成 AI ワークロードの導入とライフサイクル

生成 AI ワークロードの本番環境への拡張は、エンタープライズにとって重要な課題です。成功するには、ツールやシステムのシームレスな統合、堅牢なインフラ戦略、運用上のギャップの解消、測定可能な ROI を可能にするための包括的なライフサイクル管理が必要です。

• 本番環境への拡張における課題：ほぼ全ての組織 (98%) が生成 AI ワークロードを本番環境へと拡張するのに伴い、大きな課題に直面している。最大の障壁は、既存の IT インフラとの統合 (54%)、次いで AI のデプロイメントと運用に必要なスキルの欠如 (53%) 、所有コストや投資利益率（ROI）の可視性の低さ (52%) が課題である。
• ライフサイクル管理：生成 AI モデルの開発から保守までにわたる全ライフサイクルを管理するツールやプロセスを整備しているエンタープライズは 75% にとどまり、早急な対応が必要な準備体制の不足が浮き彫りとなっている。
• モニタリングと最適化：99%の組織が運用中の生成 AI モデルの監視と最適化を実施する計画を策定している。一方、自動化ツールを活用している組織は 41% にとどまり、効率化と監視体制に改善の余地があることが明らかになっている。
• ハードウェアへの依存：ECI レポートによると、生成 AI に特化したハードウェアの具体的な活用計画を策定している組織は 60% にとどまり、残り 40% は依然として検討段階である。

経営幹部向けの重要ポイント #3：生成 AI を大規模に実装するためには、経営幹部は IT インフラのモダナイズ、ライフサイクル管理向けツールの整備、生成 AI に特化したハードウェアの活用に優先的に取り組む必要があります。継続的な監視とシームレスなシステム統合に向けたフレームワークを構築することで、生成 AI を持続的な優位性と長期的なエンタープライズの成功を推進するドライバーとして活用できます。

4. 生成 AI がデータセキュリティ戦略と関連スキルセットに与える影響を理解する

生成 AI の導入は、データセキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスのフレームワークを根本的に変革します。経営幹部は、専門知識、プライバシー、ガバナンス (コンプライアンス) の重要な課題に対処し、正確に対処することで、リスクを最小限に抑え、生成 AI の潜在能力を最大限に引き出すことができます。

• セキュリティが優先課題：回答者の 95% は、データプライバシーとセキュリティ強化を最優先課題としている。そのうち 38% は、大規模言語モデル (LLM) で秘密情報を扱うことに対して懸念を示している。
• 組織の準備体制：セキュリティの重要性が広く認識されている一方、95% の組織は生成 AI モデルのセキュリティ対策が不十分であると回答している。
• 投資の優先事項：生成 AI に対するセキュリティとコンプライアンス強化のため、サイバーセキュリティ (50%) 、IT 人材の獲得 (48%) 、データガバナンス (38%) を優先事項に挙げている。
• 人材育成：生成 AI の導入に必要なスキルを全て確保していると回答した組織はわずか 21% であり、69% は生成AI の導入に必要なスキルを得るために採用活動中であると回答している。なお、従業員の 53% は生成 AI の進化を自身の AI スキルセットを成長させる機会だと捉えている。

経営幹部向けの重要ポイント #4：データセキュリティは、生成 AI の導入を成功に導く基盤になります。経営幹部が自社のリスクを軽減し、持続可能な成長を実現するうえで、強固なガバナンス体制、サイバーセキュリティ対策、スキル構築プログラムへの投資が不可欠です。また、採用やスキルアップの機会を通じた人材不足への対応が、エンタープライズの準備体制を整えるカギとなります。

経営幹部向けサマリー

本 ECI レポートは、エンタープライズ向け IT の基盤としてハイブリッド・マルチクラウドの重要性が高まっていることを改めて明示しています。経営幹部は、ハイブリッド・マルチクラウドの俊敏性に、コンテナ化アプリケーションの効率性と生成 AI の変革力を組み合わせることで、卓越した成長・生産性・スケーラビリティを実現し、優れたビジネス成果を達成できます。

Nutanix がどのようにビジネス成果の向上に貢献できるかについては、Web サイトをご覧いただくか、Nutanix のアカウントエグゼクティブにお問い合わせください。「第 7 回年次Nutanix Enterprise Cloud Index 」調査結果の全文は、こちらをご覧ください。

Nutanix Enterprise Cloud Index レポートについて

年次 Nutanix Enterprise Cloud Index (ECI) レポートは、業種や地域を問わず、IT および DevOps、プラットフォームエンジニアリング部門の経営幹部および意思決定者 1,500 名を対象に行われたグローバル調査です。7 回目となる調査は、エンタープライズクラウドの導入状況、コンテナ化の動向、生成 AI 導入状況を深堀りしています。本調査は、英国の調査会社 Vanson Bourne によって、2024 年秋に実施され、Kubernetesの採用、生成 AI ソリューションの実装、および関連する利点と課題に関する主要な洞察を明らかにしています。今回の結果では、新たな生成 AI ワークフローについても深堀りし、データセキュリティ、コンプライアンス、インフラのモダナイズのための要件といった重要な課題を取り上げています。

©2025 Nutanix, Inc.All rights reserved. 本文書に記載された、Nutanix、Nutanix のロゴ、および Nutanix のその他全ての製品とサービス名は、米国およびその他の国において Nutanix, Inc. の登録商標または商標となります。Kubernetes は、米国およびその他の国におけるThe Linux Foundationの登録商標です。本文書に記載された、その他のブランド名は、識別目的のみに使用されており、それぞれの所有者の商標となります。本文書に記載された、その他のブランド名は、識別目的のみに使用されており、それぞれの所有者の商標となります。

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