When you’re one of the largest healthcare providers in Australia, infrastructure isn’t just a cost centre—it’s a clinical enabler. For Lumus Imaging the stakes were high: an aging, inflexible IT infrastructure was slowing diagnostic workflows and threatening to limit the provider’s ability to keep up with fast-evolving AI-driven technologies. “Lumus Imaging is a significant provider…
「データ信頼とAI時代のエンタープライズアナリティクスの進化」では、信頼できるデータの基盤的な役割と、その確立にガバナンスがなぜ重要なのかについて述べました。しかし、エンタープライズアーキテクチャ（EA）が、解決策のより大きな部分を担う可能性がありながら、意図せずに問題の一因となっている背景や、より重要な点として、EAがどのように進化して変化をもたらすことができるかについては触れていませんでした。EA機能（通常はIT部門が管理）は、成果志向のビジネスダイナミクスに適応するだけでなく、21世紀の企業において自らの存在危機を無意識に招いてきました。過去3年間で台頭したインテリジェントシステムは、この危機を加速させ、機能の価値、プロセス、およびビジネス成果との整合性を問う。 冷静かつ率直にその理由を分析すると、EAの潜在的な価値が、ビジネス視点からプロセスとアプローチを統合することに成功しなかったことが明らかだ。これは、そのような統合を謳うメソドロジーを採用していたにもかかわらずだ。私の経験では、持続可能で価値駆動型のモデルを採用する現代の企業の大多数において、EAは一貫して機能することはほとんどない。 フォーチュン500企業における消費財業界と自動車業界のEA組織の元メンバーとして、私は支援するビジネスステークホルダーと同様に、混乱と frustration を抱えていた。質問の方が答えよりも多かった。ビジネス成果や実際の実行への明確な視界がない中で、TOGAF、FEAF、Zachman、能力マッピング、メタモデルなどのフレームワークへの教条的で盲目的な執着はなぜなのか？なぜ、現実的なアプローチやパートナーシップよりも、パターンに基づく領土争いやルール遵守に固執するのだろうか？なぜ、ビジネス部門と直接連携し、実現可能な可能性を埋め込み支援し、ビジネス現実と結びついた実践的で測定可能な成功事例を通じて、望ましい「意思決定の場に席を得る」ことを目指さないのだろうか？ 明らかに、インテリジェントシステムは、EAが方向性を失い、ビジネス成果を犠牲にして教条、パターン、フレームワークを通じた戦略的意図に固執するあまり、完全に動けなくなっていることを浮き彫りにしている。よく引用される経営の権威ピーター・ドラッカーはかつて次のように述べた。「混乱の時代における最大の危険は、混乱そのものではない。昨日の論理で行動することだ。」私たちは、ゲームを変える新しいプレイブックが必要だ。そのプレイブックは、3つの核心的な原則を認めるものだ： 教条的なアプローチよりもデリバリーを重視する。 アーキテクチャの原則が柔軟性を欠く義務化になると、創造性や対応力が失われる。 パターンよりも実用主義を重視する。 「ベストプラクティス」に過度に依存すると、チームは独自のビジネスコンテキストや新興テクノロジーに適応できなくなる可能性がある。 フレームワークよりも柔軟性を重視する。 フレームワークの整合性に過度にこだわることは、EAチームが新たな機会や脅威に迅速に対応できなくなる原因となることが多い。 Gartnerによると、「2025年までにAIが売上高の成長に貢献すると期待するCEOは80%を超える一方、同じように期待するCIOは3%に過ぎない」とのことです。Gartnerはさらに、その可能性を最大限に引き出すためには「EA実践に信頼性が欠如していると困難になる」と指摘している。 私はこれまで、EAの重要な転換点（クラウド、APIファーストなど）をいくつか目にしてきたが、今回の変化は現実のものとなり、リアルタイムで進行中だ。EAは、AIの影響を受けるすべての機能と同様に、まさに存在意義の転換点に立っている。CIOがAIの採用加速、データ複雑化の拡大、規制要件の急増に苦闘する中、伝統的なEAフレームワークと実践は、現代のビジネスニーズの速度と規模との不一致がますます顕著になっている。エージェント型 AI、次世代データアーキテクチャ、エージェントベースのガバナンスの融合により、EA が価値を創出するための位置付けを根本的に見直す必要が生じている。 AI およびデータ中心のテクノロジーの急速な進化により、組織は情報資産の構造とガバナンスの見直しを迫られている。企業は、データがビジネスドメインによって所有および管理されるドメイン駆動型データアーキテクチャから、大規模なクロスドメイン統合を必要とする AI/ML 中心のデータモデルへと移行を進めている。この移行は、従来の EA の実践と両立するかどうかという疑問が生じる。答えは、緊張関係はあるものの、この変化は EA と根本的に矛盾するものではなく、EA の運用方法に大幅な変革を求めるものであるということです。 従来の EA と認知主導のデータアーキテクチャの衝突 エンタープライズアーキテクチャは、標準化されたビジネスプロセス、データガバナンス、テクノロジースタックに重点を置き、IT システムとビジネス目標を整合するための構造化された方法論を組織に提供してきた長い歴史がある。データメッシュなどのドメイン駆動型データアーキテクチャは、データ製品の所有権をビジネスドメインに割り当てることで、エンタープライズ全体の相互運用性とガバナンスの基準を維持しつつ、アジリティとローカル最適化を実現する。しかし、このアプローチはデータサイロやガバナンスの断片化を引き起こす可能性があり、組織全体でデータをシームレスに流通させる必要があるリアルタイムのAI駆動型インサイトを実現することが困難になる。 新興のAIデータモデル：新たな要求と摩擦 AI および機械学習モデルは、大規模で多様かつ適切にガバナンスされたデータセットへの継続的なアクセスを必要とする。これらのモデルは、多くの場合、ドメイン駆動型アーキテクチャによって設定された境界を越えて、さまざまなドメインにまたがるデータを集約する必要がある。これは、ほとんどの EA の行動と大きく矛盾しており、主に 3 つの要因に起因する。 分散化。AI イニシアチブは、多くの場合、一元化されたデータレイクを必要とするが、ドメイン駆動型モデルは分散化された所有権を重視する。 複雑なガバナンス。データがドメイン間でフェデレーション化されながらAIモデルによって中央で消費されるため、データ品質、データ系譜、コンプライアンスの確保がより困難になる。 オンデマンドのデータアクセス。AI システムは、リアルタイムのデータアクセスと適応性を必要とするが、これは、より固定的でプロセス中心の従来の EA フレームワークと衝突する可能性がある。 現代の EA はこのギャップをどのように埋めることができるのか？ Dharani Pothula 氏によると、「エンタープライズアーキテクトは、堅牢なデータパイプラインを確立し、データ品質基準を施行し、セキュリティやコンプライアンスを損なうことなく AI を効果的に運用できるガバナンスフレームワークを実装する必要がある」とのことです。AI 中心のデータモデルへの移行は、本質的に互換性がないわけではなく、設計上ではなく、デフォルトで EA 自体を変革している。主要なアナリストや実務家は、EA…
Traditional sourcing processes are often slow, manual, and hindered by inefficiencies such as data silos and limited visibility into supplier performance and risk. Since the pandemic, supply chain teams have been laser-focused on building more resilient and agile supply chains, and many are now turning to autonomous sourcing tools. This enables process improvements and surfaces…
In “Data trust and the evolution of enterprise analytics in the age of AI,” I addressed the foundational role of trusted data and why governance is so crucial to playing a role in establishing it. What I didn’t explore was the background role of enterprise architecture (EA) in potentially being unintentionally complicit in the problem,…
INE Security, a global leader in hands-on cybersecurity training and certifications, today highlighted how ongoing real-world practice with the latest CVEs (Common Vulnerabilities and Exposures) is essential for transforming security teams from reactive to proactive defenders. With over 26,000 new CVEs documented in the past year, security teams are drowning in vulnerability alerts while facing…
UniCredit, el banco comercial paneuropeo, busca nuevas oportunidades de negocio al impulsar la digitalización del Grupo en 13 mercados europeos. Como consecuencia, la entidad ha rubricado un Memorando de Entendimiento con Google Cloud en el que se recoge un acuerdo a diez años vista para acelerar la transformación digital del banco. Gracias a esta alianza,…
Having discovered the frightening costs of hiring AI experts from outside the organization, some CIOs have developed ways of building skills in house — not just within the IT department, but across the enterprise. Many of the early movers targeted four distinct methods that should now be considered for AI training programs in any organization.…
As the name suggests, Southern Cross Travel Insurance, part of the Southern Cross Group, is a travel insurer based in Australia and New Zealand. And as primarily a digital business with about half a million customers, virtually all its products are sold online. To get to that point, though, required an intensive transformation execution and…
El pasado mes de diciembre, al debatir las duras realidades del papel del CIO con Mary Pratt, de CIO.com, Marc Tanowitz, socio director de West Monroe, observó: “Los grandes CIO siempre dicen que sí. Dicen que sí a lo que quiere la empresa, pero añaden: ‘Estas son las implicaciones… Tienes que aceptar no hacer estas…
El ecosistema de inteligencia artificial (IA), en rápida evolución, en el que parecen emerger nuevos productos y servicios a diario, plantea a los CIO y a los responsables de compras de TI decisiones cada vez más difíciles, en parte debido a la incertidumbre sobre la dirección que tomará finalmente el mercado de la IA. Un…