ITモダナイゼーションを加速するための6つの戦略 

レガシーシステムと老朽化したインフラがAI導入と事業成長の足かせになっている——CIOたちはそう口をそろえる。CIO.comのレポート「2025 State of the CIO」によれば、ITリーダーの約77%がモダナイゼーションを変革の中核に位置づけている。だが、優先度を高くするだけでは不十分だ。求められているのはスピードだ。  本稿では、ITアドバイザーや経験豊富なCIOたちが実践する6つの加速戦略を紹介する。  1. AIをモダナイゼーションの推進力にする  多くの企業がAI活用のためにモダナイゼーションを急いでいる。ここにこそ、AIを活用すべきだ、というのはコンサルティング会社West Monroeのシニアパートナーでテクノロジー&顧客体験部門を率いるErik Brown氏は言う。つまり、AIを使ってモダナイゼーション自体を加速するのだ。  従来、チームはレガシーシステムのドキュメントやコードを手作業でレビューし、モダンなインフラへの移行準備を進めてきた。しかし今やAIでその作業を変えることができる。  「AIは数百万行のコードを解析し、ストアドプロシージャやETLスクリプトを理解して、データをモダンなプラットフォームに移行するための最新バージョンを生成できる。これまで何ヶ月もかかっていた手作業が、数日で終わる。大きな前進だ」とBrown氏は語る。「さらに、組織の知見を蓄積し、スピードも生む。AIは強力なアクセラレーターだ」  West Monroeの調査によれば、意思決定や行動の遅さによって年間売上の1〜5%が失われていると多くのリーダーが感じており、同社はこれを「遅延コスト(slowness tax)」と呼んでいる。  Brown氏が描く未来はさらにその先だ。エージェンティックAIがIT環境を常時監視し、陳腐化した部分を特定・更新する時代が来ると予測する。しかも、人間はほとんど介入せず、監視するだけでいい。「AIは、継続的なモダナイゼーションを可能にする強力な仕組みだ」。現時点ではエージェンティックAIはまだその段階にないが、「必ずそうなる」と氏は確信している。  2. マネージドサービスとサーバーレスアーキテクチャを採用する  金融のCapital Oneでバイスプレジデントとしてクラウドガバナンスを統括するPaul Sullivan氏は、モダナイゼーションを「業務のDNAを継続的に洗練させ、常に進化し続ける状態を実現すること」と定義する。  具体的な取り組みの1つが、全社規模で推進したサーバーレスアーキテクチャへの移行だ。新規アプリケーションの開発を、マネージドされたクラウドネイティブ基盤に統一することで、「インフラを開発者が直接操作するものではなく、サービスの集合体として扱えるようになった。手作業による管理から脱却し、プラットフォームが煩雑な作業を引き受けるモデルへと移行した」とSullivan氏は言う。この転換により、イノベーションの速度が上がり、セキュリティが強化され、コスト効率も改善した。  「CIOはインフラを管理すべき資産と見るのをやめ、サービスを通じて提供されるプロダクトと見るべきだ」とSullivan氏は主張する。「自動化されたガバナンスとオブザバビリティを組み合わせることで、チームは安心してイノベーションに挑める。セキュリティやレジリエンスを犠牲にするリスクなしに、速く動けるだろう」  さらには、こう続ける。「チームはメンテナンスに費やす時間を減らし、エンジニアリングの創造的な部分に集中できる。プラットフォームが配管を担えば、エンジニアはプロダクトに集中できる」。  3. モダナイゼーションの文化を築く  Vanguardは、マイクロサービスアーキテクチャを用いてクラウドへのモダナイゼーションを進めてきた。同社でファイナンシャルアドバイザーサービス部門のCIOを務めるLauren Wilkinson氏は、Webサイト体験の刷新、新しいモバイルアプリの立ち上げ、そして日次での継続的デリバリー体制の確立により、「クライアントのフィードバックに素早く応答できるようになった」という。  こうした取り組みを速く推進するには、組織全体との整合が不可欠だとWilkinson氏は強調する。「最も重要な戦略は、組織のトップが自分たちが進むべき方向(北極星)を定めることだ。モダナイゼーションは単なるテクノロジーの取り組みであってはならない。ビジネスの取り組みでなければならない。全社的な北極星があれば、テクノロジーとビジネス部門の間で生じがちな優先順位の競合という壁を取り除ける」  4. AIでプロセスそのものを再設計する  Wilkinson氏が示すもう一つのモダナイゼーション施策が、開発チームへのバイブコーディング(vibe coding)の導入だ。  「高度なツールを統合することで、エンジニアリング・プロダクト・デザインチーム間の従来の引き継ぎをなくし、Webページのデザインプロセスを40%加速し、プロトタイピングの時間を2週間からわずか20分に短縮した。エンジニアリングプロセスを変えただけでなく、クライアントへの価値提供の仕方そのものを再定義した」とWilkinson氏は言う。  5. 役割・責任・意思決定権限を明確にする  組織戦略のアドバイザリー会社Org.Worksの創業者兼CEOで、Ralph LaurenのCDTOおよびCIOを歴任したJanet Sherlock氏は、意思決定の曖昧さがモダナイゼーションの速度を大きく損なうと指摘する。  「曖昧さは、パフォーマンスの敵だ」とSherlock氏。彼女の調査では、CIOとCAIO(最高AI責任者)が対等な立場に置かれている組織では、役割の不明確さによってスピードが約25%低下するという結果が出た。  「意思決定の責任所在が不明確で、複数の部門が同じ領域に権限を主張すると、物事は動かなくなる。縄張り争いが起き、摩擦が生まれ、コミュニケーションが止まり、スピードが落ち、組織全体が遅くなる」  Sherlock氏は自身の経験からこう語る。「誰かが私のチームの領域を踏み越えていると感じたら、すぐにミーティングを設定する。そして、『役割を決めよう。縄張り争いではなく、速く動くために』と伝える」  6. ITアーキテクチャをモジュール化する  PwCでテクノロジー戦略を担うパートナーのDanielle Phaneuf氏は、ITはF1レースのピットクルーのように動かなければならないと言う。摩耗したパーツを素早く交換するピットクルーのように、CIOはITアーキテクチャをモジュール化し、「何でも取り替えられる」状態にすべきだというのだ。  モジュラーITアーキテクチャとは、独立して開発・展開・スケールできるコンポーネントで構成されたシステムだ。各モジュールのインターフェースと責任範囲が明確なため、スタック全体を止めずに特定の機能を更新・交換できる。  「モジュール性は必要だ。モノリシックなモデルが忍び込んでくることも避けたい。しかし断片化という意味でのモジュール性も避けたい。鍵は依存関係を最小化すること。そうすれば、新しいものを繋ぎたいときに古いものを文字通り抜き差しできる」とPhaneuf氏は説明する。  このアプローチはAIモデルの扱いにおいて特に有効だ。イノベーションのスピードが速い今、今日のリーディングモデルが明日には時代遅れになりかねない。モジュラーアーキテクチャがあれば、必要に応じて素早くモデルを切り替えられる。  モダナイゼーションに終わりはない。問われているのは、それをいかに組織の常態にするかだ。  Read More from…

量子コンピューターのしくみ入門 ハードウェア方式と「なぜ難しいか」

量子はなぜ壊れやすいのか

量子コンピューターのニュースを追っていると、量子ビットの数や性能指標が話題になります。しかし、その裏にある本質は「量子状態を保ったまま、狙いどおりに操作して、最後に読み出す」ことが非常に難しいという一点に集約されます。量子ビットは外部の影響に敏感で、わずかな熱、電磁ノイズ、振動、材料内部の欠陥、さらには測定のための装置そのものの影響で、状態が乱れます。この乱れは「デコヒーレンス」と呼ばれ、重ね合わせやもつれといった量子らしさが失われてしまいます。
古典コンピューターは多少の雑音があっても、0と1の判定が十分に離れていれば正しく動きます。ところが量子は、0と1の間の繊細な位相や確率振幅を“計算に使う”ため、ノイズが情報そのものを壊します。さらに、量子は観測すると状態が変わるという性質があるので、途中経過を気軽に確認できません。確認できないから誤りの検出と修正が難しく、結果としてハードウェア、制御、読み出しのすべてに高い精度が要求されます。
この「壊れやすさ」を抑え込みながら、量子ビットを増やし、同時に高精度で操作するのが量子コンピューター開発の中心課題です。方式の違いは、この壊れやすさに対する戦い方の違いだと捉えると理解しやすくなります。

方式を分ける軸は「何を量子ビットにするか」

量子ビットは、電子の振る舞い、原子のエネルギー準位、光の性質など、量子力学のルールに従う実体を使って作ります。どの実体を使うかで、動作温度、装置の大きさ、制御の方法、スケールのさせ方が大きく変わります。
たとえば、ある方式は極低温に冷やす代わりにチップ上で作りやすい、別の方式は常温に近い条件でも扱えるが装置が大掛かりになる、といったトレードオフがあります。また、量子ビット単体の性能が高い方式でも、大量に並べて同時に制御する段階で新しい問題が出ることがあります。方式の優劣は一言では決まらず、将来の用途やコストの見通しまで含めた総合戦になります。

超伝導方式が主流になった理由

現在、研究でもクラウド提供でもよく見かけるのが超伝導方式です。超伝導方式は、金属の微細回路をチップ上に作り、極低温に冷やして量子ビットとして使います。半導体産業で培われた微細加工や回路設計の知見を活かしやすく、設計変更のサイクルを回しやすい点が強みです。
ただし最大の特徴は、冷却が必須であることです。量子状態を壊す熱雑音を抑えるため、極低温の冷凍機を使って運用します。これにより装置は大きくなり、運用コストも上がります。さらに、チップの外から量子ビットへ信号を届けるための配線や制御回路が増えるほど、熱の流入やノイズの侵入経路も増えます。量子ビットを増やすほど、単に「数を並べる」以上の難しさが積み上がっていきます。
それでも超伝導方式が有力であり続けるのは、改善の余地が大きく、工学的に積み上げられる領域が広いからです。材料の改善、回路設計の工夫、読み出し方式の改良、制御電子回路との統合など、伸ばせるレバーが多く、産業化の道筋を描きやすい点が支持されています。

イオントラップ方式の強みとスケール課題

イオントラップ方式は、電荷を持つ原子(イオン)を電場で空中に捕まえ、レーザーなどで操作して量子ビットにします。量子ビットそのものが“同じ種類の原子”として揃っているため、個体差が小さく、非常に高い精度で操作できることが強みです。量子ビット間の相互作用も扱いやすく、計算の正確さに直結する指標で良い結果を出しやすい方式として知られています。
一方で、装置は真空容器、精密な光学系、安定したレーザーなどを必要とし、システム全体が大掛かりになります。量子ビット数を増やすと、レーザー光を多数のイオンへ安定に当て分ける難しさや、イオンを並べる構造をどう拡張するかといった課題が前面に出てきます。
イオントラップは「一つ一つの量子ビットを丁寧に扱える」方向で強いので、高精度を武器にしながら、モジュール化や光による接続などでスケールを狙う研究開発が進んでいます。得意な方向性がはっきりしているからこそ、用途によっては有力な選択肢になります。

中性原子、光量子、スピンなど多様なアプローチ

超伝導とイオントラップ以外にも、勢いのある方式がいくつもあります。中性原子方式は、電荷を持たない原子をレーザーで“光の罠”に捕まえ、規則正しく並べて量子ビットとして使います。原子を二次元的に多数並べやすく、量子ビット数を増やす設計が得意な一方で、原子を同時に高精度で制御し、エラーを抑える工学が重要になります。
光量子方式は、光子そのものや光の干渉を使って情報処理を行います。光は外部ノイズの影響を受けにくく、遠距離伝送とも相性が良いので、量子通信や将来の分散型計算の発想とも結びつきます。ただし、光子を確実に生成し、干渉させ、検出する技術、そして損失に強い設計が鍵になります。
また、半導体のスピンや欠陥中心を使う方式もあります。既存の半導体製造技術と相性がよい可能性があり、小型化や量産の夢がありますが、材料品質や制御精度の面で乗り越える壁もあります。
重要なのは「勝者が一つに決まる」と早合点しないことです。方式ごとに、得意なスケール、求める環境、目指しやすい用途が異なり、将来は複数方式が並立する可能性も十分にあります。産業応用の視点では、性能だけでなく、運用コスト、供給網、保守性、ソフトウェアとの統合のしやすさまで含めた現実的な評価が必要になります。

エラー訂正が“実用”の鍵になる

量子コンピューターが本格的に産業を変えるには、計算を長く複雑に続けても結果の信頼性が保てる必要があります。しかし現状の量子ビットは、一定時間が経つと誤りが増えたり、操作のたびに少しずつズレが溜まったりします。そこで登場するのが量子エラー訂正です。
量子エラー訂正は、複数の物理量子ビットを束ねて、一つの「論理量子ビット」として扱い、誤りを検出して抑え込む考え方です。直感的には、壊れやすい部品を何重にも冗長化し、壊れた兆候を観測して立て直す仕組みを、量子のルールに合わせて作るイメージに近いでしょう。ここで難しいのは、量子は観測すると状態が変わるため、誤りだけを“そっと”見つける必要がある点です。誤りの情報を得るための観測は行うが、計算に必要な量子情報は壊さない、という繊細な設計が求められます。
このエラー訂正が実用の鍵である一方、現実のハードウェアにとってはとても重い要求でもあります。論理量子ビットを作るために多くの物理量子ビットが必要になり、制御線や読み出し回路も増え、システムはさらに複雑になります。だからこそ量子コンピューター開発では「量子ビット数を増やす」だけでなく、「エラー率を下げる」「安定に動かす」「運用しやすい構成にする」といった、地道な工学の積み上げが最重要になります。

NISQ時代とは何か

現時点の量子コンピューターは、エラー訂正が十分な規模で動いている段階にはまだ到達していません。そこで語られるのがNISQと呼ばれる時代観です。これは、ノイズがある量子装置を前提に、できる範囲で価値を引き出そうという考え方です。
NISQで現実的になりやすいのは、量子だけで完結させるのではなく、古典コンピューターと組み合わせて使う方法です。量子で得意な部分だけを計算し、結果を古典側で評価して次の量子操作を調整する、といった往復を繰り返します。こうしたハイブリッド型の発想は、量子の限界を認めたうえで、少しでも産業に近い問題へ寄せていくための橋渡しになります。
ただし、NISQでの成果は「将来の実用へ向けた前進」である一方、すぐに古典計算を置き換えるとは限りません。価値が出るには、問題の定式化、データの整備、評価指標の設定、そして量子に適した近似や工夫が必要です。量子ハードウェアの進歩と、ソフトウェアやユースケース設計の進歩が噛み合って初めて、産業インパクトにつながります。

方式の違いは「壊れやすさ」との戦い方の違い

量子コンピューターのハードウェア方式は多様ですが、共通しているのは「量子状態を壊さず、正確に操り、信頼できる結果を得る」という難題に挑んでいる点です。超伝導は工学的に積み上げやすく、イオントラップは高精度が魅力で、中性原子や光、スピンなどはそれぞれ独自のスケール戦略を持っています。どの方式も一長一短があり、将来は用途や環境によって使い分けが進む可能性があります。
次の記事では、量子が産業で「どこに効くのか」を、最適化、シミュレーション、機械学習といった問題タイプと、業界別の見取り図として整理します。ハードの制約を理解したうえでユースケースを見ると、量子の現実的な価値がより立体的に見えるようになります。


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Source: News

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