MS·앤트로픽 등 AI 기업, 근로자 전환 지원 비영리단체 출범…’AI 워싱’ 논란도

AI가 이미 현실이 된 만큼 근로자가 변화에 적응하도록 지원해야 한다는 것이 새롭게 출범한 비영리단체의 주장이다. 이는 AI가 일자리를 빼앗아 사회적 혼란을 초래할 것인지, 아니면 경제를 한 단계 더 도약시킬 것인지를 둘러싼 논쟁에 대한 이 단체의 해법이기도 하다. 6월 25일 출범한 레이즈 어스(Raise Us)는 초당적 성격의 전국 비영리단체다. 미국 주지사와 기업, 근로자, 교육훈련 기관과 협력해 미국…

AI 시대 CIO의 역할이 바뀐다…혁신과 위험 관리 사이 해법은

CIO의 새로운 과제는 분명하다. 전사 차원의 AI 도입을 신속하게 추진하는 것이다. CIO.com의 ‘2026 CIO 현황 보고서(State of the CIO)’에 따르면, CEO들이 IT 임원에게 가장 우선적으로 요구하는 과제는 AI를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 것이다. AI 제품을 조사하고 평가하는 단계부터 도입과 활용에 이르기까지, CIO는 이제 조직의 AI 전략을 이끄는 핵심 역할을 맡고 있다. 기업 경영진이 기대하는…

2026年に採用が最も難しいIT職種11選——何が変わったか

専門家の採用はむしろ容易になった。SOCアナリスト、ML研究者、クラウドアーキテクト——こうした職種は数週間で採用が決まる。一方、採用に6〜9カ月かかるのはハイブリッドな職種だ。AIに精通しながらコードにも深く入り込め、ビジネスも理解できるエンジニア。「3つのスキル、1人の人物、少ない候補者プール」とBest BuyのCDTOであるNeal Sample氏は言う。「これらのハイブリッド人材がITの未来だ——現時点でこのようなハイブリッド人材は見つけるのがとても難しい」。 AIがサイバーセキュリティを抜いて採用最難関スキルになって2年が経過する。2026年のState of the CIO調査では、AI/機械学習とサイバーセキュリティが同率1位となり、データサイエンス・分析が僅差で続く、という結果になった。ランキングは似ているが、人材難の性質は変わった。LLMエンジニアやプロンプトスペシャリストへの需要は、AIをスケールで実用化し、リスクを管理し、盲目的に信頼せずに使いこなせる人材への需要に変わった。 リスク管理は初めてトップ5入りし、ビジネス・IT自動化は上位を維持している。一方で数年前まで注目されていた職種への需要は緩んでいる。その1つがクラウドアーキテクチャだが、今年は順位を落とし、アプリケーション開発もリストから外れた。「採用が最も難しいのは、AIとの組み合わせが求められる職種すべてだ」とValcom TechnologiesのITアドバイザー、Niel Nickolaisen氏は言う。 採用困難なIT職種:2026年 vs. 2024年 スキル 2026年 2024年 変化 AI/機械学習 1位(同率) 1位 横ばい サイバーセキュリティ 1位(同率) 2位 上昇 データサイエンス・分析 3位 3位 横ばい ビジネス・IT自動化 4位 4位(同率) 横ばい リスク管理 5位 8位(同率) 上昇 ソフトウェアエンジニアリング 6位(同率) 6位(同率) 横ばい DevOps/DevSecOps 6位(同率) 11位(同率) 上昇 エンタープライズアーキテクチャ 8位(同率) 10位(同率) 上昇 クラウドサービス・統合 8位(同率) 12位(同率) 上昇 クラウドアーキテクチャ 8位(同率)…

ITを揺るがす「エンタープライズ価格大転換」の波

SaaSおよびAIソフトウェア市場は価格の大転換期に入っている。従来型のSaaSと競合するAI製品の登場により、SaaSベンダーはシートベース(ユーザー数基準)の価格設定の見直しに迫られている。見直しの結果、従来型SaaSの価格はアウトカムベース(成果連動型)課金へと移行しつつある、これはCIOとCFOにとっては概ねプラスの動きだ。一方、一部のAIツールやSaaSパッケージは消費量ベースの課金へと向かっており、利用状況を注意深く管理しなければ、請求額が想定外に膨らむリスクがある。

CRMデータプラットフォームプロバイダーTwilioの戦略・オペレーション担当ディレクター、Sidharth Ramsinghaney氏は「最も差し迫った問題は、ほとんどの組織がこれまで経験したことのない予算の変動だ。この転換は、ベンダーから買い手に予測リスクを移転するものだ」と言う。Gartnerによれば、2030年までにエンタープライズSaaSの支出の少なくとも40%が利用量、エージェント、アウトカムベースの課金に移行し、シートベースのベンダー収益シェアは21%から15%に低下すると予測されている。

AIエージェントは価格モデルを揺るがす可能性を持っている。「AIエージェントが人間の業務を代替するようになれば、この予測は現実になる。以前は10人が必要だった仕事を1つのエージェントがこなせるなら、ユーザー数に基づくシートベースの課金は意味をなさなくなる」とRamsinghaney氏は言う。ただし、エージェントの導入が停滞すれば、シートベースの価格設定が長く続く可能性もある。不確実性が続けば、ハイブリッド型の価格設定がデフォルトになる可能性もある。

アウトカムベース課金の難しさ

一部の顧客がアウトカムベースの価格設定を求め、一部のベンダーが試験的に導入している。だが、実現は容易ではない。「アウトカムの帰属を明確に測定することが本質的に難しい」とRamsinghaney氏、「そのため、純粋なアウトカムベースの価格設定は多くのカテゴリーでまだ理想論にとどまる」と続ける。ソフトウェアコンサルティング会社Software Improvement GroupのCTO、Jasper Geurts氏も同意する。多くのAIベンダーはアウトカムではなく、シートベースと利用量の組み合わせに動いている。「エージェントはテストに合格しながら、誰も後から手を加えられない質の低いコードを生成することがある。機能すればいいという成果のみに課金するなら、将来の負債となるコードに対してお金を払っているのと同じだ」とGeurts氏は言う。

トークン経済の不透明さ

AIベンダーのコスト構造は従来型SaaSとは異なる。フロンティアAIモデルのコストは下がるどころか上がっており、AnthropicのFable 5モデルはOpus 4.8の2倍のトークン単価だとGeurts氏は指摘する。「CIOたちはトークン経済が不透明だと言う。エージェントがどれだけトークンを消費するか予測できなければ、請求額の見通しが立てられない。CIOはトークンを10年前のクラウド支出と同様に扱うべきだ——つまり計測し、管理し、成果と結びつける必要がある」。

「シートベースの価格設定はヘッドカウントで請求額を抑えられた。利用量ベースの価格設定は消費量に応じてスケールする。AIがアシスタントから自律的なコーディングに移行するにつれ、コードの量はレビューしきれないほど増える。誰もレビューしきれないコードが積み上がれば、それ自体が将来の負担になる」とGeurts氏は言う。

サブスクリプション価格も上昇している。Lorka AIの調査によれば、2023年に無料または低価格だったAIツールは今や社員1人あたり月額20〜30ドルが平均となり、プレミアムプランは月額200ドルに達するものもある。複数のAIツールを使う企業では、機能が重複する製品を含めて、1人あたり年間1200ドル以上を支出しているケースもある。

ITリーダーが今すぐ取るべき対策

ソフトウェア開発会社InnowiseのCIO、Maksim Hodar氏は「CIOはサービスの調達方法と利用量の両方に注意を払う必要がある」と助言する。そして、「利用状況の分析を通じてコスト管理策を特定し、どの価格モデルが自社のビジネスケースに最適かを判断すべきだ。また、新しい価格モデルを持つ新しいソフトウェアを本格導入する前にパイロットを実施することも勧める。「業界のトレンドに流され、単に皆がやっていることをやってしまいがちだ」とHodar氏は警告する。

Ramsinghaney氏は、FinOps(クラウドや技術コストの最適化の取り組み)をまだ取り入れていないITリーダーは今すぐ始めるべきだ、と言う。トークンやその他の利用状況を追跡し、機能がそのコスト以上の価値を提供しているか確認することが重要だ。アウトカムベースの価格設定に移行する場合は、ソフトウェアやプラットフォームプロバイダーと明示的なアウトカム測定の合意を結ぶべきだと言う。「帰属の争いがこうした契約を崩壊させる。アウトカムベースの価格設定は、双方が帰属について合意できる場合にのみスケールする」(Ramsinghaney氏)。

専門家たちの見解をまとめると、複数の価格モデルが共存する形が現実的、ということになる。利用量ベースはインフラとAPI主体の製品に、アウトカムベースは解決済みサポートチケットや完了したワークフローのように成果が明確に測定できる場合に適している。

このようなハイブリッドモデルがベンダーの収益予測と買い手のコスト整合のバランスを取る支配的なモデルになるとRamsinghaney氏は見る。ソフトウェアが人間の業務を代替するのではなく補強するコラボレーションツールや業務アプリケーションでは、引き続きシートベースが生き残る、との予想を示した。


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