公開日:2024年7月31日
寄稿者:Keith O'Brien、Amanda Downie
情報技術(IT)ガバナンスとは、組織がビジネス目標をサポートするためにITオペレーションの使用を最適化する方法を管理するフレームワークを指します。
効果的なITガバナンスは、ガバナンス、リスク、コンプライアンス ( GRC ) ポリシーとして、全体的なビジネス戦略とコーポレート・ガバナンスの重要な要素です。ITガバナンスは、業界や政府の規制へのコンプライアンスを維持しながら、ガバナンスとリスクを管理します。ITガバナンスの最適化には、IT投資、ポリシー、人材を適切に組み合わせる必要があります。これは、組織がIT目標とビジネス目標を一致させるのに役立ちます。
強力なITガバナンスを備えた包括的なIT戦略により、ITにおける意思決定を合理化し、最終的には主要なビジネス目標に対して成果を達成することができます。これは、IT運用を担当するDevOpsチームの要素としてますます重要になっています。DevOpsチームはより効率的に連携して、ソフトウェアを作成、テスト、提供します。
組織がIT投資を増やすにつれて、強力なITガバナンス・ポリシーの重要性が高まります。最高情報責任者(CIO)は、経営幹部の他の主要な利害関係者とともにITガバナンス戦略を推進します。
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強固なITガバナンスを維持することは、組織がいくつかの重要な分野で成功するのに役立ちます。
組織のITプロセスに混乱が生じると、その影響はビジネス全体に及びます。そのため、組織はレジリエンスをITガバナンス・プロセスの中核的な要素としています。組織は、アップタイムを最大化させるようIT機能の方向性を定め、適切にバックアップを取り冗長性を持たせてビジネスを継続させることができます。
ITリソースのコストと、それがビジネスの成長にどのような影響を与えるかを理解することは、CIOの仕事の重要な要素です。テクノロジーは現代の組織にとって重要な要素ですが、CEOは、さまざまなITプロジェクト、計画、支出がビジネス目標の達成に直接つながることを知りたいと考えています。
エンタープライズITのビジネス運用を推進するために顧客データの使用が増加していることで、政府機関は組織のIT部門運営方法にますます重点を置くようになっています。強力なITガバナンスを実践している組織では、コンプライアンスの問題が発生する可能性が低いため、ビジネスの他の領域に集中することができます。
いくつかの政府組織や非政府組織(NGO)、民間企業が、ITガバナンスの基準とガイドラインの設定と保守を担当しています。
多くの組織が従うITガバナンスのポリシーと手順がいくつかあります。
COBITとして知られており、リスクを最小限に抑え、規制コンプライアンスを導入し、ビジネス目標を推進するための、認知されたプラクティスとツールのフレームワークです。
ベスト・プラクティスのライブラリーであるこのフレームワークは、組織がITサポートとサービスをより適切に管理するのに役立ちます。AXELOSはITILの更新管理を担当しています。最新のITIL4は、2019年にリリースされ2 (ibm.com外部へのリンク)、人工知能やクラウド・コンピューティングなどの新しいツールとテクノロジーが含まれています。
このフレームワークには、ユーザーのニーズを満たし、組織がビジネス目標を達成できるようにするためのIT サービスの計画、実装、管理、最適化が含まれています。ITSMとは、企業全体のすべてのユーザーに対して、あらゆるITリソースの最適な導入、運用、管理を提供することです。ユーザーには、顧客、従業員、ビジネス・パートナーが含まれます。
ITリソースには、ノートPC、ソフトウェア・アプリケーション、クラウド・ストレージ、仮想サーバーなど、あらゆるハードウェア、ソフトウェア、コンピューティング資産が含まれます。一部の組織では、DevOpsがITSMの代わりに、またはITSMの代替オプションとして使用されています。多くの組織は、DevOpsとITSMは補完的なものであると考えていますが、実際には、DevOpsは主にスピードと機敏性に、ITSMはユーザーと顧客の満足度に、それぞれ重点を置いています。
このモデルは、元々米国国防総省によって開発されたもので、組織のソフトウェア開発プロセスを指します。今日のCMMIモデルは、あらゆる規模の組織がIT運用の成熟度を構築および測定し、改善すべき領域を特定するのに役立ちます。
生成AIは、ITを含め、現代のビジネスのあらゆる側面に大きな影響を与えています。組織は、特にChatGPTなどのサードパーティー・ツールの使用を検討している場合、AIの時代におけるITガバナンス・ポリシーを再考する必要があります。現在構築されている生成AIでは、公正な使用やデータ・プライバシー、結果の正確さに対する信頼性に関して、いくつかの難しい問題が生じます。
生成AIを受け入れ、採用する組織は、既存のITガバナンス・ポリシーを見直し、テクノロジーの使用に関して新たなルールが必要かどうかを確認する必要があるでしょう。また、生成AIは、重要な構成要素を提案したり、ITガバナンス・チームが抱く可能性のある質問をしたりするなど、ITガバナンス・ポリシーを構築する上で貴重なツールになる可能性があります。
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