2026-11-04
AI実証の不発で技術が責められるが、より深い破綻点はもっと古い。突き合わせされていないCMDB、表計算の資産台帳、AIには見えない暗黙知だ。
3つのシステム、1つの資産環境だ。エンドポイント管理コンソールは9400台を数え、セキュリティスキャナーは8700台を見つけ、構成管理データベース（CMDB）は10200台を主張する——そのうち数百台はとっくに退役済みだ。各数字は単体では筋が通る。だが組み合わさると、誰一人として全体を見通せないIT環境を描写する。
IT運用のAI実証が期待を下回るとき、注視はたいてい技術に向かう。モデルは間違っていたか？ツールは大げさに約束したか？チームは間違ったユースケースを選んだか？これらの問いは正当だが、多くの組織では答えはもっと地味な場所にある。2年間突き合わせされていない構成管理データベース、表計算に閉じ込められた資産データ、同じカテゴリ欄を3通りに使う3つのサービスデスクチームだ。
AIがこれらの欠陥を作ったのではない。AIはそれを浮かび上がらせる。迅速に、そして公衆の面前で。
断片化は偶然ではなく構造的なものだ。ほとんどのIT環境は一つずつ道具を足して育った。エンドポイントチームが管理プラットフォームを採用し、セキュリティがスキャナーを導入し、サービス管理はITSMツールの中にワークフローを築き、調達は別システムで購入を追跡した。各決定は個別には筋が通っている。だがこれらのシステムのほとんどは互いにデータを共有するようには設計されてこず、どのチームも同じ環境の部分的な見えしか持たない。誰も間違ってはいないが、誰も全体を見ていない。
人々はこの隙間を回避する術を学んできた。経験を積んだアナリストは、どの問いにどのシステムを信頼すべきかを知り、残りは記憶で埋める。その組織的知識は価値があるが、AIには見えない——そしてそこにトラブルが始まる。
IT運用へAIを押し進める企業にとって示唆は居心地が悪い。モデルの選択やベンダーの選定は、土台のデータの状態ほどには重要でないかもしれない。サイロが突き合わせられるまで、AI実証は、組織がそもそも直してこなかった問題を、派手に、そして公然と晒し続けるだろう。
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