Kyndryl調査、レガシー刷新でAIエージェント活用は10％

Kyndrylの調査で、ITモダナイゼーションにエージェント型AIを使う技術責任者は10％にとどまりました。
調査対象は上級のIT意思決定者2000人で、刷新計画の遅延やコスト超過も明らかになりました。
エージェント型AIは、レガシーシステム間の依存関係の可視化やコード生成などで活用されています。

記事の概要

Kyndrylは、上級のIT意思決定者2000人を対象に調査しました。
これまでのAI導入は、ITモダナイゼーションを回避する形で進んできたといいます。
モダナイゼーションのツールにエージェント型AIを使うと答えた技術責任者は10％でした。
モダナイゼーションに取り組む企業で、IT運用の改善を達成した割合は約半数でした。
イノベーションによる成果を実感している企業は半数未満で、18％は価値が限定的または不透明と答えました。
回答者の半数近くは、計画の遅延やコスト超過に直面していました。
エージェント型AIは、隠れた依存関係の特定やコード生成、ドキュメント作成に使われています。
現在、新旧システム間の依存関係を完全に把握できていると自信を持つ組織は10％未満でした。

記事のポイント

1. 導入は10％にとどまる： 調査対象2000人のうち、モダナイゼーションにエージェント型AIを使う技術責任者は10％でした。
2. 刷新計画に遅延と超過： 約半数の回答者が計画の遅延やコスト超過を経験し、成果の見極めも難しい状況です。
3. 依存関係を可視化： AIエージェントは新旧システムの依存関係を調べ、コード生成や文書作成も支援しています。

このニュースがもたらす影響

• レガシー保有企業： 計画遅延やコスト超過が半数近くで起き、依存関係を把握できる組織も10％未満です。導入効果を急いで見込むより、まず可視化から検証する進め方が求められそうです。
• IT運用責任者： コード生成や文書作成だけでなく、新旧システム間の依存関係を調べる用途が示されています。刷新の初期工程に絞って、エージェント型AIの適用範囲と成果指標を設計する必要がありそうです。
• IT支援事業者： モダナイゼーションの価値が限定的または不透明とする回答も18％あります。AI機能の提供だけでなく、遅延や超過を抑え、成果を測定する支援まで含めた提案が必要になりそうです。

このニュースの背景

ITモダナイゼーションは、メインフレームなどのレガシーシステムを新しい環境へ移行する長期的な課題です。
これまでのAI導入は、モダナイゼーション自体を避ける形で進んできたとされます。
一方で、刷新に取り組む企業では、IT運用の改善やイノベーションの成果を十分に実感できていない状況があります。
エージェント型AIは、隠れた依存関係の特定やコード生成、ドキュメント作成など、時間と手間がかかる工程への活用が進み始めています。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

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