変革を求めるCIOに刺激を与えるクラウドコンピューティングの成功事例4つ

ポストエピデミック時代において、企業の CIO は数多くの高度なクラウド サービスを享受しています。クラウドは、単一目的のコンピューティングおよびストレージ インフラストラクチャ サービスから、新しいクラスの高度なアプリケーションと、CIO が「次世代イノベーション エンジン」と呼ぶものをサポートできる、より洗練されたプラットフォームへと進化しました。

「歴史的に、クラウドコンピューティングは、データセンターの統合など、企業によって戦術的な方法で導入されてきた」と、ガートナーの副社長兼アナリストであるシド・ナグ氏は語る。 「しかし、今日の企業は、クラウド コンピューティングをデジタル変革のニーズに対応する非常に戦略的なプラットフォームと見なしています。クラウド コンピューティングは、今やあらゆるデジタル変革の基盤となっています。」

パンデミック後の世界では、CIO、CTO、データ サイエンティストがクラウド コンピューティングのさまざまな側面を深く掘り下げていますが、クラウド サービスによって実現される無数のビジネス上のメリットは、一言で説明することはできないことは明らかです。ここでは、クラウド コンピューティングを最大限に活用しているさまざまな業界の企業の例をいくつか紹介します。

McDermott クラウド プラットフォームが新たな収益源を創出

沖合石油掘削装置やLNG施設の大手請負業者が、持続可能で炭素排出量の少ない構造物や製品の構築に多額の投資をするとしたら、それは間違いなく大きな変化です。

石油掘削装置メーカーのマクダーモット インターナショナルにとって、変革の原動力となっているのはクラウド テクノロジーです。クラウド テクノロジーでは、膨大なデータと分析サービスによって、掘削装置を建設し、天然ガスをより持続可能かつ効率的に液化できるだけでなく、マクダーモットがパートナーのためにその青写真を実現できるようになり、新たなビジネス チャンスが生まれます。

「これらの製品は社内使用のために設計されたものですが、今ではソフトウェアの顧客からも要望があり、それが当社の収入源になっています」とマクダーモットの最高情報責任者、ヴァゲシュ・デイブ氏は語った。 「エンジニアが石油プラットフォームやLNG施設を設計する際に、実際に炭素排出量の少ないプラットフォームを選択できるようになりました。」

デイブは、クラウドと関連サービスにおける IT の進歩により、マクダーモットとその業界がイノベーションの原動力に変わったと考えています。さらに、McDermott のクラウドベースのデータ プラットフォームからの分析により、同社はビジネス トレンドやサプライ チェーンのリアルタイムの変化に関する重要な洞察を得ることができます。

「例えば、イタリアから大量の荷物が届くとします。サプライチェーンの依存関係を調べると、データからイタリアで需要が急増する可能性があると予測されます。その情報はマクダーモットの顧客にとって非常に貴重です」とデイブ氏は語った。

McDermott 社は、AI とビジュアル分析を使用して設計内の構成ミスや欠陥を検出し、事前に設定された基準に基づいてサプライヤーの入札を分析する AI モデルをトレーニングします。デイブ氏は、このような自動化によりマクダーモットは生産性の大幅な向上を達成できると指摘しています。

リバティ・ミューチュアルがクラウドでデータサイエンスを加速

Liberty Mutual は、米国で最も先進的なクラウド導入企業の 1 つです。これは主に、AWS を主として、Microsoft Azure と Google Cloud Platform も使用して、堅牢なハイブリッド クラウド インフラストラクチャを構築した CIO の James McGlennon 氏のビジョンのおかげです。

Liberty Mutual のクラウド インフラストラクチャは、リアルタイムの洞察と予測を生成するさまざまなビジネス アプリケーションと分析ダッシュボード、および請求プロセスを合理化する機械学習モデルを実行します。実際、この保険会社は現在、全世界のワークロードの 60% をクラウドで実行しており、ハードウェアとソフトウェアの購入にかかるコストを大幅に削減していますが、最大のメリットは、計り知れない分析からビジネスに関する洞察を得られることです。

Liberty Mutual のデータ サイエンティストは、Tableau と Python を多用してモデルを本番環境に展開しています。プロセスをスピードアップするために、保険会社の技術チームは、同社のデータサイエンティストがJavaや他の言語でモデルを再構築する必要はなく、モデルをPythonとしてパッケージ化して展開するRunwayというAPIパイプラインを構築したとマクグレノン氏は述べた。

さらに彼は、「モデルを別のプラットフォームや言語で再構築することなく、迅速に展開できることが重要です。さらに重要なのは、これらの機械学習モデルの有効性を追跡して、データセットが変更されたときに再トレーニングできることです。」と付け加えました。

たとえば、保険会社は Amazon Sage Maker と Python を使用して機械学習モデルを構築しています。 Liberty Mutual の IT チームは、Cortex と呼ばれるコンポーネント セットも作成しました。これにより、データ サイエンティストは新しいモデルの構築に必要なワークステーションをインスタンス化できるようになり、モデリング プロセスを開始するためのインフラストラクチャの構築方法について心配する必要がなくなりました。

McGlennon 氏は、Cortex を使用すると、Liberty Mutual のデータ サイエンティストがテクノロジーとデータセットの要件を設定するだけで、適切なデータとツールを備えたモデリング ワークステーションを適切なサイズの GPU 環境 (IoT デバイスやセンサーを含む) で AWS 上に作成でき、保険会社のクラウドベースのコンピューター ビジョン モデルと組み合わせることで、顧客の保険金請求のためのデータをさらに生成できると説明しました。

Koch Industries がマルチクラウド ネットワーキングを採用

買収後に新しいネットワークを統合することは、どの CIO にとっても困難な課題となる可能性があります。 2年間で5社を買収した時価総額1250億ドルのグローバル複合企業であるコーク・インダストリーズにとって、買収した企業を自社の広大なネットワークに結び付けることは、また別の大きな課題だ。

コーク・インダストリーズのビジネスソリューション担当最高技術責任者マット・ホッグ氏によると、従来、コークは買収した企業を統合するために、買収した企業の中核ネットワークをフラット化していたという。このアプローチによりネットワークの接続が容易になりますが、時間がかかり、困難な作業であり、買収される企業が増えるにつれて複雑化します。

「クラウドの導入は、接続が必要な複数の LAN セグメントを含む複数のアカウントの形で行われることが多い」と同氏は述べた。 「これには、仮想マシンだけでなく、クラウド プロバイダーが提供する他の多くのサービスも含まれます。」

主なタスクには、コア IP ルーティングの展開、マルチテナント クラウド内の仮想ワークロード間の接続の有効化、複数のクラウドの接続、リモート ユーザーが会社のクラウド資産に接続できることの保証などがあります。これは、パートナーなしでは対応できない課題です。

この目的を達成するために、Hoag 氏はこの課題の解決を支援するパートナーとして Alkira を特に雇いました。サードパーティのプラットフォームを使用してネットワークをソフトウェア サービスとして抽象化することで、自社の IT チームの複雑さが大幅に軽減されるからです。

IDCのアナリスト、ブラッド・ケースモア氏は、Kochのようなハイブリッドおよびマルチクラウドネットワークは、クラウドの成熟度の次のレベルを表しているが、ほとんどの企業がこの分野で大きく遅れをとっていると述べた。企業のデジタル インフラストラクチャが成熟するにつれて、このレベルに進化する可能性があります。

国営電力網、クラウドを活用して「スマートで接続された公共事業体」に

クラウドは State Grid のデジタル化を推進する中核要素の 1 つであり、同社のグローバル CIO である Adriana "Andi" Karaboutis 氏は、State Grid の中核目標を「スマートで接続されたユーティリティの構築」と定義しています。

カラバウティス氏は、英国、ニューヨーク、ニューイングランドにおける200億ドル規模の英国多国籍企業のデジタル変革の主任設計者です。彼女はまた、NATOの複数の電力網のサイバーセキュリティを強化する取り組みにおいて両政府と協力した。

「これは、国家の重要なインフラを守り、変革する必要があるため、最もストレスが多く、困難な仕事の一つです」とカラブティス氏は語った。 「しかし、気候変動を緩和するために技術の進歩が活用されている時代に、サイバー攻撃から電力網を守るだけでなく、世界の電力網を変革する仕事に携われるのは刺激的です。」

彼女は、これらの目標を達成するにはクラウドが不可欠だと考えています。 State Grid は Microsoft の Azure クラウドの主要顧客であり、同社の高度なデータ分析、サイバーセキュリティ、人工知能ツールを幅広く活用しています。

たとえば、「Copperleaf」プロジェクトの一環として、National Grid は Microsoft の機械学習アルゴリズムを適用して「植生管理」プログラムを最適化し、火災やその他の災害を防止しています。さらに、同社は地理空間テクノロジーと Azure AI を組み合わせて、海底ケーブルの保守方法やルーティングおよび投資の決定方法について適切な判断を下しています。また同社は、ワールドカップや王室の結婚式などの電力サージ時に発生する停電をより適切に管理するために、機械学習アルゴリズムを導入する方法も模索している。

カラブティス氏は、すべてのデータを社外に移動する必要はないし、データだけをクラウドで実行しても意味がないとも付け加えた。私たちの投資はすべて価値に関するものです。多くの場合、純粋な ROI とコスト削減ではなく、アップグレードが不要になるなど、技術的負債の管理に伴う隠れた共有コストを削減することが目的です。それは国家安全保障の向上、あるいは容量管理と回復力の向上である可能性があり、これらはすべてクラウド コンピューティングの価値を測定する方法です。