テクノロジー企業は、AI、SaaS、デジタルインフラへの正当な投資を拡大しつつ、より迅速に成果を出すことが求められています。しかし、新しいツールを導入したからといって、生産性が必ず向上するわけではありません。 従業員が、動作の遅いデバイスや不安定なアプリケーション、問題を完全には解決できない修正といった、絶え間ない課題に悩まされずにこれらのツールを活用できれば、状況は改善されます。
これが、デジタル摩擦がもたらす企業の生産性への負担です。環境全体で問題が繰り返されると、サービスの健康状態が公には安定しているように見えても、貴重な時間が少しずつ失われていきます。デジタル従業員エクスペリエンスを明確に把握していないと、IT部門は、システムが報告する内容と従業員の日々の体験との間のギャップを見逃してしまう恐れがあります。
投資が増え続ける中、それに伴う生産性の向上もチームが示さなければならないというプレッシャーが強まっています。Gartnerの予測によると、世界のAI関連支出総額は2026年に2.52兆ドルに達する見込みです。これは、予算の急激な拡大と、それに伴う監視の目の迅速な強化をも示唆しています。
支出が増加しても成果が伸びない場合、議論の焦点は「目標」から「説明責任」へと移っていきます。
報告漏れやその場しのぎの対応も、チームの運営状態として把握すべき
ITの問題が発生した後、変化の激しい環境では、なるべく速やかに問題を解消したいと思うものです。 たとえそれが公式なサポートプロセスの枠から外れていても、人々は通常業務に復帰する最短の道を見つけ出します。その代わり、問題が従業員によってすでに吸収されてしまった後に、IT部門は初めて問題に気づくことになります。 アプリケーションの動作の遅さや、アクセスの繰り返しに関する問題は、一見すると個別の苦情のように見えるかもしれませんが、実際には、チケットのデータが示すよりも多くの人々に影響を及ぼしている、より広範な傾向の一部であることがあります。そうしたつながりに対処しなければ、組織は目に見える要求への対応に追われ続ける一方、バックグラウンドで根本的な問題が時間を浪費し続けるという事態になります。
平均して、IT関連の問題で従業員から報告されるものはわずか43%に過ぎず、またIT、テクノロジー、通信業界で自身のデジタル体験に「完全に満足している」と答えている従業員は30%にとどまっています。こうした働き方が常態化してしまうと、人々は不安定さを前提として計画を立て始めるようになります。日常業務は、システムの信頼性が高いとわかっている「良い時間帯」に行われる一方、アップグレードや変更にはより大きなリスクが伴うようになります。というのも、それに伴う混乱に対処したいと思う人は誰もいないからです。
当社が数百万のエンドポイントを対象に実施した分析によると、従業員は1週間に平均で14件のネガティブなデジタル体験をしており、その中には、システム停止までは至らないものの業務を妨げるクラッシュ、読み込みの遅延、不具合などが含まれます。これだけの摩擦があれば、根本原因が判明する頃には手遅れとなり、納期の遅延にもつながりかねません。
度重なる問題は、恒久的な処理能力の浪費を招く
組織が問題を解消するスピードよりも、同じ問題が再発するスピードの方が速いと、IT部門は行き詰まってしまいます。 実際、各チームは、繰り返し発生する問題を解決するために、勤務時間の31%を費やしています。1週間の3分の1を繰り返しの修正作業に費やしていると、次の一連の問題を未然に防ぐための作業（標準化、セキュリティ強化、クリーンアップ、変更の品質の向上）が後回しにされ続けてしまいます。その結果、どのような組織でも、イノベーションや効率化を促進する付加価値の高い業務への投資がしにくくなります。
こうした中、外からはなかなか気づきにくい形で、信頼性が徐々に低下し始めます。 これは局所的な問題に収まらず、 全体的な衰弱へとつながります。より深い作業に時間をかけられないため、「これで十分」と判断する基準自体が甘くなってしまい、組織が最終的に、同じ問題に対して二重のコストを支払うことにもなります。従業員の時間が無駄になるだけでなく、本来なら完全に解決済みである問題を再解決するためにIT部門の時間も浪費されてしまうのです。
ワークフローが遅いままでも、稼働状況は問題ないように見えることがある
ステータスのページやインフラの健康状態の情報は有用ですが、その環境を利用している人々の仕事が好調に進んでいるかはわかりません。何かが公式に「ダウン」しているとみなされるはるか前から、仕事のペースが遅くなり、断片化が進んでいることがあります。そしてチームは、その摩擦に対応するために、サービス停止や明確なサポート傾向の数字として表れることのない、些細な調整を少しずつ行い始めます。
デジタル従業員エクスペリエンス（DEX）により、IT部門は、従業員の視点から見たテクノロジー環境の全体像を把握できるようになります。デバイス、アプリケーション、ネットワーク、およびユーザーセッション間の信号を相互に関連付けることで、従来の監視手法では明確な問題が検出されない場合でも、作業の進行が遅く感じられたり、信頼性が低下しているように感じられたりする原因を解明するために役立ちます。
アプリケーション関連の問題は、全従業員に同じ影響を及ぼすわけではないため、その周辺のコンテキスト情報が必要になります。 これらは、場所、ユーザーグループ、デバイスの状態、作業環境などによって異なる場合があります。Application Insightsは、こうした違いのある環境下で重要なアプリケーションがどのように動作しているかを把握できるよう支援します。その結果、繰り返し発生する問題を単なる個別の苦情として扱うのではなく、根本的な原因まで遡って特定することが可能になります。
こうした可視性のギャップは、テクノロジーの導入や更新の際にさらに大きなコストを生む要因にもなります。 経営陣の報告によると、導入がうまくいっているかを可視化できているのは55％のみです。つまり、IT部門が変更のどの部分で問題が発生しているかを特定する前に、問題が環境全体に広がってしまう恐れがあります。問題が起きると、サポートへの需要が高まり、チームはその後数週間、より付加価値の高い業務に取り組む代わりに、環境を安定化させる作業に追われることになってしまいます。このように、新しいテクノロジーへの投資が生産性向上に役立っているのか、それとも単に業務上の間接費を増大させているだけなのかを判別するのは困難です。
予防策は、対応の規模がサービスデスクの枠を超えて拡大した時点で始まる
パターンが見えてくると、問題解決のスピードとリーチが課題となります。 既知の問題様式が多数のユーザーに影響を及ぼし始めている場合、チケットを1件ずつ処理していくだけでは、解決に時間がかかってしまいます。自動化とオーケストレーションは、既知のパターンが現れた際に、影響が及ぶグループ全体に是正措置を適用することで、問題の発生を未然に防ぎます。修正作業の実施時に、人がすべてのデバイスに直接手を加えたり、同じリクエストに繰り返し対応したりする必要がなくなります。
大規模なお客様活用事例の一つが、Qualcomm社です。同社では、従業員の90%が影響を受けるVPNの問題に対して、自動ワークフローを導入し、98%の成功率を達成。チケットを経由せずに問題を処理することで、業務の混乱を軽減しました。繰り返し発生する問題を「パターン」として捉えられれば、それらがリソースを際限なく浪費し続けることはなくなります。
このアプローチは、生産性を徐々に低下させていく些細な規模の問題に対しても同様に重要です。なぜなら、こうした問題は拡大するまでは見過ごされがちだからです。その典型例が再起動のループで、生産性に広範な悪影響が及ぶ前に、自動化によって迅速かつ大規模に解消できる問題の一例です。
サポートは、業務の流れに沿って行われるときが最も効果的
問題が業務遂行を妨げている場合、待機や引き継ぎが多大なコストを生みます。また、誰かが対応を始める前に十分なコンテキスト情報を収集するのに大きな労力がかかるために、サポートが遅れることもあります。問題の影響を受けた人が「本来はIT部門が行うべきサポートを自分がさせられている」と感じる一方で、IT部門が事後的に何が起きたのか整理しようとしているとき、フラストレーションがたまり始めます。これはテクノロジー企業において特に重要です。なぜなら、わずかなサポートの遅れが、リリースサイクルや顧客への対応時間、さらにはチームの業務遂行能力に即座に影響を及ぼしかねないからです。
Sparkは、このモデルで「自律型ITエージェント」として位置づけられます。業務の流れの中で発生する一般的なITの問題の解決を支援し、リアルタイムの状況を基に従業員をガイドし、承認済みの対策を実行します。つまり、従業員は何が問題だったのかをより短時間で特定でき、IT部門も事後に状況を整理する時間を短縮できます。
Nexthink Workspaceは、業務モデル全般を対象として、DEXデータに基づいてアクションの判断、設計、および自動化を行うための一元的な場をIT部門に提供します。その結果、サポートは、個々のチャネルの背後に留まらずに、従業員エクスペリエンスに今まで以上に密接に関わることが可能になります。その価値は、単にリクエストへの対応を迅速化できることだけでなく、そもそもサービスデスクに寄せられるサポート依頼の件数自体を減らせることにあります。
結論
問題が発生する環境の事後的な調整作業ばかりに追われていると、企業は同じ問題に対して二重のコストを負担することになります。まずは集中力が切れて作業が遅れ、そして、本来ならすでに解消されているはずの問題を再修正するためにIT部門が時間を浪費してしまいます。 その対策として、サポートの負担を増やす必要もありません。最初にどこで時間が浪費されているかを把握した後、十分な制御を通じて繰り返し発生する問題の要因を解消し、そして環境全体にわたって変更を一貫性のある形で管理することが必要となります。
Nexthinkは、ITチームが業務の混乱を解消し、大規模な問題解決を自動化し、デジタル投資のROIを実現できるようお手伝いします。
