2022/9/6 - 読み終える時間: ~1 分

各種イベント用意しています。詳細はイベントページをごらんください。

2025/7/21 - 読み終える時間: 2 分

Maximizing the Agentic AI Potential: Why Orchestration is Keyの翻訳版です。

2025年4月30日
Ernesto Carrabba
HCL Clara、HCL HERO、HCL Workload Automation プロダクトマネージャー

私たちは今、Agentic AIという新しくダイナミックなツールを使える時代に突入しています。
これは、単純なアルゴリズムではなく、intelligent Agentが自律的に行動し、意思決定を行い多くの業務を実行する世界です。
このAIの世界は、私たちの働き方やテクノロジーとの関わり方に革命をもたらし、その展開を始めたばかりです。
このAgentic AIの真価を引き出すには、強固なオーケストレーションフレームワークが不可欠です。

Agentic AIの台頭

Agentic AIは、紛れもなく独自性の高い考え方です。
従来のAIシステムが、一連のルールに従うように厳密にプログラムされているのに対し、Agentic AIは、学習、適応、そして自律的な行動する能力を備えています。
AIの第一人者であるAndrew Ng氏も「次のAIの波は、現実世界で推論し、計画し、行動できるシステムを構築することにある」と述べています。
これが、Agentic AIを他の AI と区別する点であり、よりダイナミックな相互作用を実現しています。
しかし、この自律性には新たな課題も伴います。
AI研究者であり教授でもあるFei-Fei Li氏が指摘するように、「これらのintelligent Agentをいかにしてシームレスに協調させるかが最大の課題」と言えるでしょう。
強力なツールであるAIも、適切なオーケストレーション連携がなければ孤立し、その集合知を組み合わせて活かすことができません。

オーケストレーションの重要性

例えば、企業が顧客対応チャットボット、サプライチェーン最適化ツール、不正検知システムなど、さまざまな用途に複数のAIエージェントを導入したとします。
それぞれが個別に稼働していると、互いに矛盾した行動をとったり、非効率が発生したりする可能性があります。ここで「オーケストレーション」の出番です。
「オーケストレーションはAIシンフォニーの指揮者のような存在です」と語るのは、プロダクトマネジメントディレクター兼AIオーケストレーションのスペシャリストのMarco Cardelli氏。「各エージェントが役割を調和させながら担うことで、システム全体としてのパフォーマンスを最大化するのです」。
堅牢なオーケストレーションプラットフォームは、以下のようなメリットを提供します。

• 調整機能：複数のAIエージェントがスムーズに連携・協働できる環境を整備し、共通の目標に向かって協力できるように全体最適化を実現
• 自動化：複数のエージェントが関与する複雑なワークフローを自動化し、手動介入を削減し、業務効率を大幅に向上
• 柔軟性：ビジネスの新しい要件に応じて新たなAIエージェントをオーケストレーションフレームワークに柔軟に追加可能
• 制御性：このフレームワークは、すべてのAIエージェントの活動の全体像を可視化し、中央から一元的に監視・管理できることで、透明性と責任ある運用が可能

AIの未来は「オーケストレーション」にあり

業界アナリストによれば、今後数年でAgentic AIの導入は大幅に増加すると予測されています。
Gartner®はこう述べています……
「2028年までに、エンタープライズアプリケーションの33%がAgentic AIを組み込むようになり、2024年の1%未満から増加し、日常業務の意思決定の15%が自律的に行われるようになる」さらに、「2028年までには、AIエージェントによる“機械顧客”が、人間向けデジタルストアフロントでのやりとりの20%を担うようになる」
そして最後に、「2028年までに、日常業務の意思決定の少なくとも15％がAgentic AIを通じて自律的に行われるようになり、2024年の0％から増加する」と予測。
このように、企業は急速に生成AIやAgentic AIを基幹業務に取り入れ、激しい変革の波に乗ろうとしています。
プロダクトマネジメント担当バイスプレジデント兼AIスペシャリストのAlexandra Thurel氏は、「プロダクトマネジメントの観点から見ても、AIエージェントの効果的なオーケストレーションは極めて重要です」と述べています。
「単に個別のAI機能を展開するだけでなく、顧客に具体的な価値を創出する“intelligent ecosystems”として構築することが重要です。オーケストレーションは、これらのAIコンポーネントを結びつけ、戦略的なビジネス成果を達成するために調和して機能させる橋渡し役です。」
しかし、企業がこの機会を最大限に活用するためには、大規模なオーケストレーションへの投資が不可欠です。
また、デジタルトランスフォーメーション戦略担当VPのFrancesca Curzi氏は、「AIの未来は個々のエージェント知能にあるのではなく、その集合知性にあり、その可能性を引き出す鍵こそが、オーケストレーションです」と強調しています。

AIオーケストレーションの次なる進化に期待

私たちは、オートメーションの未来はAgentic AIのシームレスなオーケストレーションにあると確信しています。
そこでHCLでは、AIエージェントの真の力を最大限に引き出すための次世代プラットフォーム 「HCL Universal Orchestrator」 をまもなくリリース予定です。
この新しいプラットフォームでは、製品内で独自のAIエージェントを作成できるだけでなく、他社製のAIエージェントを統合して一元的にオーケストレーションすることも可能です。
AIオーケストレーションの次なる進化を取り入れ、ビジネス変革を実現するチャンスをぜひお見逃しなく。
LinkedInなどのSNSでも随時発信しています。ぜひ当社をフォローして、HCL Universal Orchestratorのリリースに関する最新情報を入手し、Agentic AIが貴社のビジネスをどのように変革できるかを探ってみましょう。

2025/7/18 - 読み終える時間: 2 分

Future of Workload Automation: Streamlining Enterprise Operationsの翻訳版です。

2025年3月12日
HCL Software

HCLSoftwareは、HCL Technologiesの事業部であり、AIと自動化、データと分析、デジタルトランスフォーメーション、エンタープライズセキュリティといった分野を通じて、企業の「Digital+ Economy」を推進し、クライアントの変革ニーズに応えています。

高度に進化したデジタル技術の広がりにより、企業の IT ネットワークはますます複雑かつ分散化しています。多種多様なハードウェアやソフトウェア、アプリケーションが連携する中で、セキュリティと運用の両立はかつてないほど困難になっています。ITシステム内の構成要素が多いほど、その複雑さも増していきます。
Workload Automationは、ITおよび組織のプロセス（レガシーシステムから現代的なシステムまで）における未処理のタスクとイベント駆動型タスクを統合し、現代企業のデジタル変革を加速させ、企業の俊敏性と回復力を確保します。
最新のWorkload Automationソリューションは、柔軟性や拡張性、および移行の容易さを提供し、企業が複雑なITインフラストラクチャ内でシームレスに運用しながら、より良い改善された成果を実現できます。
組織は、ワークフローの最適化を最大限に活用するために、簡素化されたモデリングによりITとビジネスの自動化を加速させます。さらに、AI との統合により、組織はワークロードデータの知的な分析やオブザーバビリティを実現し、業務プロセス全体の最適化に貢献します。
本記事では、企業が直面する IT 運用の複雑性をいかにWorkload Automationで解消し、効率性を高め、ビジネス成果を最大化できるかをご紹介します。

進化するWorkload Automation：現代の企業ニーズにどう応えるか

最新のHCL Workload Automationプラットフォームは、コンテナ化と直感的なユーザーインターフェースを活用し、継続的な自動化を支えるメタ・オーケストレーターとして機能します。
これにより、企業は異種混在のITエコシステムにおける複雑なアプリケーション間の依存関係を、柔軟かつ動的に解決できるようになります。
多くの企業がこの柔軟性を高く評価しており、経営層からは、長年にわたり市場で実績を持つ堅牢なテクノロジーとして、ビジネス継続性を安心して託せる点が支持されています。
Workload Automationはオンプレミスとクラウドを含む多様な環境にまたがってシステムを統合し、リアルタイムで業務プロセスを管理することで、運用効率を大きく向上させます。
企業向けWorkload Automationは、以下の機能で現代の企業ニーズに応えます。

ハイブリッドおよびマルチクラウド環境への適応

デジタル化が進む現代の企業にとって、事業継続性とレジリエンスの確保は極めて重要です。
クラウド対応のWorkload Automationは、オンプレミスとクラウド間でのワークロード移行をシームレスにサポートし、柔軟なジョブスケジューリングや自動化によって、レガシーシステムからクラウドに至るまでのビジネスプロセス全体を統合し、開始、実行、管理することができ、分散型アーキテクチャにおける信頼性とパフォーマンスを確保します。

拡張されたスケーラビリティと柔軟性

Workload Automationにおける自動化されたプロセスにより、企業はローカルエージェント、エージェントレス、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）経由で実行されるタスクをシームレスに接続・自動化できます。
バッチ処理に依存する従来のジョブスケジューラとは異なり、Workload Automationはリアルタイムでビジネスの要求に応じて動作し、メンテナンス中でもサービスが中断されることはなく、ダウンタイムゼロの運用が可能です。
さらに、ジョブスケジューリングに影響を与えることなくエージェントのアップグレードが可能であり、常に最新の環境を維持しながら、メンテナンスによる中断がなく、ゼロダウンタイムで、継続的な運用を実現します。

自動化が業務効率と意思決定をどう高めるのか？

Workload Automationは、設計者や製品管理チームと連携しながら、自動化エンジンの持つ可能性を最大限に引き出すためのパートナーとなります。
分散型アーキテクチャその合理化されたモデリング、AIとの統合、そして可観測性のためのオープンな統合により、デジタルトランスフォーメーションを加速させます。
Workload Automationは、先進的なジョブスケジューリングソフトウェアとして機能し、バッチ処理を効率的に管理し、業務全体の最適化を支援します。
Workload Automationは、次のような機能を通じて業務効率と意思決定を向上させます。

エンドツーエンドの可視性と制御

企業は、システムの容易な実装、アプリケーション連携、セキュリティチェックプロセスを通じて、Workload Automationが提供する幅広いサービスを活用できます。
グラフィカルビュー、組み込み分析、簡単にカスタマイズできるダッシュボードを提供することで、複数のジョブとジョブストリームを作成、管理、監視するのに役立ちます。
また、強力なジョブおよびジョブストリームのモデリング機能とポリシー定義により、業務リスクを軽減し、ビジネスフローの中断を防ぎます。

手動介入の削減

企業は自動化を活用してワークロードデータと可観測性を分析し、製品運用を強化し、反復的で時間のかかるタスクを自動化できます。
これにより、非効率なリソース管理が改善され、最適な時間と事前定義された条件下でタスクをスケジュールすることで、コストを削減し、スループット最大化が実現します。
さらに、企業はすべてのワークロードに対してAIを活用した異常検出を活用できます。

最新のWorkload Automationにおけるソリューションの主なメリットとは？

HCL Workload Automationは、複数のプラットフォームをサポートし、企業向けアプリケーション、クラウドリソース、データベース／ETL管理などとの高度な統合を実現することで、業務領域を越えた自動化を支援します。
組み込みのプラグインと対応技術を活用し、ビジネスインテリジェンスやデータ処理アプリケーションとの間でワークロードを簡素化・標準化します。
最新のWorkload Automationソリューションの主なメリットは次のとおりです。

ビジネスの俊敏性と応答性を向上

企業向けWorkload Automationソフトウェアは、新しい製品やサービスの市場投入までの期間を短縮します。
ファイル転送操作（MFT）を自動化ワークフローに容易に統合します。
企業は、MFT、RPAやビッグデータアプリケーションの一元管理と統合を実現できます。迅速なサービス提供により、顧客満足度の向上にも貢献します。

コンプライアンスとセキュリティの強化

企業は、高度なジョブスケジューリングとプラットフォームおよびアプリケーション全体のエンドツーエンドのオーケストレーションを含むWorkload Automationソフトウェアでワークロードを簡素化および自動化することで、デジタル化を加速できます。
また、監査、アクセス制御、バージョン管理、レポートなどの機能を一元的に管理できることで、規制要件への準拠を確実にし、SLA（サービスレベル合意）順守率の向上や展開する時間の短縮にも寄与します。

Workload Automationで“将来に強い”企業体制を築くには？

HCLのEnterprise Workload Automationソフトウェアを活用すれば、デザイン思考セッションを通じて創造性を引き出しながら、組織開発活動にも透明性を持って参加できます。
また、コンテナ化環境をフルサポートしており、コンテナ上に展開されたアプリケーションのオーケストレーションやハイブリッド環境を含むコストを最適化します。
Dockerベースのエージェント、サーバー、ユーザーインターフェース（UI）を活用することで、導入・アップグレード・高可用性（HA）も容易に実現できます。

以下の方法でWorkload Automationにより“将来に強い”企業体制を築くことができます。

拡張可能で適応性の高いソリューションへの投資

企業は、技術の進歩とともに進化しながら、将来のイノベーションや新たなビジネスモデルとも整合するプラットフォームを選定することが、将来性のあるIT基盤構築の第一歩です。
変化するビジネスニーズに適応するためには、データセキュリティを最優先し、ハイブリッドクラウド環境をサポートし、人工知能や機械学習などの新技術と容易に統合でき、柔軟なプロセス設計を可能にする、高度に拡張可能なソリューションを導入する必要があります。

継続的改善のカルチャーを育む

ITインフラのパフォーマンス、品質、効率を持続的に向上させるためには、チームが主体的に改善点を見つけ、段階的な修正・最適化を継続的に実施するカルチャーを醸成することが重要です。
Workload Automationが提供する洞察（インサイト）を活用することで、プロセスの見直しや最適化を推進し、継続的な改善を実現できます。

結論

Workload Automationは、アプリケーション管理、クラウド移行、マイグレーション、システム統合運用サービスといった多岐にわたる業務を包括的にサポートし、ビジネスに価値提供をする、統合型自動化プラットフォームです。
より自動化された応答性の高いサービス提供を促進し、将来に強く、ハイブリッド／マルチクラウドに対応した「ワンストップ自動化ツール基盤」を実現します。
さらに、AIとの統合により、ITの目標達成を加速し、企業の継続的改善を可能にする好循環を生み出します。これは、組織にとって大きな競争優位性となるでしょう。

2025/7/17 - 読み終える時間: 5 分

Top Things You Need to Know About Agentic AIの翻訳版です。

2025年6月5日
Sumitra Chachar
Unica エヴァンジェリスト｜プロダクトマネージャー

オーディエンスの特定からチャネルごとのフォローアップまで、マーケティングプログラム全体が自律的に実行されるとしたらどうでしょうか？
しかも単純な「もし～なら」ルールに頼るのではなく、リアルタイムで状況に応じて計画・判断・実行するインテリジェントなエージェントによって、です。
このような「今日のAIアシスタント」と「完全に自律したワークフロー」の間に存在するギャップは、Gartnerが「AIエージェンシーギャップ」と呼んでいます。
これは、現在のAIの能力と、人間のように自律的に意思決定するAIとの間にある隔たりを意味します。

このギャップを埋める鍵となるのが、 Agentic AI（エージェンティックAI） です。本記事では、Agentic AIの基本概念、仕組みやビジネスへの応用方法、そして企業がダイナミックな目標を達成するために、いかに責任を持って導入できるかを探ります。
シートベルトを締めてください。これらの洞察は、あなたの働き方を変えるかもしれません。

Agentic AIとは何か、 そしてその仕組みは？

Agentic AIは、自律的なエージェントのように振る舞うソフトウェアエンティティです。これまでの単なる命令実行型テクノロジーとは一線を画します。
例えば、従来のAIはメールフィルターの設定など、あらかじめ定義されたルールに従って単純作業をこなすものでした。一方Agentic AIは、目標達成を目的に行動し、状況に応じて推論モデルを適応・進化させます。
これは、従来の「指示に従って基本的な処理を行う技術」からの大きな転換点です。
例えば、かつてのAIは「メールフィルタの設定」といった事前プログラムに従う単純な処理を担っていました。しかしAgentic AIは、目標を達成するために自律的に行動し、推論モデルを継続的に適応させるという特性を持ちます。
実際、大手企業のシニアテクノロジーリーダーのうち、37%がすでにAgentic AIを活用中であり、93%が非常に高い関心を示しているという調査結果も出ています。

AIオーケストレーションの重要性

AIオーケストレーションフレームワークは、複数のインテリジェントなモデル、コンポーネント、エージェントが連携することを可能にします。
それぞれがセグメンテーション、コンテンツ生成、パフォーマンス最適化などのタスクに特化しています。これにより、マーケターは細部にわたるマイクロマネジメントを行うことなく、キャンペーンを大規模に展開できます。

HCL Unica+の例：MaxAI Assistant

HCL Unica+ に搭載された常時稼働型マーケティングアシスタント「MaxAI Assistant」は、リアルタイムでの意思決定と最適化を支援し、手作業を減らすことでマーケティングチームの生産性向上に貢献します。
例：「過去7日間に高額カート放棄したユーザーのリカバリー率を高めて」と指示すると…

• 意図の理解：MaxAI Assistantは、「リカバリー率を高める」「高額ユーザー（事前定義済）」「過去7日間にカート放棄した層」の3要素を認識
• セグメンテーションエージェント：SQL不要でCDPを自動検索し、対象層を抽出
• コンテンツ最適化エージェント：当社のプロンプトエンジニアリングテンプレートを使用して、2つの訴求メッセージを自動生成
• インサイトエージェント：データ駆動型の洞察を元に、最適なエンゲージメントチャネルや配信タイミングの最適解を提示 AIエージェントがセグメント作成とメッセージ生成を担います。同時に、重要な意思決定を行い、全体を監督するために人間が介在する（human-in-the-loop）状況を維持します。その結果、CVR(コンバージョン率)の向上、CX（顧客体験）の改善、そしてリアルタイムで進化するマーケティング活動が実現します。
  

Agentic AIがもたらすビジネスメリット

大手企業のシニアリーダーの約90%が、Agentic AIによってビジネスプロセスが大幅に強化されると考えています。また、複雑な業務の実行を容易にし、ワークフローの効率化を通じてチームの能力を引き出す可能性も期待されています。
Gartnerは、2028年までに日常的な業務判断の15%が、インテリジェント・エージェントによって自律的に行われるようになると予測しています。
すでに多くの企業がこの可能性に注目し、Agentic AIの導入に踏み出しています。ここでは、企業が今すぐに享受できる主なメリットを紹介します。

1）ハイパーパーソナライゼーションのスケーリング

Deloitteによると、Agentic AIを活用したフレームワークを試験導入する企業が増えており、成熟すれば顧客ジャーニー全体のオーケストレーションが可能になります。
これにより、顧客の過去の行動や意図に基づいて、文脈に即したリアルタイムのパーソナライゼーションを大規模に実現できます。
Agentic AIは、まさに「セグメント・オブ・ワン」と呼べる精度のパーソナライズ体験を自然なかたちで提供します。

2）エンドツーエンドのキャンペーン自動化

Agentic AIの導入により、マーケターは手作業によるタスク実行フェーズから、戦略的な監督業務へと役割をシフトできます。
特に、複数のステップを含む多層的なキャンペーンでは、MaxAI Workbenchや組み込みエージェントによってライフサイクル全体の自動化が可能となり、大きな効果が期待できます。

3）カスタマーサービスの高度化と運用コストの削減

Gartnerによると、2029年までにAgentic AIが顧客サービスにおける定型的な課題の80%を自律的に解決し、運用コストを最大30%削減すると予測しています。
こうしたエージェントは、単に問い合わせ対応やアドバイスを行うだけではなく、課題を予測して能動的に対応し、超個別化されたサポート体験を提供することができます。
たとえば、米通信大手AT&Tでは、インテリジェントで自律的なチャットエージェントを導入。
これにより、24時間対応のカスタマーサポートを超えて、ネットワーク診断、問題の特定、技術者の訪問予約までを人手を介さずに実行できるようになりました。その結果、運用コストを15%削減する成果を上げています。
では、なぜ一部の企業は今日、Agentic AIの導入をためらっているのでしょうか？

Agentic AI導入における課題とリスクとは？

Agentic AIには大きな可能性がありますが、いくつかの課題も伴います。特に、Agentic AIが自律的な役割を担うようになることで、組織は過度な依存がもたらすリスクへの理解と対策が欠かせません。

代表的な課題には、以下のようなものがあります。

モデルの劣化（Model drift）

時間の経過とともに顧客の行動は変化し、AIモデルの精度に影響を与えます。
AIモデルが古いデータに基づいて動作し続けると、誤ったターゲティングや無駄な広告支出につながる恐れがあります。

ハルシネーション（誤情報の生成）

　Agentic AIは、ときに事実ではない情報や誤解を招く内容を生成することがあります。
マーケティング文脈では、「存在しないオファーを作り出す」などのリスクがあり、システムの信頼性やブランド信用を損なう可能性があります。

コンプライアンスのギャップ

　特にデータのプライバシーや同意取得に関して、エージェント同士が自動的に顧客にメッセージを送るような動作は、許可がない場合に違反行為とブランドイメージの損傷につながるリスクがあります。
実際、EUのAI規制（EU AI Act）では、非準拠による罰金として全世界売上の最大7%が課される可能性もあり、Agentic AIのセキュリティとコンプライアンスの確保は最重要課題です。

安全なAgentic AI導入のために：ガイドラインとベストプラクティス

では、こうした課題にどう対応しながら、企業はAgentic AIの可能性を最大限に活かすにはどのようにすればよいのでしょうか？
カギとなるのは、データ、倫理、人、そしてプロセスの基盤をしっかり整えることです。以下に、Agentic AIを導入・統合する際に押さえておきたい主なガイドラインとベストプラクティスをまとめました。

HCL Unica+：信頼できるAgentic AI導入の出発点

Agentic AIの力を業務に取り入れたい——その思いはあっても、実装の難しさや既存システムとの統合の複雑さが障壁になることも少なくありません。
実際多くの企業にとって、テクノロジーリーダーの35%以上が、既存システムとの統合面を最大の課題と捉えています。
その課題を解決するソリューション、HCL Unica+をご紹介します。

HCL Unica+：インテリジェンス・エコノミー時代のMarTech

HCL Unica+は、コンテキスト・信頼・スピードが成功の鍵となるインテリジェンス・エコノミーに最適化されたAIファーストの次世代マーケティングプラットフォームです。
これは、ブランドがリアルタイムでハイパーパーソナライズされた体験を大規模に提供することを可能にする、AIファーストの精密マーケティングエンジンであり、あらゆる顧客接点を成長機会へと転換します。
Agentic AI導入のスタート地点として、Unica+はマーケティングの新たな未来を支えます。

HCL Unica+：信頼できるAgentic AI導入の出発点

Agentic AIの力を業務に取り入れたい——その思いはあっても、実装の難しさや既存システムとの統合の複雑さが障壁になることも少なくありません。
実際多くの企業にとって、テクノロジーリーダーの35%以上が、既存システムとの統合面を最大の課題と捉えています。
その課題を解決するソリューション、HCL Unica+をご紹介します。

HCL Unica+：インテリジェンス・エコノミー時代のMarTech

HCL Unica+は、コンテキスト・信頼・スピードが成功の鍵となるインテリジェンス・エコノミーに最適化されたAIファーストの次世代マーケティングプラットフォームです。
これは、ブランドがリアルタイムでハイパーパーソナライズされた体験を大規模に提供することを可能にする、AIファーストの精密マーケティングエンジンであり、あらゆる顧客接点を成長機会へと転換します。
Agentic AI導入のスタート地点として、Unica+はマーケティングの新たな未来を支えます。

HCL Unica+ の代表的なAIエージェント

Agentic AIは最終的に、企業と顧客の間に信頼と感情的なつながりを築く上で重要な役割を果たします。
HCL Unica+は、AIファーストのアーキテクチャ、モジュール型エージェント、組み込み型ガードレールを備え、安全かつスケーラブルにAgentic AIを導入できる最適なソリューションです。

2025/7/16 - 読み終える時間: 6 分

AI Guardrails: Protecting Your Brand in the Agentic AI Ageの翻訳版です。

2025年6月5日
Idir Hillali
HCLSoftware イノベーション ディレクター

もし、AIがあなたの承認を待つことなく、キャンペーンを立ち上げ、オーディエンスをセグメント化し、コンテンツを最適化できるとしたらどうでしょうか？
それこそが、Agentic AI（エージェンティックAI）の可能性です。
ワクワクする未来で期待もできますが、リスクも考える必要があります。
対処するためにはガードレールを敷いておく必要があるのをご存じでしょうか？
AIは、基本的な自動化ツールやチャットボット、コンテンツ生成エンジンの枠を超え、まったく新しい段階に進化しているのが事実です。
いま私たちが足を踏み入れているのは、「支援するAI」から「自ら意図を持って行動するAI」への移行期、すなわち Agentic AIの時代 です。
従来のAIがユーザーのプロンプトに応じて単一の出力を返すのに対し、Agentic AIは、知的かつ自律的なエージェントが、計画し、意思決定し、最小限の人間の介入で複雑な業務を遂行します。
これにより、これまでにないスピード、スケーラビリティ、精度でビジネスワークフローを変革することが可能になります。
実際、米国のテクノロジーリーダーのうち37％がすでにAgentic AIを導入済みであり、93％が積極的に活用の可能性を探求しているのです！

増す自律性、それに伴うリスク

AIに高度な自律性が増すにつれて、それに伴い重大なリスクも伴います。
１つの誤ったプロンプトや偏ったデータセットが引き金となり、AIが意図せずコンプライアンス違反を起こしたり、ブランドイメージを損ねたり、リアルタイムで顧客の信頼を失う可能性があるのです。
これは仮説ではありません。2023年、全米摂食障害協会（NEDA）が運用していたAIチャットボット「Tessa」は、摂食障害を抱える利用者に対して極めて有害なアドバイスを行い、大きな社会的非難を浴びた末、サービス停止に追い込まれました。
この出来事は、倫理的な管理や監視体制が不十分なAIは、瞬時に深刻な実害をもたらすことを強く示した一件です。

自律型AIに潜む主なリスクを理解する

以下は、Agentic AI（自律型AI）の導入時に注意すべき代表的なリスクです。

• ハルシネーション（幻覚）：生成系AIは文法的に正しく、文脈的にもそれらしい出力をする一方で、事実と異なる、あるいは完全に虚偽の情報を生成する可能性があり、例えば、、「確実な投資利益が得られる」といった根拠のない表現がその一例で、ユーザーを誤解させ、法的責任を生み出し、信頼を損なう可能性がある
• バイアスの再生産：学習データに偏りがあると、過去の差別的傾向を強化・拡大してしまうリスクがある 過剰なパーソナライゼーション：ターゲティングが過度になると、プライバシーの侵害やユーザーの不快感を招く可能性がある
• 未監視のモデルドリフト：データの鮮度が失われたままAIモデルが稼働し続けると、的外れなターゲティングが発生し、広告費の無駄遣いに繋がる
• セキュリティの脆弱性：データマスキングなどの対策が講じられていない場合、AIエージェントが未加工の個人特定可能情報（PII）をログや外部メッセージに露出させる危険がある
• コンプライアンス違反：顧客の同意なしにデータを利用することや、GDPRやEU AI法などの規制に反する行為は、深刻な法的・財務的リスクを伴う可能性がある

こうしたリスクの増加を受け、各国政府や規制当局は迅速に対応を進めています。
例えば、、EU AI Actでは、重大な違反に対し全世界売上高の最大7％という制裁金を課す方針を示しています。
このような状況下において、企業がAIを業務に安全に統合するには、初期段階から「責任あるAI」を設計・運用することが不可欠です。
つまり、AIプロセスのあらゆるフェーズにおいて、「説明可能性」「安全性」「プライバシー保護」などの原則を構造化されたチェックやコントロールとして組み込むことが求められています。
そこで鍵となるのが、AIガードレール（AI Guardrails）です。

AIガードレールとは？

AIガードレールとは、AIシステムが安全かつ倫理的、そして法令に準拠した境界内で動作することを保証するために設けられた、一連の構造化されたプロトコル、チェック、制約、および人間による監視・制御の仕組みです。
これらは、問題のある出力のリアルタイム検知・ブロック、エラーの削減、そしてビジネス・法的・顧客の期待に沿った意思決定の実現をリアルタイムフィルター機能を使い支援します。

AIガードレールの7つのタイプとは？

AIガードレールは特定の1箇所だけに存在するものではなく、トレーニングデータからリアルタイム展開まで、AIのライフサイクル全体の複数の層にまたがって機能します。これらのガードレールにより、AIシステムはより効率的で責任ある形で運用されるようになります。

1. 倫理的ガードレール：バイアスの排除と公平性の確保

AIによる意思決定で企業にとって最大の懸念事項の1つは、データや推奨内容におけるバイアス（偏り）です。学習データに過去の偏見が含まれている場合、AIモデルは社会的および制度的バイアスを再現したり、さらに強めたりする可能性があります。
例えば、あるローン審査システムが、過去の差別的な融資傾向を反映したデータを学習していた場合、特定のコミュニティに属する申請者を自動的に却下してしまうような事態も起こり得ます。
倫理的ガードレールは、こうした見落としを防ぎます。

倫理的ガードレールの具体的な機能：

• モデルの導入前にAIのバイアスを監査し、学習データを修正する
• 偏ったプロンプトをAIに入力する前にモデレーションツールで検知・阻止する
• 説明可能なAI（XAI）を導入し、AIの判断過程をチームが理解・説明できるようにする
• 信用リスク評価における性別のような不要なセンシティブ情報を除外し、AIの目的に合致する必要最小限のデータのみを活用することで、組織レベルで公平な意思決定を促進

2. セーフティガードレール：AIの誤用防止

AIシステムは、ときにユーザー体験や倫理を犠牲にしてまで、最適化を過度に追求することがあります。
例えば、AI主導の広告プラットフォームがユーザーに対して過度にパーソナライズされたキャンペーンを展開し、あらゆるチャネルで何度もターゲティングを行った結果、ユーザーのプライバシー懸念を引き起こすこともあります。
セーフティガードレールは、こうした問題を回避し、AIの行動を適切に制御し、文脈を理解した上でユーザー体験や安全性を損なわないようにします。

セーフティガードレールの具体的な機能：

• コンテンツフィルタリング： AIが過度にパーソナライズされたり、反復的・侵入的なメッセージを生成しないようにルールを設定し、広告疲れやプライバシーリスクを軽減
• ハルシネーション（幻覚）制御： AIが事実と異なる、あるいは誤解を招く主張を含むコンテンツを出力しないよう確認し、信頼性とブランドの信用を保護
• モデレーションシステム： ユーザーに届く前に、不適切・攻撃的・ブランド毀損となりうるコンテンツをブロック
• アクション閾値の設定： 高影響のあるアクション（例：コンテンツ公開やオーディエンスの変更など）をAIが自律的に実行しないようにし、人間によるレビューを必須とする

3. セキュリティガードレール：機密データの保護

AIが企業のプラットフォームと深く統合されるにつれて、顧客情報や行動データ、業種によっては健康情報にまでアクセスするようになっています。
このアクセスが強固なセキュリティ対策なしに許可された場合、リスクは甚大です。
例えば、顧客対応チャットボットが個人情報を意図せず漏洩してしまったり、AI主導のメールマーケティングツールが個人の購入履歴を含む内容を一斉配信するなどの事故が発生し得ます。
セキュリティガードレールは、こうした問題を未然に防止します。

セキュリティガードレールの仕組み：

• データ保護： 購買履歴や連絡先情報などの機微な顧客情報は、暗号化やトークナイゼーション（代替符号化）によって保護され、AIや無権限の人間によるアクセス、漏洩、悪用を防ぐ

4. 規制およびコンプライアンスガードレール：規制との整合性

GDPR、CCPA、DPDPA、そして最新のEU AI Act法など、データプライバシー規制の厳格化により、個人データの誤用や明確な説明責任なしにAIを運用した場合、企業は重大なリスクを負うことになります。
例えば、、AIを活用したキャンペーンが、ユーザーの行動や位置情報を同意なしに使って広告をパーソナライズした場合、高額な罰金や企業イメージの毀損につながる可能性があります。
法的・規制的なガードレールは、どの地域であっても、AI駆動のマーケティングが規制・倫理・法的基準を順守するようにします。

コンプライアンスガードレールの仕組み：

• 同意の確認： 顧客データの収集・活用は、明確なオプトイン同意を得た後にのみ行うようAIを制御し、同意がなければ、パーソナライズもターゲティングも不可
• 規制のマッピング：AIモデルが適用される現地および世界の法律と整合していることを確認し、 AIガードレールは、各国・地域の法令に自動的に対応させる（例：米国のプライバシー法で許容されていても、GDPR下では認められない場合）
• 監査可能性と透明性の確保： AIが「誰をターゲットにしたか」「なぜそのメッセージを選んだのか」といった判断プロセスを記録・追跡可能にし、必要に応じてコンプライアンス報告や責任あるAI運用の証明ができる

5. 運用ガードレール：AIのパフォーマンスを監視

いかに高度なAIでも、時間の経過とともにその優位性を失う可能性があります。
その主な原因が「モデルドリフト（model drift）」、つまり市場や顧客の行動が変化しているにもかかわらず、AIが古いデータパターンに依存し続けて精度が徐々に低下する現象です。
例えば、、昨年のエンゲージメントデータに基づいた広告ターゲティングモデルが、すでに反応しなくなったセグメントに対して広告を出し続けてしまい、投資対効果（ROI）の低下や広告費の浪費を招くことがあります。運用ガードレールは、これらの変化を早期に特定し、AIのパフォーマンスを常に最適化します。

運用ガードレールの仕組み：

• パフォーマンスの監視： AIモデルの精度や挙動を継続的に追跡し、キャンペーンはまだ適切なターゲットに届いているか、予測された成果と実際の反応は一致しているか、ズレがあれば早期の調整が必要
• ドリフト検知： 内部チェック機能が、AIの予測と現実の結果にズレが生じた際に自動的に警告を出し、マーケターが深刻な問題に発展する前にチームが対応できるようにする
• フィードバックループ： 実際のパフォーマンスデータと人間のフィードバックを活用してAIを再学習・調整。例えば、マーケターがキャンペーン品質の低下を報告した場合、AIはその意見を取り入れて最新の戦略に再適応する

6. 人間による監視ガードレール：人間のコントロールを維持

どれだけ高度なAIモデルであっても、特に顧客に直接影響を与える意思決定においては、人間の監督が不可欠です。
HITL（Human-in-the-loop） 型のガードレールによって、AIが高リスクな行動を取る前に、必ず人間が確認・判断するフローを維持します。
例えば、ある銀行のAIシステムが、予測された信用行動に基づいて、特定の顧客をローンキャンペーンの対象外とすることを提案した場合でも、その決定が実行される前に、人間がレビューして不当なバイアスや誤判断が含まれていないかを確認する必要があります。
これは、個人情報や財務に関する繊細な判断において特に重要です。

HITLガードレールの仕組み：

• 手動による介入： AIが疑わしい判断（例：経済的に困難な層をターゲティングするなど）を下した場合、担当チームがそのアクションを実行前に調整・停止可能
• レビュー経路の確保： 倫理的に機密性の高いデータを含むタスク、高価値なキャンペーン、リスクを伴うコンテンツなどは、自動的に人間の確認・承認を経てから実行されるように設定される
• フィードバックの学習： マーケティング担当者は、AIが生成したコンテンツや判断を修正または調整する場合、その修正内容はシステムに記録され、今後の推奨精度向上に活用しこれにより、AIは継続的に賢くなる

7. データ品質とデータ履歴管理のためのガードレール：信頼できるAIの構築

AIは、それを支えるデータの質に比例して信頼性が決まります。データが古かったり、不整合があったり、不完全・未検証であれば、AIが誤った判断を下すリスクは一気に高まります。
こうしたリスクを防ぐために機能するのが、データ品質とデータ由来性に関する（lineage）のガードレールです。 これらは、データパイプライン内に組み込まれた品質管理や監査対応のチェックポイントのようなもので、AIが顧客と関わる前の段階で情報のクリーンさ・追跡可能性・説明責任を確保します。

データ品質・データ履歴管理のためのガードレールの仕組み：

• データの正確性： AIシステムが利用するすべての入力データが最新で正確かつ関連性のあるものであることを保証し、不適切なアウトプットを防ぐ（例：古い購買履歴でユーザーをターゲティングしても無関係なキャンペーンにつながる可能性がある）
• データの完全性： 未完成のデータや欠落のある情報に基づいてAIが行動するのを防止し、たとえば、不完全な顧客プロファイルでは、誤ったセグメンテーションやオファーの不一致が発生
• データの一貫性： 異なるチームやツール間でデータの定義やフォーマットを統一し、AIが統一された情報を受け取るようにする（例：「製品ビュー」はCRM、広告テクノロジー、分析システム間で同じ意味を持つべき）
• データ検証：AIがそのデータを使用してコンテンツをパーソナライズしたり、意思決定を自動化する前に、エラー、重複、異常をリアルタイムで検出・警告するチェック機能を活用
• トレーサビリティ：データがいつ、どこで収集・変換・使用されたかをAIライフサイクル全体で追跡し、これにより、AIの問題をトラブルシュートしたり、「なぜこのメッセージが顧客に送られたのか」を説明しやすくする
• プロビナンス（データ履歴管理）：トレーニングや意思決定に使われた各データセットの出所を記録し、その信頼性や承認状況、データガバナンスポリシーとの整合性を確保する
• 依存関係マッピングと影響分析：データの一部（例えばCRMに新しい顧客タグを追加したとき）の変更がAI活用のキャンペーンや自動化にどう影響するかを特定するのに役立ち、こうしたガードレールにより、マーケティング業務に支障が出る前に潜在的な問題を見つけ、対処しやすくなる

AIガードレール準備度チェックシート

このクイックチェックリストを使用して、AIが安全、倫理的、責任を持って動作しているかどうかを評価してください。

【確認すべきAIガードレール項目】

HCL Unica+ が実現する、ガードレール付きAgentic AIのよりスマートな道筋

Agentic AIの可能性を最大限に活かすには、「責任ある設計」が欠かせません。しかし、すべての企業がすべての種類のガードレールを一から構築するのは現実的ではありません。
そこで、AI・データ・統制が一体となって機能する強固な基盤が必要です。
そこにHCL Unica+：インテリジェンスエコノミーのためのMarTechが登場します。
組み込みのプライバシーとコンプライアンスチェック、リアルタイムのパフォーマンス監視、および人間が介在するオーケストレーションにより、マーケティングチームは制御や信頼を損なうことなく、インテリジェントな自動化を展開できます。

HCL Unica+の主な特長

倫理的で説明可能なAI：

透明性のあるモデルと人の判断を組み合わせ、監査にも対応できるAI運用を実現

データガバナンスと信頼：

コンポーザブルCDP内で調和されたリアルタイムおよび履歴データに基づいて動作し、データの正確性と完全性を保証

ガードレール付きAgentic AI：

インテリジェントなエージェントは、設定されたしきい値内でセグメンテーションや承認、コンテンツ生成をAIが自動化しつつ、人間の関与が必要な部分では介入を可能にする

法規制対応の自動化：

組み込みのプライバシーとコンプライアンス機能は、オプトインと地域のポリシー整合を自動的に強制し、GDPR、CCPA、およびEU AI Actのような新たな規制への対応を支援

運用の安全性を高めるセーフティネット：

ドリフト検知、フィードバックループ、リアルタイム性能監視により、HCL Unica+はAIシステムが正確で、最適化され、説明責任があることを保証する

企業は、インテリジェントで高速であるだけでなく、安全で、スケーラブルで、説明責任のあるAI駆動型マーケティングの全機能を活用できます。

AIマーケティングを、「速く」「賢く」「安全に」
HCL Unica+なら、ただAIを導入するのではなく、「責任あるAI活用」を実現できます。

HCL Unica+についてもっと知りたいですか？無料デモを予約して、その可能性を体験してみませんか！

2025/7/15 - 読み終える時間: ~1 分

Unmasking the Shadows: The Role of API Discovery in Effective Cybersecurityの翻訳版です。

2025年4月23日
Adam Cave
HCL AppScan プロダクトマーケティングマネージャー

「API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）は、現代のアプリケーションの生命線である」という言葉を耳にしたことがある方も多いのではないでしょうか。
モバイルアプリから複雑なエンタープライズシステムに至るまで、APIはシステム間の円滑な通信やデータ連携を支えています。
しかし、このAPIの急速な普及が、いまや深刻なセキュリティリスクとして浮上しているのをご存知でしょうか？
攻撃対象領域が急拡大しており、従来のセキュリティ対策だけでは対応しきれない状況が生まれているのです。
Salt Securityの2025年第1四半期に発表した「APIセキュリティレポート」によると、回答者の99%が過去1年以内にAPIに関連する問題を経験し、55%がAPIセキュリティ上の懸念から新アプリのリリースを遅らせたと報告しています。
都市全体を守ろうとしているのに、通りや裏道、抜け道の全体像がわからない――。
それが今、多くの企業が直面している状況です。APIのエンドポイント、データの流れ、認証機構といった情報が把握できていなければ、セキュリティチームは盲目的に飛んでいるようなものです。
自社が何を保有しているかを知らなければ、それを守ることはできません。
だからこそ、効果的なAPIセキュリティは、最初のステップとしてAPIディスカバリーがあって初めて完成するのです。

APIディスカバリーが、効果的なセキュリティの第一歩

従業員1万人以上の大規模企業では、管理対象のAPIが数千単位にのぼることも珍しくありません。
中規模企業であっても、数百のAPIが日常的に利用されているとされています。
効果的なAPIディスカバリーは、企業が管理する必要のある、あるいは当然見つかると予想されるAPIを把握するだけではありません。
「シャドーAPI」つまり文書化されていない、あるいは単に隠れた危険なAPIを特定するのにも役立ちます。
これらは通常、保護されておらず、不正な人物による操作の危険性が高いのです。
そのため、環境を自動的かつ継続的にスキャンできるAPIディスカバリーツールは、こうした目に見えない脆弱性を明らかにするのに役立ちます。
ただし、APIディスカバリーのプロセスは、APIの存在を検知するだけで終わりではありません。
その動作の把握や通信トラフィックの追跡、機密データの露出状況の特定など、より深い分析が求められます。こうした振る舞いの分析は、現在進行中の攻撃の兆候を検出する上でも非常に有用です。

APIセキュリティのその先へ：サイバーセキュリティ全体の最適化を目指して

APIディスカバリーの重要性は、APIセキュリティの領域に限定されません。企業全体のサイバーセキュリティ戦略の根幹にも関わってきます。
APIは、しばしば機密データや基幹システムへの入り口となっており、万が一APIが侵害されるとデータ漏えいや不正アクセス、さらにはシステム全体の乗っ取りといった深刻な被害につながる可能性があるためです。
APIディスカバリーを組み込むことで、組織全体の攻撃対象領域が可視化され、

• 優先すべきリスクの明確化
• セキュリティリソースの最適配置
• 適切な対策の導入
  が可能となります。
  たとえば、財務システムを制御するAPIに適切な認証機能が実装されていなかった場合、それは即時対応が必要な明確なリスクと言えるでしょう。
  さらに、APIディスカバリーは各種コンプライアンス対応にも有効です。
  一部の規格では、資産やデータフローの特定・一覧化が求められています。APIディスカバリーツールを活用すれば、これらのコンプライアンス対応を自動化・効率化し、コストのかかる罰則を回避できます。
  

継続的なモニタリング：ダイナミックな環境における必然性

APIの状況は常に進化し、変化しています。新しいAPIの追加、既存APIの更新、そして新たなシャドーAPIの出現します。
これらはすべて、一回のスキャンでは対応しきれないため、継続的なモニタリングこそがこの変わり続ける環境に対応するための鍵となります。
HCL AppScan API Securityが提供するようなリアルタイムのAPIエコシステム可視化ツールを導入することで、新規APIや変更されたAPI、さまざまなセキュリティリスクを即座に特定することが可能です。
継続的モニタリングでは、脆弱性が悪用される前に検出・対応するための能動的なセキュリティ対策が実現します。
また、APIディスカバリーは単に推奨されるベストプラクティスではありません。
API中心の現代においては、必要不可欠な取り組みです。
体系的かつ定期的なAPIディスカバリーを実施することで、APIセキュリティの強化だけでなく、組織全体のサイバーセキュリティ体制を向上させることができます。

2025/7/14 - 読み終える時間: 2 分

HCL Discover+: Smarter AI, Sleeker Experience, Better Insightsの翻訳版です。

2025年3月28日
Amanda Tevis
プロダクトマーケティングマネージャー

お客様がどこで離脱しているか、問題が顕在化する前に把握できたら——。
現在ベータ版として提供中の HCL Discover+ は、AIによる高度なインサイト分析、リアルタイムの異常検知、そして複数セッションをまたぐカスタマージャーニーの追跡を通じて、デジタル体験最適化のアプローチを根本から刷新します。
これらすべては、企業がデジタル体験をよりスマートに、より迅速に最適化できるように設計されています。
このベータ版は単なる先行アクセスではありません。
参加企業の皆さまには、AI駆動型アナリティクスの精度向上と次世代のデジタル・エクスペリエンス・インテリジェンスの進化に貢献いただいています。今ご提供いただいているフィードバックが、企業の次世代のツールや機能の強化へとつながっていくのです。

HCL Discover+ ベータ版で何が新しくなったのか？

■ AIを活用した体験アナリティクス

HCL Discover+ベータ版では、インテリジェントな自動化と予測分析機能が組み込まれており、次のような強力な支援を実現します。

• お客様の視点をリアルタイムで把握： 離脱・フラストレーション・意図の変化などを瞬時に捉える
• デジタル行動の“ボディランゲージ”を解析： イライラクリックやためらい行動、予期せぬ離脱などから潜在的な課題を抽出
• AIセッションで複雑な行動データを“即インサイト化”： レポートも自動生成され、業務スピードが加速化
• 隠れた課題を即座に特定・改善： ユーザー体験の最適化をリアルタイムで実現可能に

たとえば、お客様が途中で何に不満を感じて離脱しているのか……
また、その「理由」がわかれば、先回りしてユーザーが離脱する前に改善できます。
現在進行中のベータプログラムでは、これらAIインサイトの精度と実用性をさらに高める検証が進んでいます。

■ パーソナライズされた、より使いやすいUXへ

• AI搭載のインテリジェント検索アシスタント： 必要なインサイトにスピーディーにたどり着ける
• 再設計されたパーソナライズドポータル： より直感的で、分析結果がすぐにアクションにつながるUIに刷新
• HCL Discover専門チームからの直接サポート： ベータ版参加者は専門家とともに機能の改善に取り組んでおり、将来のリリースで貴社の戦略とワークフローを強化する機能の洗練を支援 これらの機能強化は、誰でも簡単にデータドリブンな意思決定を行える環境づくりを後押しします。
  

■ エンタープライズグレードのセキュリティとパフォーマンス強化

ベータ版では、以下の項目も実装・検証中です。

• Okta認証 & SAML 2.0 対応： 大企業でも安心の高度な認証管理に対応
• TLS 1.3 暗号化： データの取得と保存のセキュリティを強化
• 拡張されたデータベースサポート（PostgreSQL）： システム構成の柔軟性と互換性がさらに向上 これらのアップデートにより、HCL Discover+はよりスケーラブルで高速かつ安全な基盤へと進化しています。
  最終化されれば、これらのセキュリティ強化機能は、企業の大切な顧客データの保護と法規制対応の両立がより確実になります。
  

今後の展望：次世代アナリティクスのカタチへ

ベータ参加者の皆さまのフィードバックをもとに、今まさに次の革新が形になりつつあります。

• AIによる異常検知： コンバージョンに影響する前に、重要な問題を自動検知
• セッションを横断したレポート分析： 複数回の訪問にわたるユーザー行動を追跡し、行動の全体像を可視化
• 中間ファネルのインサイト提供： 認知からコンバージョンまでの「ためらいポイント」を特定・改善
• NPS（ネット・プロモーター・スコア）連携： より深い洞察のために、顧客の感情を行動データの相関を可視化
• ユーザージャーニーの経路分析： 複数回の訪問におけるユーザージャーニーを可視化し、より深い行動インサイトをマップ化
• AI駆動の“摩擦分析モデル”： デジタル体験を能動的に改善するために、ユーザーが最も離脱しやすいポイントを予測し、先回りで解消 コンバージョン率の向上とシームレスなデジタル体験の実現を目指す企業にとって、これらの進化は間もなく利用可能になります。
  

Discover+ベータは、始まりにすぎない

デジタル体験分析の未来は、今、まさに築かれています。
HCL Discover+ベータ版で検証中の革新機能は、まもなくグローバルで本格展開される予定です。
企業がデジタルジャーニーを最適化し、摩擦を減らし、より多くのコンバージョンを促進するのに役立つでしょう。
今後のリリースにぜひご期待ください。
お客様のデジタル体験を、よりスマートに、より快適に、そして確実に成功へと導くお手伝いをいたします。

2025/7/11 - 読み終える時間: 4 分

Prescriptive Analytics: The Key to Smarter AI-Driven Marketingの翻訳版です。

2025年4月22日
Vivek Shrivastava
Vivek Shrivastava シニアソフトウェアアーキテクト - MarTech & CDP

現在、企業の60％がAIや機械学習を活用し、業務効率の向上だけでなく、顧客行動やトレンドの予測に取り組んでいます。
しかし、本当のビジネス成長は「予測」だけでなく、それを即時にあらゆる顧客とのインタラクションを強化するために実行可能なアクションに変換することによって始まります。
多くの企業がAI主導の予測分析に目を向.けて顧客行動を予測している一方で、問われる大きな疑問は「AIは単なる予測を超えて、個々の顧客に最適なマーケティング施策も推奨できるのか？」
その答えが、処方的分析（Prescriptive Analytics）です。
このブログでは、データ分析の分野、特に処方的分析に焦点を当てています。
これは、ハイパーパーソナライゼーションとネクスト・ベスト・アクション機能によってマーケティング戦略を変革する重要な要素です。
このアプローチが、どのようにマーケティング・イニシアティブを変革し、あらゆる相互作用の効果をもたらすのか見てみましょう。

4種類のデータ分析を理解する

世界のビッグデータ分析市場は3,482.1億ドルと評価されており、2032年までに9,243.9億ドルという驚異的な規模に成長すると推定されています！
データはビジネスを成功に導く要素ではありますが、データを集めるだけでは十分ではありません。重要なのは「企業がデータをどのように分析し、行動に移すか」です。
そのため、企業が直感ではなく、データに基づいた戦略的な意思決定を行うには、「4つのデータ分析手法」を正しく理解することが不可欠です。
ここでは、ある企業が顧客維持率や離脱率を評価するケースを例に、各手法を見ていきましょう。

• 記述的分析（Descriptive）： 最も基礎的な分析手法であり、過去のデータを要約して、ビジネスで「何が起こったのか」を明らかにする。
  例：過去のマーケティング施策データを振り返り、企業は昨年、顧客維持率を最も高めたキャンペーン施策を特定。
  

• 診断的分析（Diagnostic）： 記述的分析の能力をもとに、「なぜそれが起きたのか」という原因を掘り下げる。データ相関とトレンド分析を利用して、過去の出来事の根本原因を明らかにする。
  例：特定の四半期に解約率がピークに達したことに気づいた後、企業は診断的分析を使用して、解約した顧客がロイヤルティプログラムへの関与が最も低かったことを特定する。
  

• 予測的分析（Predictive）：過去のデータを活用して、「これから何が起こるのか」を予測。
  例：過去の顧客行動やキャンペーン結果をもとに、次の四半期に離脱する可能性が高い顧客を現在のエンゲージメントや満足度スコアから割り出す。
  

• 処方的分析（Prescriptive）：4つの手法の中で最も高度な「処方的分析」は、「これから何をすべきか」という問いに答える。予測結果に基づいて、最適な次の一手（next-best actions）をリアルタイムで提案し、戦略の動的最適化が可能。
  例： ある企業では、離脱リスクの高い顧客に対し、パーソナライズされたプランのアップグレードや特典を提案するキャンペーンを処方的分析により自動で導出し、ロイヤルティ向上と離脱防止を実現。
  記述分析や診断分析が過去の事象に焦点を当てるのに対し、予測分析と処方的分析は、より能動的でリアルタイムな戦略立案を可能にする点で、データドリブン経営を推進する企業にとって極めて重要です。
  

  処方的分析で実現するスケーラブルなハイパーパーソナライゼーション

  Gartnerの調査では、企業戦略担当者の約54%が、すでに処方的分析の導入または試験運用を進めており、さらに19%が活用を積極的に検討中と回答しています。なぜ今、処方的分析がパーソナライゼーションとマーケティング成功の鍵となっているのでしょうか？
  その理由は、「処方的分析」が顧客行動を予測するだけでなく、次の最適なアクションをリアルタイムで提案できる点にあります。
  これにより、企業は手作業での対応にありがちな遅延やエラーを最小限に抑えながら、最も効果的な顧客維持戦略を特定することができます。
  例えば、銀行が予測分析を使ってクレジットカードを更新しない可能性のある顧客を特定し、その情報をもとに処方的分析が「どのオファーを、いつ、どのチャネルで届けるべきか」といった具体的アクションを提示します。これにより、顧客離脱リスクを最小限に抑えることができます。
  なお、こうした処方的分析の導入においては、AIによる提案の「信頼性」を同時に確保することが極めて重要です。
  AIの価値は、単に賢いことではなく、「公平性・透明性・説明可能性」を備えてこそ、ビジネスの意思決定に活用できるものになります。
  

  処方的AIの信頼性を確保するには

  AIが提示する施策や推奨は、どれほど正確で公平に信頼できるものなのでしょうか？
  未来志向の分析である以上、予測や提案にはその性質上、エラーの可能性があります。
  企業は、推奨事項に依存する前に、AIソリューションが信頼でき、公平であり、データプライバシーおよびAI法に完全に準拠していることを確認する必要があります。
  信頼できる処方的AIを選定する際に考慮すべきポイントは以下の通りです。
  

• AIのブラックボックス問題への対処 多くのAIモデルは“ブラックボックス”であり、意思決定の根拠が明示されないことが多くある。これを回避するためには、説明可能なAI（XAI）の導入が不可欠。
  XAIは、各意思決定の背後にあるロジックを可視化し、マーケティング担当者がリアルタイムでバイアスや誤りを発見・修正できる仕組みを提供する。
  

• 学習データに含まれるバイアス AIは学習データに含まれる偏りを無自覚に再現するため、不公平な提案や特定のユーザー層の排除につながる可能性がある。
  こうしたリスクを回避するためには、AI活用前のデータ整備が重要です。
  正しいデータ準備戦略については、当社の記事「AI活用の準備は万全ですか？データをAI対応にするための5ステップ戦略」を参照。

• AI判断の上書きする能力 AIは人間の判断を代替するものではなく、あくまで強化するツールです。特に金融・医療分野などのサービス業では、人間による最終判断の余地を残すことが重要です。
  企業はAI判断を必要に応じて上書きできる体制を整えるべき。
  

• AI関連規制への適合性 EUのAI法（EU AI Act）、インドのDigital India法案、カナダのAIDAなど、世界的にAI実装を規制する法制度が整備されつつある。
  これらの法律では、AIシステムが透明性、説明責任、倫理的設計に関する特定の基準を満たすことを要求するだけでなく、地域ごとの使用制限やデータ取扱い制約にも準拠する必要がある。
  処方的分析を有効かつ合法的に運用するためには、以下の対応が必要……

• 事業展開しているすべての地域のAI関連法・データ法制の把握

• 異なる規制要件に適応できるAIシステムを実装

• データプライバシーを最優先に AIは膨大な量の顧客データを処理するため、企業はGDPRやCCPAに代表される世界的な個人情報保護規制に準拠する必要がある。
  これには、透明なデータ活用、明確な同意取得、法的問題を回避し、信頼を維持するために定期監査を実施することが含まれる。企業は、セキュリティと法令遵守を重視したデータマネジメント基盤への投資が求められる。
  

• AAI駆動の決定に対する柔軟な制御 硬直化したAIシステムは、時代遅れになったり、準拠しなくなったり、あるいはビジネス目標と乖離してしまう可能性がある。
  これに対処するため、企業はAIモデルを統合してカスタマイズできるBYOM（Bring Your Own Model）フレームワークに対応するマーケティングソフトウェアソリューションを活用できる。
  このアプローチにより、コンプライアンス要件に合わせたり、戦略的目標を達成したりしながら、独自のAIモデルを完全に制御できる。

これらの要素を踏まえることで、企業と関係者がAI主導の意思決定に対する信頼を築くのに役立ち、より正確で倫理的かつ効果的なマーケティング戦略を可能にするでしょう。

GenAI：処方的分析を実践に活かす次の一手

データ分析は、何が起こり、次に何をすべきかを教えてくれますが、もしAIが新しいコンテンツを作成し、完璧なメッセージ、オファー、体験を瞬時に生成することができたらどうでしょうか？
ここで注目すべきが生成AI（GenAI）です。生成AIは、処方的分析の機能を拡張し、顧客一人ひとりに合わせたハイパーパーソナライゼーションを提供します。
処方的分析が「最適な戦略」を提案するのに対し、生成AIはその戦略をもとにリアルタイムかつ動的なコンテンツを生成し、あらゆる顧客接点で最適なタイミングと文脈でメッセージを届けます。
この2つの技術の融合を体現しているのが、HCL Unica Interactです。
本ソリューションは、処方的分析能力による「ネクスト・ベスト・アクション（最適な次の一手）」と、生成AIエンジンMaxAIモデルを組み合わせ、自動化された顧客エンゲージメントとリアルタイム顧客体験の最適化・調整をミリ秒単位で提供することで、この相乗効果を完璧に体現しています！ その仕組みは以下の通りです。

• HCL Unica Interactの処方的エンジンは、電子メール、チャット、モバイル、POS、ATM、Webなど多様なチャネルやタッチポイントで顧客とエンゲージするための最適なタイミングと手段を判定し、次に取るべき最良のオファーや体験をリアルタイムで決定。
• MaxAIはその意思決定を強化し、最大エンゲージメントのために電子メールの件名、チャットボットの返答、テキストメッセージなどをリアルタイムかつパーソナライズされたコンテンツとして生成。 たとえば、あるユーザーが商品ページを閲覧したものの購入に至らなかった場合は以下の通り……
  HCL Unica Interactは、中間ファネル再エンゲージメント戦略として、期間限定オファーやおすすめ商品提案し、それらを優先チャネルで実施。
  MaxAIが顧客に響くAI最適化コンテンツをリアルタイムで生成するチャネル別コンテンツ例……
  
• メール：「[商品名]にまだご興味ありますか？今だけ10%オフ、ぜひご活用を！」
• チャットボット：「購入に迷っていますか？ご相談または10%割引のご利用はこちら！」
• SMS：「[商品名]のお得なオファーが届いています！タップして今すぐ10%割引を獲得しましょう」 これらが連携することで、マーケティングメッセージが適切な顧客に適切なタイミングで瞬時に届けられます！

HCL Unica：倫理的なAIでハイパーパーソナライゼーションを強化する

さて、AIを活用した処方的マーケティングがどのようにビジネスを変革しつつあるのかを探ってきましたが、次の疑問が生じる「どのようにすれば、規模を拡大し、精度を高め、進化する規制を遵守して、それを正しく実行」できるのでしょうか？
その答えがHCL Unicaです。
Unicaは、以下の機能を備えたAI主導のマーケティング・オートメーション・プラットフォームです。

• 自動化された顧客インタラクションのための処方的AIによるリアルタイム顧客エンゲージメント
• 生成AIによるハイパーパーソナライズされたコンテンツ生成
• 包括的なXAIモデルとBYOMフレームワークによる柔軟で透明性の高い意思決定 シームレスなオムニチャネルの実行により、優先順位付けされたチャネルを通じて、適切なオーディエンスに適切なタイミングでリーチ HCL Unicaのインテリジェンスの原動力は、HCL顧客データ・プラットフォーム（CDP）です。
  このCDPが、高品質で構造化されたコンプライアンス準拠のデータをAIモデルに供給し、より正確で信頼性の高いパーソナライゼーションを実現します。
  HCL UnicaとHCL CDPを連携して、エンドツーエンドのAI主導のマーケティングエコシステムを構築し、すべての意思決定がデータ主導で行われ、すべての接点が最適化され、すべてのキャンペーンが正確に実行されます。
  

結果として、 AIを活用したハイパーパーソナライゼーションは、効果的であるだけでなく、透明性が高く、安全で、業界固有のニーズに適応します。 AI主導のマーケティングイニシアティブに自信を持って推進する準備はできましたか？
HCL Unicaのデモを今すぐリクエストしてください！

2025/7/10 - 読み終える時間: 2 分

DeepSeek and Beyond: Why AppSec is Your Secret Weapon in the Cyberwarの翻訳版です。

2025年3月12日
Muskan Khan
HCL AppScan プロダクトマーケティングマネージャー

ITイノベーションはビジネスを新たな境地へと押し進めています。その一方で、飛躍するたびに新たなセキュリティに関する脆弱性のリスクも増えています。
新技術が登場するたびに攻撃対象が拡大し、サイバー犯罪組織に狙われる可能性も増加しているのです。
その例として注目されているのが、中国のAIスタートアップのDeep Seekです。
大規模言語モデル（LLM）の開発で話題となった同社は、サービス開始からわずか1週間後、大規模なサイバー攻撃の被害を受けました。
「大規模かつ悪意のある攻撃」は、アプリケーション層に存在した脆弱性を狙ったものであり、新規ユーザー登録機能がダウンし、ユーザーからの新規アクセスができなくなりました。
Deep Seekは、顧客向けポータルから社内システムに至るまで、アプリケーションを中核に据えたビジネスを展開しています。
そのため、同アプリケーションはサイバー犯罪の標的となっており、わずかなセキュリティ上の抜け穴が機密情報の漏洩を引き起こし、深刻なリスクへとつながる恐れがあります。
特にDeepSeekのようなスタートアップ企業は、事業拡大のタイミングで最新技術特有の脆弱性に直面しやすくなります。
これはスタートアップだけの問題ではなく、大手企業においても同様に深刻なリスクが存在しています。
そのため、最高情報セキュリティ責任者（CISO）は絶えず変化する脅威の中で、自社システムの安全性を維持する必要があるのです。サイバー攻撃の状況が絶えず変化する中、CISOの役割はますます困難になっているといえるでしょう。

CISOのためのアプリケーションセキュリティガイド

新たに公開されたホワイトペーパー『リスクからレジリエンスへ：CISOが歩むアプリケーションセキュリティの道（英語）』では、サイバー攻撃の戦術から脆弱なシステムの保護という時間のかかるタスクまで、今日のセキュリティリーダーたちが苦慮している課題と優先事項について詳しく解説しています。
また、各業界におけるサイバー攻撃に関する主要トレンドを把握し、アプリケーションセキュリティに焦点を当てることで、CISOが組織のセキュリティに対するリスクに対して強化できるかを解説しています。
このホワイトペーパーでは、HCLTechとPonemon Instituteが共同で実施した調査に基づいており、最新の動向を得ることができます。調査対象者は、金融サービスや通信、小売、ヘルスケア、製造といったさまざまな業界におけるCISOに加え最高情報責任者（CIO）、最高技術責任者（CTO）など含む1,500名のサイバーセキュリティ専門家から得られた情報をまとめたものです。

▶ ホワイトペーパー全文のダウンロードはこちら（英語）

ホワイトペーパーの主なハイライトは以下の通りです。

• 過去の攻撃経験：セキュリティリーダーの57％が、過去1年間にサイバー攻撃を経験
• 今後の脅威：セキュリティリーダーの81％が、今後1年以内に撃を受ける可能性が高いと予測
• 復旧の苦闘：76％の組織が、攻撃後の通常運用への復旧に苦労したと回答
• 専門知識の格差：自社内に適切なレベルのサイバーセキュリティ人材がいると確信しているセキュリティリーダーはわずか35%にとどまる
  
  

これらの数字は、CISOをはじめとするセキュリティリーダーの方々が、堅牢で拡張性の高いセキュリティ・ソリューションに対し、投資する必要性を急務と捉えていることを示しています。
増大する課題に直面し、多くの企業がタスクの一部を自動化し、セキュリティプロセスを簡素化できる革新的なソリューションを積極的に模索しているといえるでしょう。

未来を見据えた対策を

DeepSeekのような事例は、どれだけ技術的に革新的な組織であっても、セキュリティリスクを軽視できないことを明らかにしています。
攻撃が起こるのを待つのではなく、開発初期段階からアプリケーションセキュリティに重点を置くことが重要ということです。
HCL AppScan のようなソフトウェア・ソリューションは、アプリケーション・セキュリティに対するより積極的なアプローチを CISO に提供し、脆弱性の迅速な発見と効果的なリスク管理を簡潔にします。
サイバーセキュリティ戦略にアプリケーション・セキュリティ・テストと態勢管理を加えることで、CISOは修正作業にかかるコストや時間を大幅に削減し、組織全体のセキュリティレベル向上を実現できるといえるでしょう。