AI as Infrastructure: Leading U.S. MSPs See AI as a Core Service, Not a Future Add-On

数年間、AIは、未来のエナブラー、テクノロジーを導入した企業のためのオプションの強化、または明日のITスタックのアドオンとして位置付けられてきました。しかし、AIがあとまわしとして扱われる時代は終わりました。マネージドサービスプロバイダー（MSP）コミュニティは、長年にわたり、小規模および中規模企業のイノベーションの中心にあり、現在、AIを将来のアドオンではなく、コアインフラストラクチャーとして見ています。今日、64%のMSPが内部プロセスとサービス提供でAIを使用していることを報告しています。40%以上のMSPがAIサービスをプライマリビジネスディファレンシエーターとしていることを報告しています。

この変化は微妙ですが、地震的なものです。これは、単に顧客がAIを実装するのを支援することではなく、AI自体を使用してマネージドサービスの基盤を再構築することについてです。高成長MSPは、ポリシーの適用、脅威の検出、カスタマーサポート、アイデンティティガバナンス、さらには意思決定を自動化しています。エンタープライズAIの支出が2032年までに$309億に急増することが予測されているため、勝利する可能性が最も高い組織は、必ずしも最も先進的な大規模言語モデル（LLM）を持っている組織ではなく、AIを現実的、信頼性が高く、拡張可能にするインフラストラクチャーを持っている組織です。これにより、MSPは注目を集めることになります。

ツールからインフラストラクチャーへの移行: AIの変曲点

AIの生産性ツールから運用インフラストラクチャーへの進化は、MSPのルールを書き換えています。過去には、MSPのコア機能は、IT環境の監視、修正、セキュリティ、サポートに中心されていました。これらのタスクは、重要ですが、主に反応的なものでした。AIを使用すると、これらは予測的かつ予防的なものになります。

例えば、セキュリティについて考えてみましょう。AIは、企業リスクのコントロールプレーンになりつつあります。CrowdStrikeやPalo Alto Networksのようなベンダーは、すでにAI駆動の収益成長を報告しており、インテリジェントな検出および自動応答機能を直接プラットフォームに組み込んでいます。レガシーシステムは、追いつくのに苦労しています。

MSPにとって、この変換は理論的なものではなく、運用的なものです。AIは、人間のエラーを減らし、リスクを最小限に抑えるために、機械のスピードでセキュリティポリシーの適用を自動化するために使用されています。AIは、行動分析と異常検出を使用して脅威を予測的に検出することを可能にし、エスカレーション前にリスクを特定します。MSPは、リアルタイムの支援を提供するインテリジェントでコンテキストを認識したチャットボットを介して24時間体制でサポートを提供しています。アイデンティティのオーケストレーションは、AIを使用してオンボーディングとオフボーディングをストリームライン化し、時間を節約し、セキュリティを強化しています。パッチサイクルは、システムが最新の状態を維持するように、リアルタイムの脆弱性インテリジェンスに基づいて管理されています。

これらはパイロットプロジェクトではありません。これらは現在実装されている本格的なシステムです。

MSPがAIの導入の最前線になる理由

MSPは、単純な理由でAIの導入を主導する立場にあります。すなわち、MSPはすでに、小規模および中規模企業が毎日依存しているIT環境の複雑さを管理しているからです。エンタープライズテクノロジーの巨人たちがモデル開発とクラウドイノベーションの標準を設定するかもしれませんが、MSPがこれらの進歩を残りの経済圏に実現しています。

多くの意味で、MSPは実際のAI導入レイヤーです。MSPは約束を実践に変えます。これは、MSPが組織を支援してAIガバナンスとコンプライアンス要件をナビゲートし、ゼロトラストアーキテクチャーにAIを統合し、エンドポイントとインフラストラクチャーをAIワークロードのために近代化し、ハイブリッド環境でセキュリティと回復力を確保することを意味します。

AIは、別のサービス提供ではありません。すべてのサービスを提供する基盤になりつつあります。AIをアドオンとして扱うMSPは、競争力を維持するのに苦労することになります。AIをインフラストラクチャーとして扱うMSPは、マネージドサービスの未来を定義することになります。

AIは「マネージド」の再定義

AI時代の「マネージド」とは何を意味しますか。数年間、マネージドサービスは、SLAベースのサポート、稼働時間の保証、およびコスト効率によって定義されていました。AIは、期待を劇的に高めています。

「マネージド」とは、次のことを意味します：

• 予測的ではなく反応的: システムは、顧客がそれらが存在することを知る前に、問題を検出、診断、修復する必要があります。
• ルールベースではなくコンテキストを認識した: サービスオートメーションは、意図を理解し、繊細なユーザーの行動に適応する必要があります。
• 常にオンではなくビジネス時間: インテリジェントエージェントは、各顧客に合わせて24時間体制でサポートとエスカレーションパスを提供します。
• デフォルトでセキュア: AIを活用したプラットフォームは、セキュリティポリシーの適用をオーバーレイではなくデフォルトとして統合する必要があります。

この変化は、MSPにとって新しいビジネスモデルを強要しています。成果物よりも努力、知性よりも請求時間を重視するモデルです。多くの場合、これには、MSPが使用するツールを再考するだけでなく、チームの構造、スタッフのトレーニング、サービス価格設定も再考する必要があります。

顧客はより多く、より速く期待する

AIがエンタープライズおよび消費者テクノロジーを両方で浸透するにつれて、顧客の期待は急速に高まっています。チケットベースのサポートを我慢していた企業は、リアルタイムの解決を期待しています。手動の更新は旧式です。ポリシーの適用が数日ではなく数秒で行われることをセキュリティリスクではなく手続き上の遅延と見なします。

MSPは、アイデンティティ、エンドポイント、アプリケーション全体で瞬時のオンボーディングを提供し、遅延を減らし、初日から生産性を高める必要があります。プロアクティブなコンプライアンスモニタリングは、特に規制された業界では、常に変化する規格に追いつくために実装する必要があります。顧客は、データと意思決定を管理するために、独自の環境で展開できる統合されたAIツールを要求しています。AI駆動の意思決定が透明性、追跡可能性、信頼性を確保するために、詳細なAIの観察可能性と説明可能性が不可欠になっています。

AIは、マネージドサービスにおける人間の感覚を置き換えていません。人間の感覚を高めています。AIを活用するMSPは、自動化された知性と人間の判断、スピードと説明責任のバランスをとることで、この新しい景観で繁栄するでしょう。

AIインフラストラクチャーレイヤーの所有

エンタープライズAIは、$309億の機会ですが、利益は単にAIツールを再販するものには行きません。実際の価値は、AIが実行されるハードウェア、ソフトウェア、アイデンティティ、データ、そしてアクセスを所有することにあるです。MSPがAIをコアサービスに組み込むことで、サポートプロバイダーから戦略的なインフラストラクチャーパートナーへの移行を実現します。

成功するには、MSPは、AIネイティブインフラストラクチャープロバイダーと提携して、効果的に拡張し、セキュリティを確保する必要があります。顧客環境全体にわたる可視性を提供する、拡張可能、セキュア、観察可能な管理レイヤーを構築する必要があります。内部チームは、プロンプトエンジニアリング、モデルオーバーサイト、フルライフサイクルAIガバナンスなどの新興スキルにトレーニングを受ける必要があります。重要なのは、MSPは、顧客が簡単に消費できる、成果物ベースの、測定可能なAIサービスを提供する必要があります。

これを行うことで、MSPはビジネスを将来proof化し、混雑した市場で自分自身を差別化し、最も重要なことには、顧客がより速く、より安全に成長できるようにします。

AIネイティブMSPの年

2025年は、AIがテクノロジートレンドからマネージドサービスの基本的な期待に移行した年として振り返られるかもしれません。多くのMSPにとって、この移行はすでに進行中です。勝者は、AIについて将来話すのではなく、現在提供するすべてのサービスにAIを組み込むのです。プレイブックは書き換えられます。質問は、MSPがAIを採用するかどうかではありません。どのくらいうまく、どのくらい速く採用するかです。