フランク・ビニョーネ、FPT Softwareの戦略・成長担当上級副社長 – インタビュー・シリーズ

フランク・ビニョーネ、FPT Softwareの戦略・成長担当上級副社長は、デジタル・トランスフォーメーション、人工知能、航空宇宙、地理空間技術、企業成長を含む国際的なリーダーシップ経験を20年以上持っています。彼はアジア、ミドル・イースト、ヨーロッパでシニア・リーダーシップ・ロールを歴任し、FPT Softwareの日本とミドル・イーストでの事業でチーフ・デジタル・トランスフォーメーション・オフィサーを務め、またエアバスでアジア・パシフィックと中国でのデジタル・トランスフォーメーション・イニシアチブを牽引しました。彼の背景には、AI駆動のビジネス・トランスフォーメーション、戦略的パートナーシップ、市場拡大、 largescale技術採用に関する深い専門知識があります。航空、ソフトウェア、企業技術部門を横断するエコシステムを構築してきたビニョーネは、組織が新興技術を活用して運用効率、イノベーション、持続可能な成長を推進するのを支援することに重点を置いてきました。現在、FPT Softwareの企業戦略と成長イニシアチブを牽引し、会社のグローバル・エクスパンションと次世代サービス開発を導きます。

FPT Softwareは、ベトナムに本社を置くグローバルなテクノロジーとITサービス・プロバイダーで、30以上の国で3万人以上の従業員を擁しています。同社はデジタル・トランスフォーメーション、AI、クラウド・コンピューティング、データ・アナリティクス、ソフトウェア・エンジニアリング、スマート・ファクトリー、サイバーセキュリティ、および金融サービス、製造、自動車、ヘルスケア、航空、テレコミュニケーションを含む業界向けのソリューションを提供しています。近年、FPT SoftwareはAIファースト戦略を加速し、AI駆動プラットフォーム、企業モダニゼーション・サービス、グローバル・パートナーシップへの投資を拡大し、ヨーロッパ、北米、ミドル・イースト、亞太地域への足跡を拡大しています。同社は、大規模なエンジニアリング・キャパシティ、コンサルティングの専門知識、AI駆動のイノベーションを組み合わせて、企業がレガシー・システムをモダナイズし、運用を最適化し、デジタル・トランスフォーメーション・イニシアチブを世界中で加速させることを支援しています。

あなたは、航空、航空宇宙、企業ソフトウェア、そして現在のFPT SoftwareでのAIファースト・デリバリー・プラットフォームを横断するデジタル・トランスフォーメーション・イニシアチブを牽引してきました。エアバス・スカイワイズと大規模な企業モダニゼーション・プログラムでのあなたの経験から、AgenticエンジニアリングとFleziファウンドリーのビジョンを形作った具体的な教訓は何ですか。

エアバス・スカイワイズと大規模な企業モダニゼーション・プログラムでの経験から、1つの重要な教訓が浮かび上がります。変革は、技術によって制約されることが少なく、組織がどのように運営されるかによって制約されることが多いです。

スカイワイズでは、データ、プラットフォーム、エコシステム・コラボレーションの組み合わせの力を見ました。しかし、運用モデルが人間中心的、シーケンシャル、シロされたままであると、価値創出は先進的な技術が導入されていてもしばしば頭打ちになりました。

その経験は、Agenticエンジニアリングのビジョンを形作る上で直接的な影響を与えました。私たちは、次の進化は、単に優れたデジタル・プラットフォームではなく、AI駆動のデリバリー・システムであるべきだと考えています。そこでは、AIは単に分析ツールとしてではなく、実行に積極的に参加します。

Fleziファウンドリーは、その原則に基づいて構築され、組織が決定からAI増強されたデリバリー・モデルへの移行を支援し、継続的に実行、学習、改善できるようにします。

AIに関する議論の多くは、コーディング・コパイロットと開発者生産性に焦点を当てています。なぜ、AI駆動のツールからAI駆動の運用モデルへの移行がより重要なシフトであると考えるのでしょうか。

コーディング・コパイロットは重要ですが、価値チェーンの小さな部分しか対象としていません。現在の議論の多くは、開発者生産性の向上に焦点を当てていますが、組織が直面する大きな課題は、断片化され、適応が遅いデリバリー・システムです。

本当の機会は、仕事の構造を再考することです。AI駆動の運用モデルでは、仕事は、人間と知能エージェントが共同で実行するタスクに分解されます。エージェントは、計画、実行、検証、最適化に参加し、フィードバック・ループは継続的かつ自動化されます。

その時点で、AIは単なる生産性ツールではなく、システム・レベルの機能になります。そこで、組織は本物の企業価値を実現し始めます。

FPTは、企業向けのAI増強されたデリバリーを推進するためにFleziファウンドリーを立ち上げました。市場で解決しようとしたギャップは何ですか。Fleziファウンドリーは、すでに利用可能な多数のAI開発ツールとどのように異なりますか。

市場で明確なギャップを見出しました。企業には、AIツールへのアクセスはありますが、AI機能を統合する包括的な運用プラットフォームが不足しています。

大多数のAIソリューションは、コード支援やテスト自動化などの個別の活動に焦点を当てています。エンドツーエンドのデリバリー・オーケストレーション、企業ガバナンス、ライフサイクル統合には対処していません。その結果、組織は個別のユースケースを超えてAIの採用を拡大するのに苦労しています。

Fleziファウンドリーは、企業の課題を解決するために設計されました。人間とエージェントの共同作業プラットフォームとして機能し、ソフトウェアとITライフサイクル全体にAIを組み込み、ガバナンス、追跡可能性、ビジネス成果物との整合性を維持します。その意味で、Fleziファウンドリーは単なるAIツールではなく、AI増強されたデリバリーの運用レイヤーです。

FPTは、Fleziファウンドリーをガバナンスされた人間とエージェントの共同作業プラットフォームとして説明しています。実践では、AIエージェントが計画、コーディング、テスト、セキュリティ・レビュー、IT運用に参加する場合、ガバナンスはどのように機能しますか。

ガバナンスとは、AIのすべてのアクションが可視化され、制御され、監査可能であることを意味します。

実践では、AIエージェントは、セキュリティ要件、コンプライアンス義務、コード規格を包含する定義されたポリシー内で動作します。エージェントのアクションはログに記録され、追跡可能であり、人間の監視は重要な意思決定ポイントに組み込まれています。データへのアクセスは、エージェントが承認された情報のみとやり取りすることを保証するために、確立されたアイデンティティとパーミッション・コントロールを通じて管理されます。

最も重要なことは、ガバナンスが実行の後ではなく、実行に組み込まれていることです。これにより、組織はAIの採用を拡大しながら、信頼、透明性、運用コントロールを維持できます。

企業が抱える大きな懸念の1つは、説明責任です。AIエージェントがセキュリティ脆弱性、デプロイメントの問題、または運用上の障害を引き起こした場合、AIシステム、人間の監督者、サービス・プロバイダー間で責任を割り当てるにはどうすればよいのでしょうか。

AIは説明責任を除去しません。ただし、制御されたフレームワーク内でそれを再分配します。

AIエージェントは、定義されたパラメーター内でタスクを実行しますが、責任は最終的に、システム、人間の監督者、サービス・プロバイダーを設計、監督、ガバナンスする個人や組織に残ります。人間の監督者は監督と検証を提供し、サービス・プロバイダーは、エージェントの動作を導くアーキテクチャ、コントロール、ガバナンス・メカニズムに対して説明責任を負います。

重要なのは、完全な追跡可能性を維持することです。すべてのアクションは帰属可能で監査可能である必要があり、組織は信頼、コントロール、意思決定の方法を維持できるようにします。

Fleziファウンドリーは、Agentic Development Lifecycle（ADLC）の概念を導入します。ADLCは、既存のAgile、DevOps、プラットフォーム・エンジニアリング・アプローチとどのように異なりますか。

AgileとDevOpsは、人間のコラボレーションとデリバリー・パイプラインの自動化を最適化するために設計されました。Agentic Development Lifecycle（ADLC）には、ライフサイクル全体でAIエージェントが積極的に参加するという基本的に異なる要素が導入されます。

エージェントは、開発者をサポートするのではなく、人間と共同でタスクを実行し、問題を推論し、意思決定に貢献します。継続的な推論は静的なワークフローに取って代わり、知能的なフィードバック・ループは継続的な最適化を推進します。

簡単に言えば、Agileは反復的なデリバリーに焦点を当て、DevOpsは自動化されたパイプラインに焦点を当て、ADLCは適応的な人間とエージェントのデリバリー・システムに焦点を当てています。

多くの組織はAIエージェントを実験していますが、エージェントのパフォーマンスを評価するためのフレームワークを確立していない組織もあります。企業がAIエージェントをソフトウェア・デリバリー・ワークフォースの一部として評価するために使用すべきメトリックは何ですか。

組織は、AIエージェントをワークフォースの一部として見ることが増えてきています。従来の生産性メトリック、たとえばデリバリー・ベロシティ（タスク完了の速さ）や手作業での労力の削減は重要ですが、企業は品質指標、たとえば欠陥率、再作業レベル、精度、信頼性、コンプライアンス遵守も評価する必要があります。

最終的な目標は、単に生産性の向上だけではありません。成功の真正な尺度は、AIエージェントが結果の予測可能性、品質、スケーラビリティを改善するかどうかです。

Fleziファウンドリーは、デリバリー・ベロシティとサービス・レベル・オブジェクトに結びついたアウトカムベースの価格モデルを導入します。これは、従来のFTEベースのアウトソーシングとスタッフ・アウグメンテーション・モデルから離れていくより広範なシフトの始まりと見なすべきでしょうか。

はい、私たちは重要なシフトがすでに進行中であると考えています。

従来のFTEベースのモデルは、労力が価値の主な原動力であるという前提に基づいていました。AI増強されたデリバリー・環境では、この前提はますます時代遅れになってきています。なぜなら、知能的なエージェントは仕事の実行方法を大きく変えるからです。

その結果、アウトカムベースのモデルは、デリバリー・ベロシティ、サービス・レベル・オブジェクト、測定可能なビジネス・インパクトに結びついたものとなり、より自然なフィットとなります。Fleziファウンドリーは、この進化を支援することで、デリバリー・パフォーマンスをより透明で測定可能で予測可能にします。

企業がソフトウェア開発とIT運用にAIエージェントを展開するにつれて、次の5年間でソフトウェア・エンジニアの役割はどのように進化するでしょうか。

ソフトウェア・エンジニアは消滅するのではなく、進化するでしょう。

AIが実装活動のより大きなシェアを担うにつれて、エンジニアは、システム設計、建築、エージェント・オーケストレーション、ガバナンス、品質保証、ビジネス問題の枠組み設定などの高価値の責任に重点を置くようになるでしょう。

将来のエンジニアの役割は、コードの毎行を書くことではなく、システムを設計し、知能的なエージェントを導き、テクノロジーの成果がビジネス目標と一致することを保証することになるでしょう。

先を見て、成熟した人間とエージェントの企業テクノロジー・オーガニゼーションはどのように見えますか。2030年にこの会話を再訪問した場合、ソフトウェア・デリバリーとIT運用はどのように今日と異なりますか。

2030年までに、先導的な組織は真の人間とエージェントのエコシステムとして運営されるでしょう。

AIエージェントは、継続的な実行、リアルタイムの最適化、ビジネス要件の変化への迅速な適応を可能にする、デリバリーと運用プロセス全体に組み込まれるでしょう。強力なガバナンス・フレームワークは、信頼、説明責任、コンプライアンスを確保し、アウトカムベースのパフォーマンス・モデルは、組織が価値を測る標準的な方法になるでしょう。

ソフトウェア・デリバリーとIT運用は、今日よりもはるかに速く、適応性が高く、予測可能になるでしょう。会話は、組織がAIエージェントを採用するかどうかではなく、人間とエージェントを大規模にどのようにオーケストレーションするかについて中心になるでしょう。

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