ミッションのCTOジョナサン・ラクールに聞く – インタビュー・シリーズ

ジョナサン・ラクール、ミッションの最高技術責任者（CTO）は、クラウド、ソフトウェア、製品イノベーションの分野で20年以上の経験を持っています。2018年にReliam、Stratalux、G2 Techの合併を通じてミッションに参加する以前は、ReliamのCTOを務めていました。以前は、DreamHostのシニアリーダーシップ役職に就き、オープンソースのネットワーク会社Akandaを共同設立し、Pictageでの製品イニシアチブを牽引しました。彼のキャリアを通じて、ジョナサンはクラウドプラットフォームの拡大と企業が変革的なテクノロジーを活用するのを支援することに焦点を当ててきました。

ミッション・クラウド（CDW社）は、エンドツーエンドのクラウドおよびAIサービスを提供する専門のAWSパートナーです。企業がAWS環境に移行し、モダナイズし、管理し、セキュアにするのを支援しています。生成可能なAI、データ分析、コスト最適化、クラウド運用に関する専門知識を持ちます。マネージドサービス、プロフェッショナル・コンサルティング、クラウドの可視性とガバナンスのためのプラットフォーム（「ミッション・コントロール」）を通じて、スケーラビリティとアジリティを提供しています。350以上のAWS認定、プレミア・ティア・パートナーシップの地位、ヘルスケア、ファイナンス、小売、メディアなど幅広い分野のクライアントを抱えています。

14歳のときからテクノロジーに携わり、ヘルスケアからホスティング、クラウドまで幅広い分野で働いてきました。そんな経験が、現在のテクノロジー・リーダーとしての視点をどのように形作ってきたのか?

実際、14歳よりも前に始めました。小学校でApple IIを使い、後に父親のオリジナルのMacintoshで経験を積みました。父親は牧師で、それを使ってニュースレターと礼拝プログラムを作成していました。私はその世界に夢中になりました。10歳のときにはHyperCardで小さなアプリケーションを作成していました。そのとき感じた、コードを書くことは現実に何かを作るような感覚が今でも私を駆り立てています。CTOとしても、毎日コードを書くことで、その感覚とつながりを保っています。時間の経過とともに、ヘルスケア、ドキュメント管理、スタートアップでの経験を通じて、ユーザーへの共感を学びました。ユーザー・エクスペリエンスを大切にし、技術を実際の問題解決に結び付けることを学びました。好奇心と顧客へのフォーカスを合わせたアプローチが、私のキャリアを通じての軸となっています。

DreamHostではクラウド・サービスを構築する役割を深く担っていました。そこでの経験が、現在のミッションでのAWSとクラウド・テクノロジーの活用を支援する役割にどのようにつながっているのか?

DreamHostでは、クラウドを大規模に構築して運営する実践的な教育を受けました。コンピュートとストレージのサービスを設計し、ペタバイト・スケールで実行し、効率性、自動化、コスト効率を徹底的に追求しました。クラウドの経済学がどれほど厳しいものであるか、顧客にとって請求モデルが複雑になることを学びました。

また、多くの開発者や中小企業にとってAWSがどれほどインティミデートに感じられるかを学びました。よりアプローチャブルな価格設定とパッケージ化を試みましたが、市場では勝ちませんでした。しかし、その経験は貴重でした。顧客の苦労に共感し、技術的および運用上の課題を深く理解することができました。現在、ミッションでの企業のAWSジャーニーを支援する際に、戦略的洞察と実践的なノウハウを提供できるようになりました。

オープンソース・プロジェクトへの情熱と、インディー・ウェブへの関与が、企業規模のクラウドとAIの採用へのアプローチをどのように形作ってきたのか?

オープンソースは私のキャリアを通じて加速させてきました。十代の頃からLinuxサーバーを運用し、コモディティ・ハードウェアでコードを書き、必要に応じて変更したり、世界中のコミュニティと共同で改善しました。分布型チーム、イテレーション、共有イノベーションについての考え方を形作りました。

DreamHostでは、OpenStackやCephに深く関与していました。Pythonプロジェクトに数十年間貢献し、Pythonソフトウェア財団のフェローに任命されました。すべての経験が、大規模な分布型コミュニティでの協力方法を教えてくれました。現在、ミッションを同様の方法で運営しています。地理的に分散し、バーチャルに協力し、互いの仕事を基盤として構築しています。オープンソースのマインドセット、透明性、貢献、迅速なイテレーションが、企業がクラウドとAIを大規模に採用する際に必要なものです。

ミッションは、AWSのプレミア・コンサルティング・パートナーとしての地位を確立しました。企業がクラウドに移行するだけでなく、真に最適化し、運用化するのを支援する点で、ミッションはどのように差別化しているのか?

私たちは、幅と深さの両方でユニークです。クラウドのライフサイクル全体をカバーしています。ソフトウェアの販売、コスト最適化、管理サービス、セキュリティ、プロフェッショナル・サービスですが、同時にAWSに深く焦点を当てています。多くの企業はリセラー、コンサルタント、またはMSPのいずれかですが、ミッションはすべてを一体的に提供できるパートナーは非常に少ないです。

ミッションがCDWの一部になったことにより、企業クライアントへの価値提供はどのように強化されるのか?

CDWは、ISVパートナーシップと顧客関係の幅広いネットワークをもたらします。ミッションはAWSに重点を置いていますが、CDWはほぼすべての主要ISVと関係を持っており、数十万の顧客を抱えています。つまり、ミッションは企業クライアントをサポートすることができます。AWSの採用だけでなく、第三者ソフトウェアがAWSとどのように統合するかについても支援できるようになります。リーチとエンドツーエンドのソリューションを創造する能力が拡大します。

多くの企業が、AIのパイロット・プロジェクトを本格的なプロダクションに移行することに苦労しています。企業がAIをスケールアップする際に直面する最も共通の障壁とは何か?

最大の障壁は、ビジネス問題ではなくテクノロジーから始めることです。多くのパイロット・プロジェクトは「AI戦略」プロジェクトであり、成果物に結びついていない、単にボードや投資家からの圧力によって推進されています。つまり、ほとんどの場合、研究室の段階で止まってしまうことになります。コスト、人材ギャップ、変化の激しいペースも大きな課題です。AIエコシステムは非常に速く進化しているため、ベストプラクティスはまだ登場中であり、企業はコミットすることをためらいます。

企業がビジネス全体でAIを運用化するための戦略やフレームワークを推奨するものは何か?

ビジネス成果物から始めましょう。解決しようとする問題を定義し、AIが適切なツールであるかを評価しましょう。市場での既存のパターン（要約、コンテンツの加速、カスタマー・サポート）を参考にし、それらをインスピレーションの源とします。同様に重要なのは、ガバナンスとガイドレールを設けることです。生成可能なAIやエージェント・ベースのAIでは、システムに機密データとワークフローへのアクセスを許可するため、可視性、監視、安全な採用を導くポリシーが必要です。

テクノロジーを超えて、企業がAIの利点を完全に実現するために、どのような組織的または文化的変化を受け入れる必要があるのか?

「はい」という文化を作る必要があります。セキュリティやコンプライアンスのチームは「いいえ」という回答に傾きがちですが、従業員は仕事を改善するツールを求めています。リーダーが「いいえ」から「はい、適切なガイドレールで」という回答に切り替える速度が、イノベーションのスピードを決めることになります。従業員の声を聞き、実験を可能にし、内部ユーザーへのサービス・マインドを取り入れることが、重要な文化的転換です。

クラウドへの移行は有名な挑戦です。移行プロセスで企業が陥りがちな最も共通の落とし穴とは何か?

ほとんどの共通の落とし穴は既に知られています。計画の不備、コストの超過、コンプライアンスの問題です。しかし、新しい課題はAIです。企業はクラウドへの移行をAI戦略と結び付け、データをクラウドに移行してAIを動かすためにしています。つまり、新しい複雑さが生じます。AIのパターンはまだ標準化されていないからです。落とし穴は、移行をインフラストラクチャーの問題として扱うことですが、多くの場合、データとAIのイニシアチブでもあるということです。

クラウド移行における失敗を軽減するためのアドバイスを企業に贈ることができるとしたら、一つのアドバイスとは何か?

完全性は敵です。クラウドはアジリティとモメンタムについてであり、すべてを正しく開始することではありません。迅速に動き、学びながら進み、完全性よりも漸進的な進歩を優先しましょう。物理インフラストラクチャーの制約なしにテストし、イテレーションし、進化することができるクラウドの特性を活用しましょう。

企業が「クラウド内」に入った後、最も見過ごされがちな最適化とコスト管理の側面とは何か?

最大の間違いは、最適化を一回限りのイベントとして扱うことです。多くの企業は四半期ごとまたは年ごとに「最適化」します。予約インスタンスを購入することでコストを削減しようとしますが、それは過剰なコミットメントや残った節約につながる可能性があります。正しいアプローチは、継続的な最適化です。測定し、調整し、戦略的にコミットし、繰り返します。これを継続的な方法論として扱い、ひとつのマイルストーンとして扱わないことが、長期的なコスト削減とパフォーマンスの改善をもたらします。

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