QBurst CEO、アルン・クマール・ラムチャンドラン氏 – インタビューシリーズ

アルン・クマール・ラムチャンドランQBurstのCEOである彼は、グローバルコンサルティング、大型取引の営業、損益管理、そして企業変革など、25年以上のリーダーシップ経験を持つ、テクノロジーおよびサービスのベテランエグゼクティブです。2025年4月にCEOに就任し、AI主導のテクノロジーサービスおよびデジタルエンジニアリング企業としてのQBurstの戦略策定を担いながら、事業全体を統括する責任を担っています。QBurst入社以前は、Hexaware Technologies（社長およびGenAIコンサルティングリーダーシップを含む）、Capgemini/Sogeti（エグゼクティブクライアントおよびセールスリーダーシップ）、InfosysおよびVirtusaで上級職を歴任し、事業部門の構築と拡大、主要な戦略プログラムの主導、そして複数の地域および業種にわたる成長の推進に貢献しました。

Qバースト は、AIを活用したデリバリーと応用AI、そしてデータドリブンなアプローチを融合させ、「High AI-Q」を柱とするグローバルデジタルエンジニアリングパートナーです。企業の近代化、構築、拡張を支援します。エンドツーエンドのデジタルエクスペリエンスエンジニアリング、近代化、製品エンジニアリングに注力し、コンポーザブルデジタルプラットフォーム、会話型およびカスタマーエクスペリエンスソリューション、AI対応データ基盤といった取り組みを通じて顧客を支援し、生産性の向上、デリバリーの迅速化、そしてより強固なカスタマーエクスペリエンスといった測定可能な成果を、幅広い国際的な顧客基盤において創出することを目指しています。

Hexaware、Capgemini、Infosysといったグローバル企業で長年リーダーシップを発揮してきた後、QBurstのCEOに就任されました。成長期にあるQBurstになぜ惹かれたのでしょうか？また、あなたの経歴は、QBurstの目指す方向性にどのように影響しているのでしょうか？

QBurstへの入社を決意したのは、まさにチャンスと可能性が重なった瞬間でした。QBurstに惹かれたのは、同社が持つ強みと独自の市場機会の組み合わせでした。QBurstの起業家精神あふれる文化と、最先端技術を用いて要求の厳しい顧客ニーズに応えてきた実績は、私に強い印象を与え、大きな関心を惹きつけました。

テクノロジー、業界、規制にわたる破壊的な変化と環境の移行が収束する中、QBurst のような特化した差別化された企業には、他社の追随を許さず、AI 主導の未来に向けた新しいテクノロジーおよびエンジニアリング サービス企業とデリバリー モデルを構築する、一世代に一度あるかないかのチャンスがあります。

複数の業界でテクノロジー主導の変革に 25 年以上携わってきた経験は、今日の AI 主導のサービス プラットフォームの拡張に対する考え方にどのように影響していますか?

テクノロジーの主なイノベーションと導入は、ハイプサイクルが落ち着き、企業レベルで真のビジネス課題が解決され始めた後に起こると私は観察しています。AI主導のサービスプラットフォームの拡張に関して、ここでは3つの具体的なポイントを指摘したいと思います。

1. 「PoCステージ」を通過する。

現在私が直面している最大の課題は、PoC段階を乗り越えることです。スケールアップには発想の転換が必要です。私たちはAIを構築するだけでなく、実稼働レベルのソリューションを提供します。QBurstでは、俊敏性を重視し、従来の技術に縛られることなく、より広いコンテキストウィンドウを持つ新しいモデルを導入することで、お客様がPoC段階を突破できるよう支援しています。

2. 強固な基盤なしにAIは存在しない

2009年のモバイル黎明期からクラウド革命に至るまで、あらゆるテクノロジーサイクルを通して私が学んだ教訓は、混沌を自動化することはできないということです。AIの力は、それを供給してくれるデータによってのみ発揮されます。QBurstは、「退屈だが不可欠な」作業、すなわちデジタルモダナイゼーションと高度なデータエンジニアリングを確実に実行することで、成長を推進しています。

3. 「高AI-Q」ビジョン

この変化をリードするため、私たちは「ハイAI-Q」企業として自らを再構築しました。これは、ジェネレーティブAIとエージェントAIをすべてのコアサービスに統合し、AIネイティブなエンタープライズ変革を推進することを反映しています。QBurstにとって、AIは単なる付加的な機能ではなく、戦略とデリバリーの中核を成すものです。カスタム機械学習モデルとインテリジェントな自動化を融合することで、ビジネスの成長に合わせてインテリジェンスも拡張していきます。

Androidの黎明期から常に先駆者として歩み続けてきたQBurstは、その積極的なDNAを活かし、AI時代をリードしていきます。QBurstは、単なる技術重視の企業ではなく、顧客満足度を成長の原動力とする、成果重視のパートナーです。

QBurstの定義フレームワークとして「High AI-Q」を強調されていますが、企業のリーダーはこのコンセプトをどのように解釈すべきでしょうか？また、現在のAI環境において、なぜこれが重要な差別化要因となるのでしょうか？

QBurstの「High AI-Q」への取り組みは、意識的な決断に基づいています。運用レイヤーではAIドリブンSDLCによって迅速に実行し、戦略レイヤーではマネージドエージェントによって大胆な変革を実現します。最も重要なのは、企業全体を、文化、価値観、そして人間の能力をゆっくりと根本から変革していく基盤へと導くことです。

AIにはリスクや懸念事項が伴いますが、安全に導入されれば、AIは豊かさとイノベーションを生み出すことができます。企業は生産性だけでなく、成長と変革の面でもAIの価値を実感するでしょう。

デリバリーの観点から見ると、AIドリブンSDLCフレームワークを通じて、日々この成果を目の当たりにしています。これは変革の「方法」であり、ユーザーストーリーの生成から自己修復型テストスクリプトまで、開発のあらゆる段階にAIを組み込んでいます。その結果は明白です。

• 市場投入までの時間: 開発およびテスト サイクルが大幅に短縮されます。
• 品質: リリース後の欠陥が 25 ～ 35% も大幅に減少しました。
• 効率: 全体的な配信が一貫して 20 ～ 30% 向上します。

戦略レイヤーでは、部分的な最適化を超えてエコシステム全体の最適化を目指します。このため、ソリューションの柱を見直し、エンタープライズ・エージェントAIとマネージドサービスを融合させたマネージドエージェントを開発しました。お客様にとって、これはAIエージェントがフロントエンドとバックエンドのタスク、ワークフロー、運用を処理し、効率性と継続的なイノベーションの両方を推進することを意味します。私たちは単なるサービスを提供するのではなく、シームレスなバリューネットワークを構築しています。

多くの企業は、いわゆる「AI負債」を積み重ねています。これは、スケールせず価値も生み出さないGenAIパイロットへの多額の支出です。この問題の根本的な原因は何でしょうか？そして、組織はこのパターンからどのように脱却できるでしょうか？     

GenAIへの投資がパイロットで止まり、真のビジネス価値へとスケールアップできない場合、企業は「AI負債」を蓄積します。根本的な原因は、いわゆる「レトロフィットの罠」にあります。これは、AIネイティブワークフローをサポートするように設計されていないレガシーシステムにGenAI機能を無理やり押し付けようとする試みです。このような環境では、データ、アーキテクチャ、ガバナンスが未整備であるため、パイロットは規模拡大によって停滞したり、失敗したりします。

基盤の準備不足が、この状況を一層悪化させています。多くの組織は、データ戦略、データエンジニアリング、ガバナンスへの重要な投資を怠り、実験に突き進んでいます。近代化されたデータ基盤と明確な管理フレームワークがなければ、GenAIの取り組みは、エンタープライズレベルの機能ではなく、孤立した概念実証にとどまってしまいます。

このパターンを打破するには、AIファーストの設計への転換が必要です。AIをどこに追加できるかを考えるのではなく、組織はアーキテクチャ、データフロー、ガバナンスを調整し、大規模なインテリジェントオートメーションをサポートすることで、導入初日からAIの成果を念頭に置いたシステムを設計する必要があります。

実際には、これはデータエンジニアリングから始まります。堅牢で適切に管理されたデータパイプラインとモデルを事前に構築することで、GenAIが持続的に拡張できる環境が整います。基盤が適切に構築されると、AIは実験段階からインパクトのある段階へと移行します。こうして、AI負債は長期的な価値創造へと移行します。

従来のタイム＆マテリアル契約モデルは、AI主導の効率化という現実とは乖離しているという認識が高まっています。なぜこのモデルは時代遅れになりつつあるのでしょうか。また、「マネージドエージェント」や「サービス・アズ・ソフトウェア」といったアプローチは、企業のITにとってより持続可能な未来への道筋をどのように提供できるでしょうか。     

従来のタイム・アンド・マテリアル・モデルは、資源が不足していた時代に構築され、価値は人間の労力に直接結びついていました。AI時代においては、この前提はもはや当てはまりません。知性と実行力は豊かになり、その豊かさが増すにつれて、価値は労力から成果へと移行します。AIは時間単位の課金というロジックを根本的に覆します。

これが、業界が成果ベースのモデルへと移行している理由です。人間の介入なしに解決されたチケットや、AIによってエンドツーエンドで完了したワークフローといった指標は、明確かつ測定可能な価値を提供します。これらのモデルでは、能力を労働力ではなくソフトウェアとして扱い、「サービス・アズ・ソフトウェア」と表現できます。

マネージドエージェントやサービス・アズ・ア・ソフトウェアといったアプローチは、より持続可能な未来への道筋を提供します。これらのアプローチは、労力への対価からインテリジェントな成果への対価へと焦点を移し、予測可能なコスト、継続的な改善、そして自動化によるメリットの共有を実現します。マネージドエージェントは、人間のエンジニアとAIエージェントがビジネス目標に向けて連携することを可能にし、サービス・アズ・ア・ソフトウェアは、時間ではなく成果によって価値を測定できるようにします。

AI 主導の世界では、最も整合性のある商業モデルは、努力ではなく結果に報いるモデルであり、企業とサービス プロバイダーの双方にメリットをもたらします。

貴社の「High AI-Q」手法は、AI導入準備における重要な3つのレイヤーとして、人材、アプリケーション、そしてインパクトに焦点を当てています。CIOは、GenAIイニシアチブを拡大する前に、これらのレイヤーにおける成熟度をどのように評価できるでしょうか？

GenAI を拡大する前に、CIO はテクノロジー スタックだけでなく、人材、アプリケーション、影響という 3 つの「High AI-Q」レイヤー全体の成熟度を明確に把握する必要があります。

人材層における成熟度は、人材の準備状況に左右されます。CIOは、AIスキル、変化へのオープン性、そして従業員が安全な実験を可能にするLLMへの安全かつ管理されたアクセスを享受できるかどうかを評価する必要があります。

アプリケーション層では、データの品質、アーキテクチャ、セキュリティ、LLM アクセスと AI 開発プラクティス全体にわたるポリシーとガードレールの成熟度など、データとガバナンスの基礎に重点が置かれています。

インパクトレイヤーでは、CIOはユースケースを労力とビジネス価値の観点から評価する必要があります。労力は少なく、インパクトは大きい機会を特定することで、早期の成果獲得が可能になり、GenAIの拡張に向けた反復的なアプローチをサポートします。

依然としてレガシー アーキテクチャで運用している組織の場合、エージェント ワークフローと AI ネイティブ配信モデルを準備するには、どのような基礎的な近代化手順が必要ですか?

ここでは、組織がエージェント ワークフローに移行する際に準備できる 3 つのステップを紹介します。

1. データ基盤のモダナイゼーションを優先する：レガシーアーキテクチャで運用している組織にとって、最初のステップはデータ基盤をモダナイズし、サイロ化されたデータに対してメタデータ、リネージ、データ品質メトリクスを活用できるようにすることです。これにより、エージェントは必要なコンテキスト情報が豊富で説明可能なデータを確実に利用できるようになります。GenAIベースのツールの導入により、このモダナイゼーションはより迅速かつ容易に実現できます。GenAIをレガシーアーキテクチャで使用することは可能ですが、有意義な結果を得るためのトークン要件は非常に高くなります。

2. エンタープライズ・ナレッジ・レイヤーの構築：システムを近代化していない組織は、蓄積された知識が文書化されていないままになっている可能性があります。システム内に蓄積されたこうした一時的な知識を捉えるためのナレッジ・レイヤーの構築は、2番目に優先度の高いタスクです。これは、多くの組織のAI導入プロセスにおいて欠落しているレイヤーです。

3. エージェントの境界と作業方法を定義する：3つ目のステップは、エージェントが組織内で現在遵守されているすべてのベストプラクティスとセキュリティコンプライアンスを遵守していることを確認することです。ガバナンスフレームワーク、セキュリティポリシー、そして可観測性フレームワークは、エージェントが組織の境界と確立された作業方法の範囲内で効果的に考え、行動することを可能にします。

「AI 対応」を準備する際には、データ、プロセス、ガバナンス、チームの能力の面で、ツール以外に何が必要でしょうか?

AI導入への準備は、適切なツールを選択するだけでは十分ではありません。実際には、AI導入の成否は、従業員の頭の中にしか存在しない暗黙のプロセス、意思決定ロジック、重要な関係性といった、組織が部族的知識をどれだけ獲得できるかにかかっています。こうした知識は、AIシステムが推論できる自然言語で文書化されている必要があり、単にデータを単独で処理するだけでなく、AIシステムが理解できるようにする必要があります。

データの準備も同様に重要ですが、品質だけでは不十分です。真の成功を決定づけるのは、データの背後にある文脈、系統、そして意味を含むメタデータです。これがなければ、最先端のモデルであっても、浅薄な、あるいは信頼性の低い結果しか生み出せません。

企業におけるAI導入がコンシューマーAIに遅れをとっているのには理由があります。それは、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスが譲れない要件だからです。これらは回避すべき障害ではなく、構築すべき要件です。組織は、ガードレール、GenAIの可観測性、説明可能性、そして人間参加型ワークフローを含む信頼フレームワークを確立し、AI出力の安全性、再現性、そして正確性を確保する必要があります。

最後に、チームはAIに対する直感を養う必要があります。準備とは、従業員のAIリテラシーを向上させることで、「ブラックボックス」を盲目的に信頼するのではなく、効果的な指示、結果の検証、出力の監査方法を習得させることを意味します。AIは、人間がしっかりと情報を共有しているときに最も効果的に機能します。

テクノロジーサービス業界は老舗企業で溢れています。企業変革の課題を勝ち取る上で、QBurstの最大の差別化要因は何だとお考えですか？

QBurst は、深いエンジニアリングの専門知識と、はるかに小規模でイノベーション主導の企業の機敏性を組み合わせることで、競争の激しいテクノロジー サービス市場で差別化を図っています。

当社の競争優位性は、次の 5 つの主要な柱によって定義されます。

1. デザイン思考に基づいた深いエンジニアリング – 私たちは単にコードを書くだけではありません。ユーザー中心の包括的なソリューションを通じて、ビジネスの問題を解決します。

2. 俊敏性とオーナーシップ – 私たちは、スケールアップできる規模でありながら、きめ細やかな対応力も備えています。迅速な変化への対応力と柔軟性は、お客様から高い評価をいただいています。私たちのチームは、お客様の成功を真のオーナーシップとして捉えています。デリバリーのオーナーシップは、シニアリーダーシップレベルまで浸透しています。

3. 文化的な流暢さ: 日本の LINE ミニアプリでも、アメリカの食料品チェーン向けの統合価格設定システムでも、私たちは技術だけでなく体験も各市場に合わせてカスタマイズします。

4. AI ファーストのビジョン – 私たちは、流行語としてではなく、能力を倍増させるものとして、AI をサービス提供、運用、クライアント ソリューションに組み込んでいます。

5. イノベーションと実験の文化 – 当社のリーダーはテクノロジーに精通しており、最新のテクノロジーを駆使してお客様の課題を解決することに情熱を注いでいます。私たちは失敗を恐れず、多くのケースでスタートアップ的なアプローチを取ることで、お客様に意義のあるインパクトを提供してきました。

私たちは自らを破壊することを恐れません。成果に基づくモデル、構成可能なデリバリーフレームワーク、そしてエンタープライズクライアント向けの共同イノベーションラボなど、様々な実験を行っています。

今後 3 ～ 5 年を見据えて、エージェント ワークフローと AI ネイティブ組織の台頭により、エンタープライズ IT 運用モデルはどのように進化すると予想されますか。また、リーダーは今何に備える必要がありますか。

次なるイノベーションの波は、強力なAI機能と、思慮深い制御、監視、そして信頼のシステムを融合できる者たちの手に渡ります。だからこそ、エンタープライズ・エージェント・フレームワークに関する新たな議論は、非常に重要かつ喫緊の課題となっています。

私にとって重要な洞察のいくつかは次のとおりです。

• AI データセンターの構築は減速するどころか加速しており、データセンター業界の見通しは非常に楽観的で、容量、需要、投資はすべて急増しています。
• 企業における AI の導入は、消費者向け AI よりも遅くなります (組織のデータは、整理され一元化されているのではなく、乱雑で断片化されており、多くのシステムに分散していることがよくあります。現在のモデルは、各組織の独自のコンテキストに適応しなければ、非常に特殊な企業の状況や機能に対して十分な精度を実現できません。真の価値を引き出すには、特に特定のワークフローやユースケースの「ラストマイル」において、独自の企業データに基づいてモデルをトレーニングし、微調整する必要があります)
• 真に自律的なエージェントが企業内で成功するには、従業員向けの監督構造、承認、ガードレールと同等のものを構築し、人間の労働力が確実に実行し、拡張できるようにするという、より大きな課題があります。

リーダーは次の点を念頭に置いて準備する必要があります。

• エージェントは、組織の明文化されたルールと暗黙のルールを「学習」する間に、明確に定義された範囲、明示的な監督、およびミスを抑制するメカニズムを備え、新入社員と同じように扱われる必要があります。
• エージェントが登録し、書き込み権限を取得し、そのアクションを監督エージェントが監視する「エージェント バス」または調整層が必要です。
• 人間の組織を堅牢にするチェックとバランスを再構築することは、エージェント企業の世界で安全、正確、かつ信頼性の高い実行を実現するために重要です。
• エージェントシステムとフレームワークによって人間と AI のインターフェースとコラボレーションが変化するため、人材の管理とスキルの再習得はもうひとつの重要な側面です。
• 最もエキサイティングなフロンティアは、強力なドメイン理解とソリューションと組み合わせることで、このビジョンを実用的かつスケーラブルな現実に変えることができる、現在存在するものを超えた高度なエンタープライズ エージェント フレームワークの出現です。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、こちらをご覧ください。 Qバースト.