レノボ北米中小企業部門ゼネラルマネージャー、Matt Meyersへのインタビュー

Matt Meyersは、Lenovoで北米中小企業部門のゼネラルマネージャーを務め、中小企業がAIの導入やサイバーセキュリティ、現代のIT運用に伴う課題に取り組むのを支援しています。Lenovoでの在籍期間は10年を超え、グローバルアカウント、サービスおよびソフトウェア、デジタルワークプレースソリューション、コマーシャル領域のリーダー職など、幅広い経験を積んできました。こうしたキャリアを通じて、限られた予算や少人数のITチームに適した、高性能で安全なテクノロジーを中小企業が利用できるよう支援することに注力するようになりました。実務的な事業成果を重視し、有用なAI活用法を見極め、従業員のニーズに合ったデバイスやサービスを選び、テクノロジー投資を拡大する前にその価値を測定することを大切にしています。

Lenovoは、パーソナルコンピューティング、インフラ、ソフトウェア、ソリューション、サービスにわたる製品・サービスを提供するグローバルテクノロジー企業です。法人向けには、AI対応PC、デジタルワークプレースソリューション、ThinkShieldセキュリティ、サブスクリプション型サービスのTruScaleなどを提供しています。中小企業にとって、これらの機能はデバイス、サポート、セキュリティ、ライフサイクル管理を一体化し、テクノロジー運用の簡素化に役立ちます。AIが日常的な業務アプリケーションやワークフローに組み込まれるなか、Lenovoはデバイス、エッジ、クラウドの各環境に対応するソリューションを開発しており、企業が自社のテクノロジーを導入・管理する方法に応じて選択できるようにしています。

Lenovoでは10年以上にわたり、グローバルアカウント、サービスおよびソフトウェア、デジタルワークプレースソリューション、コマーシャル領域のリーダー職を経て、現在は北米中小企業部門を率いています。こうしたキャリアを通じて、大企業と比べた中小企業が直面するテクノロジー課題について、考え方はどのように変わりましたか？

Lenovoでのキャリアを通じて、企業規模にかかわらず、テクノロジーに関する根本的な課題は驚くほど共通していると感じてきました。どの企業も、生産性の向上、セキュリティの強化、コスト管理に取り組み、AIのような新しいイノベーションを活用して競争優位性を築く方法を模索しています。

中小企業が大企業と異なるのは、利用できるリソースです。大企業では、セキュリティ、インフラ、調達、AI、デジタルトランスフォーメーションを専門に担当するチームを置いていることがよくあります。一方、多くの中小企業では、こうした業務を少人数で担っていたり、たった一人が担当していたりすることもあります。そのため、複雑な対応や失敗を許容できる余地はほとんどありません。

この経験から、中小企業に必要なのは、エンタープライズ向けテクノロジーを単に縮小したものではないと学びました。必要なのは、実際の業務の進め方に即して設計されたソリューションです。テクノロジーには、安全で、導入しやすく、管理しやすいうえ、すぐに価値をもたらすことが求められます。それを実現できれば、テクノロジーは時間や注意を奪う新たな運用負担ではなく、成長を後押しする力になります。

ITチームが少人数で予算も限られている中小企業にとって、AIの導入は負担が大きく感じられることがあります。本格的なAI投資を始める前に、企業が整えておくべきことを二つか三つ挙げるとしたら何でしょうか？

企業が犯しがちな最大の誤りは、ビジネス上の課題ではなく、テクノロジーから始めてしまうことです。

第一に、AIが測定可能な効果をもたらす領域を特定することです。事務作業の削減、顧客への対応力の向上、従業員が情報をより速く入手できるようにすること、あるいは意思決定の効率化などが考えられます。最も成果につながるAI施策は、具体的な事業成果と結び付いています。

第二に、自社のデータを把握することです。どのような情報を保有し、どこに保存しているのか、誰がアクセスできるのか、また公開型AI環境に入力してはならない情報は何かを明確にする必要があります。取り組みを始める前に完璧なガバナンスを整える必要はありませんが、基盤は必要です。

第三に、投資を行う前に成功の定義を明確にすることです。目標が生産性の向上なら、基準となる現状値を設定します。コスト削減が目標なら、現在のコストを把握します。まず対象を絞ったユースケースから始め、価値を実証し、思い込みではなく結果に基づいて展開を広げるのが実践的な方法です。

担当されている中小企業の顧客では、現在、AIが具体的な価値を生み出しているのはどのような領域ですか？また、企業が実際に上げている成果に比べて、過大に期待されているユースケースは何でしょうか？

最もすぐに得られる価値は、日々の生産性向上にあります。

情報の要約、コンテンツの作成や改善、文書の分析、洞察の抽出、反復的な事務作業の削減にAIを活用する企業が増えています。個々の作業だけを見れば、どれも大きな変革には思えないかもしれません。しかし、全体としては、組織全体に実質的な効率向上をもたらします。

現実が期待に追いついていないことがあるのは、業務の完全自動化です。AIが、複雑な職務や業務プロセスをほとんど監督なしで完全に置き換えられるという見方は、今も残っています。しかし、現時点でほとんどの中小企業が最も大きな価値を得ているのは、そこではありません。

最も大きな成果は、AIを従業員の能力を補完するために使い、ワークフローの障害を取り除き、意思決定を加速させることで生まれます。最初に取り組むのに最適なのは、繰り返し発生する頻度の高い業務です。効果を測定でき、迅速に定着させられる業務から始めるのが最善です。

多くの企業がAI PCへの買い替えを推奨されています。中小企業の経営者にとって、端末上でAIを実行することで実際にメリットが得られるのはどのような業務でしょうか。また、従来型PCとクラウドベースのAIを組み合わせれば十分なのは、どのような場合でしょうか。

すべてに当てはまる答えはありません。従業員によって働き方は異なるからです。

AI PCの効果を最も実感できるのは、AI対応アプリケーション、リアルタイムの文字起こしや翻訳、高度なコラボレーションツール、コンテンツ制作のワークフロー、または機密情報を扱う業務を日常的に利用するユーザーです。ローカルAIは応答性を高め、ネットワーク接続への依存を減らすとともに、専用の処理リソースを使って一部のAI機能を端末上で直接実行できるようにします。特定の情報を端末内にとどめたい組織にとって、ローカルAIは有用な場合がありますが、適用されるセキュリティポリシーや使用するアプリケーションによって異なります。

一方で、現時点ですべての従業員にAI PCが必要なわけではありません。主に従来型の生産性向上アプリケーションを使い、クラウドベースのAIサービスを時折利用する従業員であれば、従来型のシステムでも引き続き十分な性能を得られるでしょう。

AI PCが利用可能になったというだけで、端末を一新すべきかどうかを議論するのではありません。従業員や業務、そして事業の将来的なニーズに合ったテクノロジーを選ぶことが大切です。最も効果的なテクノロジー戦略は、トレンドではなく成果に投資を結び付けます。

LenovoはAI PC戦略を拡大する一方、TruScaleを通じてデバイス・アズ・ア・サービスも提供しています。中小企業は、自社でハードウェアを購入・管理する方法と、サブスクリプション型モデルへ移行する方法のどちらが、財務面と業務面でより合理的かをどのように判断すればよいでしょうか。

中小企業の経営者には、テクノロジーの管理が財務に与える影響と、実際の運用負担の両方を評価することをお勧めします。

端末の要件が予測しやすく、組織に初期投資に充てられる資金があり、導入、サポート、ライフサイクル管理、買い替え計画を社内で担うリソースもある場合は、従来どおり自社で所有する方法が適しています。

月々の費用を予測しやすくすることや、柔軟性の確保、運用負担の軽減を目指す場合は、デバイス・アズ・ア・サービスモデルが有力な選択肢になります。Lenovo TruScale DaaSのようなソリューションは、端末とライフサイクルサービスをサブスクリプション型モデルにまとめ、端末の導入、サポート、管理、廃棄を簡素化できるよう支援します。

結局のところ、問うべきなのは、企業がテクノロジーの費用をどのように支払いたいかだけではありません。従業員にどのような業務に時間を使ってほしいのかが重要です。多くの中小企業にとっての真の価値は、社内チームが端末のライフサイクル管理や日々の事務作業ではなく、成長につながる戦略的な優先事項に集中できるようにすることにあります。

従業員が生成AIツールを使えるようになり、機密性の高い社内データを漏えいさせる可能性も生じるなか、サイバーセキュリティはますます難しくなっています。AIが日常業務に組み込まれるにつれ、中小企業はどのような新たなセキュリティリスクに特に注意を払うべきでしょうか。

差し迫った懸念の一つは、データの露出です。

従業員は、その情報がどのように保存、処理、利用されるのかを十分に理解しないまま、AIツールを通じて機密情報、顧客データ、財務情報、知的財産を意図せず共有してしまうおそれがあります。組織は、承認済みのAIツールやデータの取り扱い方法について、明確な方針を定める必要があります。

同時に、AIによってサイバー攻撃も巧妙化しています。フィッシング、なりすまし、ソーシャルエンジニアリング攻撃は、より説得力を増し、見分けることが難しくなっています。

こうした新たな課題があるなかでも、基本的な対策は引き続き極めて重要です。強固なID管理、多要素認証、エンドポイント保護、定期的なパッチ適用、バックアップ戦略、従業員教育は、今なお最も効果的な防御策の一部です。AIによって脅威を取り巻く状況は変わりますが、強固なサイバーセキュリティ対策を徹底する重要性は変わりません。

Lenovoは、社内のITリソースが限られた組織向けにThinkShieldソリューションを展開しています。今日、サイバーセキュリティ業務のうち、どの程度を現実的に自動化または外部委託できるのでしょうか。また、中小企業が第三者に全面的に委ねるべきではないセキュリティ上の責任は何でしょうか。

日々のセキュリティ運用のかなりの部分は、現在、自動化したり、信頼できるパートナーの支援を受けたりすることができます。

エンドポイントの監視、パッチ管理、脅威検知、インシデント対応といった機能は、自動化やマネージドサービスを通じて提供される機会が増えています。中小企業は、これにより大企業規模のチームを必要とせずに、エンタープライズ級の機能を利用できます。

ThinkShieldは、テクノロジーが自動化を支え、組織によるセキュリティの複雑さへの対処を支援する一例です。ただし、説明責任を外部に委ねることはできません。

どの組織にも、最も重要なデータを把握し、誰にアクセス権を付与すべきかを判断し、方針を策定し、許容できるリスクを定め、セキュリティは全員の責任であるという文化を築く必要があります。テクノロジーやサービスの提供事業者は複雑な業務への対応を支援できますが、リスク管理、ガバナンス、事業上の意思決定については、経営陣が責任を持ち続けなければなりません。

最も強固なセキュリティ戦略は、業務を委ねるのではなく、協力関係を築くことで実現します。

統合サービスは、少人数のITチームの負担を軽減する一方で、少数のテクノロジープロバイダーへの依存を高める可能性もあります。中小企業は、シンプルさやマネージドサービスの利点と、柔軟性、相互運用性、ベンダーロックインなどへの懸念とのバランスを、どのように取ればよいでしょうか。

多くの中小企業にとって、シンプルさは戦略上、確かな価値があります。

ベンダー、プラットフォーム、管理レイヤーが増えるたびに、複雑さも増していきます。複雑さは時間を奪い、運用負担を増やすだけでなく、限られたリソースを、より優先度の高い課題からそらすことにもなりかねません。

とはいえ、シンプルさを追求するあまり、柔軟性を犠牲にしてはなりません。既存の環境とうまく連携し、オープンなエコシステムに対応し、事業要件の変化に合わせて進化できるソリューションを選ぶべきです。

私は常に、テクノロジーパートナー候補に対し、相互運用性、ポータビリティ、柔軟性について、早い段階で確認するようリーダーに勧めています。優れたテクノロジーパートナーシップは選択肢を広げ、複雑さを軽減します。将来の変更をより難しく、あるいは高くつくものにしてはなりません。

AI導入にあたっての課題の一つは、多大なリソースを投じる前に投資収益率を見極めることです。中小企業のリーダーは、AIの導入が単にテクノロジーのレイヤーを一つ増やすだけでなく、生産性の向上やコスト削減につながっているかを判断するために、どのような指標を使うべきでしょうか。

最も効果的な測定方法は、最もシンプルな方法でもあります。成果を当初の事業目標に結び付けて評価することです。

生産性の向上が目標なら、削減できた時間を測定します。顧客体験の向上が目標なら、応答時間、顧客満足度、問題解決率を測定します。コスト削減が目標なら、導入前と導入後のプロセスを比較します。

導入状況にも注目すべきです。技術的に優れたソリューションであっても、従業員が継続的に利用していなかったり、出力を修正するために多くの時間を費やしていたりするなら、それは生み出されている価値についての重要なフィードバックです。

中小企業にとって、投資収益率の評価を過度に複雑にする必要はありません。基準値を設定し、対象を絞ったパイロットを実施して、重要な指標をいくつか測定し、得られた根拠に基づいて展開を拡大します。何が改善したのかを明確に説明できない場合は、投資を拡大する前に、その用途を見直す価値があります。

今後3～5年で、AIは一般的な中小企業のテクノロジースタックをどのように変えていくとお考えですか。また、現在は大企業向けとされているどのような機能が、はるかに小規模な企業にも広く普及すると予想されますか。

AIは独立したツールカテゴリーとして存在するのではなく、企業がすでに利用しているテクノロジーに、ますます組み込まれていくと考えています。

デバイス、コラボレーションプラットフォーム、業務アプリケーション、オペレーティングシステム、セキュリティソリューションの各所にインテリジェンスが組み込まれていくでしょう。また、性能、コスト、セキュリティの要件に応じて、ワークロードがデバイス、エッジ、クラウドの各環境間を移動するようになります。

中小企業にとって、これは非常に大きな意味を持ちます。かつては多額の予算と大規模なITチームが必要だった機能を、はるかに利用しやすくなるからです。高度なセキュリティ監視、インテリジェントな自動化、高度な分析、プロアクティブなデバイス管理、従業員一人ひとりに合わせたきめ細かなサポートを、より多くの中小企業が利用できるようになります。

AIは本質的に、テクノロジーを誰もが利用できるようにしています。小規模企業が効果的に競争するために、フォーチュン500企業並みの予算やリソース、人員を必要とすべきではありません。今後数年間で、大企業に可能なことと中小企業に可能なことの差は、さらに縮まっていくと予想しています。

真の差別化要因は、AIを利用できるかどうかではありません。従業員の能力を高め、顧客に貢献し、事業成果を上げるために、組織がどれだけ効果的にAIを活用できるかです。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。中小企業における実践的なAI導入や、安全で管理しやすいITについて詳しく知りたい読者は、Lenovoをご覧ください。