Mike Jerich, Flexeraの社長兼CEO – インタビューシリーズ

Mike Jerich、Flexeraの社長兼CEOであり、ソフトウェア、クラウドサービス、通信、そしてGo-to-Marketリーダーシップにまたがる25年以上の経験を持つエンタープライズテクノロジーエグゼクティブです。2025年5月にFlexeraに社長として入社し、2026年7月に計画されたリーダーシップ継承の一環として社長兼CEOに就任しました。Flexeraに入る前、JerichはHungerRushのCEO、ServiceMaxおよびFinancialForceの最高収益責任者（Chief Revenue Officer）を務め、以前はIPC SystemsのGlobal Head of Sales & Marketing、IntelePeerのChief Commercial Officer、Level 3 CommunicationsのHead of Indirect Channelsなどのリーダーシップ役職を歴任しています。彼のキャリアは、エンタープライズテクノロジー企業のスケール拡大、グローバルな営業組織の構築、チャネルおよびパートナーシップ戦略の策定、そしてSaaS、ソフトウェア、データ、クラウドベース事業の成長推進に中心を置いてきました。

Flexeraは、企業がますます複雑化するIT環境における支出とリスクを理解し、管理し、最適化することを支援するテクノロジーマネジメント企業です。そのFlexera Oneプラットフォームは、IT資産管理（ITAM）、FinOps、SaaS管理、クラウドコスト最適化、AIコスト管理を統合し、組織にクラウド、SaaS、ソフトウェア、ハードウェア、AIに跨るテクノロジー資産、利用状況、コスト、契約、リスクの統合的な可視化を提供します。このプラットフォームは、FlexeraのTechnology Intelligence PlatformとTechnopediaに支えられており、何百万ものテクノロジー製品をカバーする独自のテクノロジーデータカタログです。Flexeraは、世界中で5万社以上の顧客にサービスを提供しており、企業がクラウドサービスとAIを大規模に採用するにつれて、テクノロジー支出とリスクを管理するインテリジェンスシステムとして同プラットフォームの位置付けを強化しています。

あなたはキャリアの大部分を、販売、パートナーシップ、Go-to-Marketリーダーシップを通じてエンタープライズテクノロジー企業をスケールさせてきました。また、CEOになる前にFlexeraの社長を1年以上務めました。この背景は、FlexeraがAI主導の次の成長段階に入る際、あなたのリーダーシップの優先事項にどのように影響しますか？

エンタープライズテクノロジー企業で務めたリーダーシップ役職は、協働、説明責任、そして行動志向のアプローチの重要性を強調することで、現在のリーダーシップスタイルに大きく影響しています。この行動への推進力は、現在のAI環境においてこれまで以上に重要です。

エンタープライズAIの進展スピードに巻き込まれやすいですが、CEOとしての私の役割は、AI主導の成長が思慮深く、戦略的で、実証済みであることを保証することです。顧客が自らの業務をより良く行うために必要なことを優先することで、エンジニアにイノベーションの余地を与えると同時に、絶対的な明確さを提供します。ニュースでも見られるように、AI支出の暴走や競合するイニシアチブにより、秩序が乱れやすくなります。CEOとして、私の仕事は顧客がテクノロジーコストを管理できるよう支援することに集中し続けることです。

2025年5月からFlexeraのリーダーシップ、顧客、パートナーと密接に協働してきた中で、貴社の長期的なAI戦略に最も影響を与えた機会や課題は何だと認識しましたか？

ハードウェア、ソフトウェア、SaaS、そしてクラウドと、テクノロジー支出を把握することについて何年も議論してきました。AIは現在、そのテクノロジースタックの一部となっています。これは、最終的に顧客が全体のスタックを統合的に把握する必要があるという私たちの視点と一致します。すなわち、支出先の明確な可視化、意味付け、そして最も重要な行動指針です。ニュースで目にする「AI請求の過剰支出」という見出しは、私たちが日々耳にするものです。すべての業界の組織がAI支出を把握し、そのコストの出所を理解しようと積極的に取り組んでいます。

Flexeraの顧客やパートナーと密に協働する中で、機会は明確になりました。AIがチームやシステム全体に拡大するにつれ、テクノロジー支出は見えにくく、管理しにくく、最適化しにくくなっています。この洞察は、リーダーに対してテクノロジースタック全体の信頼できる可視化を提供するという当社の戦略を形作っています。

FlexeraはFlexera Oneを、アプリケーション、AIエージェント、モデル、データプラットフォーム、クラウドインフラストラクチャ、コンピュートに跨るテクノロジー管理の統合プラットフォームとして位置付けています。大規模企業における統合テクノロジー管理は実際にどのような姿を取りますか？

実際には、統合テクノロジー管理はすべての支出領域を横断した単一のビューがある場合にのみ機能します。これがないと、IT資産管理チームはソフトウェアライセンスしか見ず、クラウドチームはFinOpsのビューしか見ず、別のチームはAIトークン支出を把握しようと奔走することになります。したがって、CFOが「テクノロジーへの支出はどれくらいで、管理下にあるか？」と尋ねた場合、3つの異なるレポートから3つの異なる回答が得られる可能性があります。最も単純に言えば、燃料計やエンジン警告灯がないまま速度計だけが表示されている車を運転しているようなものです。

Flexera Oneを使用すれば、企業はテクノロジースタックの統合ビューを得られます。そのため、どのリーダーがインサイトを求めても、投資のライフサイクル全体にわたる意思決定に利用できる完全で可視的な基盤が提供されます。

AI支出はソフトウェアサブスクリプション、トークン消費、データプラットフォーム、GPU、クラウドインフラストラクチャに分散させることができます。組織は現在、どこで最大の盲点を抱えているのでしょうか？

私たちは、最近のState of ITAMレポートで圧倒的にこれを確認しました。IT資産全体の完全な可視性はわずか36％に低下し、前年比で7ポイント減少しました。最大の盲点は断片的な可視性です。単一の取引内で、エージェント型ワークフローは複数の技術資産に触れる可能性がありますが、これらのコストはしばしば異なるチームによって別々に追跡されます。組織が全体像を把握できない場合、AIイニシアチブの真のコストと価値を理解することは困難です。

組織がAI経済性を考える姿勢にも変化が見られます。トークン消費は有用な運用指標となり得ますが、AI投資がビジネス価値を生み出しているかどうかは説明できません。リーダーは、単にAIの消費量を見るのではなく、成果を達成するためのコストを理解したいとますます求めています。これには、より高い可視性、明確な責任所在、そして技術資産全体でAI投資を測定するための一貫した基準が必要です。

Flexeraの調査によると、組織のうちAIソフトウェアの可視性を持っているのはわずか31％で、59％が無駄なAI支出の増加を報告しています。なぜ従来の技術管理プロセスはエンタープライズAIの導入速度に追いつくのに苦戦しているのでしょうか？

State of ITAMの調査結果は驚くべきことではありません。AIは非常に速く進化しており、多くの企業はまだ十分に把握できていません。

私たちが直面している最大の課題の一つは、所有権が変化のスピードに追いついていないことです。新たな投資はしばしば複数の機能にまたがり、IT、セキュリティ、財務、ビジネスチーム間で責任が共有されます。その結果、可視性と責任が断片化しがちです。

さらに、AIは従来のERPシステムがそうであったように、調達などの機能から必ずしもトップダウンで流れるわけではありません。チームは作業が速くなるという理由で新しいツールを導入しますが、時には集中管理されたIT部門の外で行われ、シャドーAIを生み出します。スピードと実験は重要な要素であり、悪い本能ではありませんが、組織はコスト管理の体制が整う前にAIワークロードを拡大していることを意味します。

実際のところ、従来の技術管理モデルはより予測可能な環境向けに構築されていました。現在の環境ははるかに速く変化し、コスト、リスク、複雑性の新たな層を生み出しており、異なるアプローチが求められます。そのため、組織は定期的なレビューではなく、継続的な可視性、ガバナンス、最適化を必要としています。顧客がこの転換を実現し、全技術スタックの統合ビューを提供できるよう支援することが、我々が現在注力している重要な領域です。

従業員の生産性向上や意思決定の迅速化、顧客体験の改善といった効果が支出と直接結びつきにくい場合、組織はAI投資のリターンをどのように測定すべきでしょうか？

組織はまずAI指標を定める前にビジネス成果を定義すべきです。トークン消費量や導入率、時間削減といった指標は有用な運用インサイトとなり得ますが、それだけでビジネス価値を証明することはできません。

私が組織に問いかけたい質問は「どれだけAIを使っているか？」ではなく「それによって何が変わったか？」です。製品開発サイクルは短縮されたか？収益は増加し、利益率は改善し、運用リスクは低減したか？

すべての実験が即座に財務的リターンを生むわけではありませんが、すべてのイニシアチブには明確な目的と、組織が拡大、修正、または完全に中止するかを判断するタイミングが設定されているべきです。

Flexeraは、未使用のエンタープライズAIライセンスと、従業員がChatGPTやClaudeなどのツールを個別に購入するという課題を指摘しています。企業は有益な実験を制限せずに、シャドーAIや断片的な導入にどのように対処できるでしょうか？

答えは従業員の実験を制限することではなく、可視化し意図的に行うことです。組織はまず、どのAIツールが誰によって何の目的で使用されているかを把握すべきです。分析すれば、承認されたサブスクリプションが要件を満たさない場合に、重複購入や個人の従業員支払いが発生していることが判明するでしょう。

AIから最大の価値を引き出す組織は、イノベーションと責任をバランスさせる組織です。具体的には、明確なガバナンスを確立し、従業員に責任あるAI利用の指針を提供し、全社的にAI活動の信頼できるビューを構築することです。組織がAIの利用状況を把握できれば、実験を支援し、不要なAI支出を削減し、成功事例を自信を持って拡大できます。

AIエージェントは推論し、タスクを再試行し、外部サービスを呼び出し、トークンや計算リソースを変動的に消費して単一のワークフローを完了できます。エージェント型AIは、企業が予算を予測し、コストを配分し、財務ガードレールを設定する方法をどのように変えるでしょうか？

ここが従来の予算策定が崩壊するポイントです。従来のモデルは、シートやライセンス、サブスクリプションといった予測可能な単位コストを前提とし、それを年間で掛け算します。しかしエージェントにはそのような予測可能な単位コストがなく、正確な予測が困難になります。

これは、より強固な財務ガードレールと、AI の消費が実際のビジネス成果にどのように結びつくかについての可視性向上を求めています。

シフトは、座席単位のコストではなく、完了したタスクまたはワークフロー単位のコストを測定する方向へ向かう必要があります。これは、誰も説明できない大きな「AI」項目ではなく、エージェントおよびワークフロー単位で支出を割り当てることを意味します。エージェント型 AI のガードレールは年次予算レビューでは不十分で、むしろリアルタイムに近い形で管理されなければなりません。重要な指標はトークン単位のコストではなく、成功した成果単位のコストになるでしょう。

組織が独自モデル、オープンソースモデル、クラウド AI プラットフォーム、そして専門ベンダーの中から選択する中で、エンタープライズ AI の経済性はどのように変化すると予想しますか？また、今後数年間にわたり Flexera がその市場で果たす役割は何だと考えますか？

Flexera は今後数年間にわたる AI 経済の進化を最前線で見守っています。当社の役割は、企業に対してそのエコシステム全体を網羅した信頼できるビューを提供することです。私たちは顧客が使用しているもの、そのコスト、リスクが存在する場所、そしてどの AI 投資が価値を生み出しているかを理解できるよう支援します。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者は Flexera をご覧ください。