アトミックワークのVijay Rayapati氏、CEO兼共同創設者 – インタビューシリーズ

Vijay Rayapati氏は、アトミックワークの共同創設者兼CEOです。同社を創設する前に、Nutanixのシニア・バイス・プレジデント兼ゼネラルマネージャーを務め、Nutanixがクラウド・デスクトップ・カンパニーであるFrameを買収した後、エンドユーザー・コンピューティング・ビジネスを率いました。彼は以前、VMwareとMicrosoftでエンジニアリングと製品リーダーシップの役割を果たし、エンタープライズ・インフラストラクチャとエンドユーザー・コンピューティング・プラットフォームの構築における深い経験を持っています。彼の背景は、クラウド・インフラストラクチャ、エンタープライズ・ソフトウェア、AIドリブン・ワークプレイス・テクノロジーにわたり、エンタープライズ・ITスペースでよく知られた創設者です。

アトミックワークは、エンタープライズAIカンパニーで、AIエージェントとモダンなITサービス・マネジメント機能を組み合わせて、従業員がテクノロジー・イシューを解決し、ルーチン・サポート・タスクを自動化し、エンタープライズ・ナレッジにアクセスできる、エージェント・ベースのITサービス・マネジメント・プラットフォームを構築しています。同社のプラットフォームは、サービス・リクエストの処理、問題のトラブルシューティング、エンタープライズ・システム・アクロス・ワークフローのオーケストレーション、ITチームの負担の軽減を行うことができます。顧客は、アトミックワークを使用して、従業員のサポートを迅速化し、ITとビジネス・オペレーションの運用効率を向上させています。

あなたは以前、Minjarを共同創設し、エンタープライズ・クラウド・マネジメント・ビジネスを構築し、Nutanixでの買収後に運用を率いました。エンタープライズ・ソフトウェア・カンパニーを構築し、売却し、統合することから得た教訓は、2022年にアトミックワークを創設し、AI時代のためにITサービス・マネジメントを再構築することを決意させたのでしょうか?

Minjarでは、自動化によって会社のクラウド・ビルを3分の1削減できるソフトウェアを構築しました。顧客は推奨事項を愛しました。次に、それらに座り続けました2四半期。私はなぜそうであるのかを理解するのに時間がかかりましたが、答えは技術的なものではありませんでした。自動化が呼び出しを行い、それが間違っていると、誰かが責任を負う必要があります。エンタープライズは、ソフトウェアや成果物だけを購入しません。誰かがそれらに答える人を購入します。誰もが責任を負うことができないソフトウェアは、どれほど優れていても、権限を持ちません。

買収は私に別の教訓を教えました。ポイント・プロダクトは購入されます。レコード・システムは構築されます。より優れたプロダクトであっても、誰かがワークフローを所有している限り、常にその周りをルーティングすることを費やします。

Nutanix時代に私が見たのは、ITがサービス・マネジメントを購入するのはコントロールのためであり、従業員はそれをフォームとキューとして体験することです。また、チケットは製品ではなかったことを理解しました。監査証跡がそれでした。ITサービス・マネジメントが40年間続いた理由であり、誰もそれを取り除くことができない理由でもあります。

2022年の質問は、AIが仕事をすることができるかどうかではありませんでした。AIに組織図上の位置を与えることができるかどうかでした。レガシーのITサービス・マネジメント・プラットフォームはできないのです。そのデータ・モデルの中央に人間の割り当て者が座り、すべてのSLA、承認、レポートがその仮定から生じるからです。AIを追加すると、より速いフォームが得られます。

私たちは、AIがソフトウェアだけではなく、ハイブリッド・ワークフォースを提供することを目指して構築しました。AIコーポレートは仕事をこなし、ITはそれらを従業員と同じように管理します。AIコーポレートを構成するのではなく、役割に雇用し、仕事をレビューし、パフォーマンスが不十分な場合は取り消します。那がAIを機能としてではなく、ワークフォースとして使用することの違いです。

アトミックワークは、AIコーポレートを、定義されたジョブ・ロールを所有し、開始から終了まで仕事を完了するシステムとして説明しています。チャットボット、コパイロット、または従来の自動化ツールとは異なる、技術的な能力は何ですか? その自律性はどこまで続くべきですか?

チャットボットは質問に答え、コパイロットはタスクを完了するのを助けますが、どちらも仕事を完了する責任を負いません。AIコーポレートは異なります。定義された役割が割り当てられ、成果物を提供することが期待されています。インシデントのトリアージ、権限のプロビジョニング、従業員のオンボーディングに関係なく、AIコーポレートは最初のターン後に停止するのではなく、目標を達成するために各ステップを完了するまで作業を継続します。

それには、優れたモデルだけでは十分ではありません。AIコーポレートには、アイデンティティ、適切な権限、承認されたツールへのアクセス、組織のコンテキスト、予算、明確な運用の境界と役割が必要です。ビジネス・システムを横断して作業し、承認を求める必要があるタイミングと人物を理解し、各アクションの後に監査証跡を残す必要があります。那が私たちがモデルを中心としたプラットフォームに重点を置いた理由です。信頼性の高いAIは、インテリジェンスと同じくらいオーケストレーション、ガバナンス、実行に依存しています。

自律性は、決して無制限であってはなりません。AIコーポレートは、ジョブ・ロールの責任の範囲内で作業し、人々は、仕事がデリケートなシステムや法的、財務的、雇用上の影響を及ぼす場合には、関与します。

あなたのプラットフォームでは、インシデント・マネジメント、アクセス・プロビジョニング、オンボーディング、ITオペレーションを横断して、専門化されたAIコーポレートが協力することができます。これらのAIコーポレートは、どのように責任を分担し、コンテキストを共有し、ワークフローに影響を及ぼす可能性のある、1つのAIコーポレートが間違った決定を下した場合に、どのように回復しますか?

私たちは、1つのAIコーポレートがすべての仕事をこなすべきではないと考えています。IT組織は、各チームに異なる目標、権限、専門知識があるため、責任を分担しています。私たちは、AIコーポレートにも同じ考え方を適用しました。異なるITオペレーショナル・エリアに特化した、認定されたAIコーポレートを立ち上げました。

各コーポレートは、特定の機能を所有し、同じエンタープライズ・コンテキストを共有します。従業員がアトミックワークでチケットを作成すると、スマート・ルーティングにより、チケットは適切なAIコーポレートにルーティングされ、リクエストに応じて別のAIコーポレートに再割り当てされ、または並行して問題を解決するために子チケットを作成します。作業が1つのコーポレートから別のコーポレートに移動するにつれて、関連する情報もチケット（システムのレコード）と共に移動し、サービス・デスク、アイデンティティ・プラットフォーム、HRシステム、コラボレーション・ツールなどの関連システムへのアクセスも共有されます。共有されたコンテキストにより、各コーポレートは、最初から開始するのではなく、すでに発生したことに対する決定を下すことができます。

アトミックワークは、OpenAI、Anthropic、Googleなどのプロバイダーから、さまざまなエージェント・フレームワークとモデルをサポートしています。どのモデルが、リトリーバル、推論、プランニング、実行を処理する必要があるかを決定する方法は何ですか? エンタープライズは、基礎となるモデルが継続的に変更されるにつれて、一貫した動作を維持する方法は何ですか?

さまざまなモデルは、さまざまな種類の仕事に適しています。私たちの焦点は、進歩を活用できるプラットフォームを構築することです。顧客は、モデルが変更されるたびにワークフローを再設計する必要がないようにします。エンタープライズ・コンテキスト、オーケストレーション、アイデンティティ、ポリシー・エンフォースメント、テレメトリ、評価により、組織が必要とする一貫性が提供されます。プロダクションでは、どの先端モデルが下に座っているかは関係ありません。

私たちは、複数のモデル・プロバイダーをサポートすること、評価・フレームワーク、ガバナンスについて公に議論していますが、どのモデルがリトリーバル、推論、プランニング、または実行を処理するかを決定するルーティング・ロジックについては説明していません。また、プロバイダーが新しいモデルと更新をリリースするときに使用する検証プロセスについても説明していません。

エンタープライズAIエージェントは、矛盾するドキュメント、不完全な構成レコード、古い知識、システム全体の異なる権限に遭遇する可能性があります。アトミックワークのユニバーサル・コンテキスト・レイヤーは、エージェントが決定を下したりアクションを起こしたりする前に、どの情報が信頼できるか現在かを判断する方法は何ですか?

エンタープライズの知識は、1つの場所に存在しません。ドキュメントの一部はシステムのレコードに存在し、一部はビジネスの日常活動の中に存在します。AIは、信頼性の高い決定を下すには、すべてのコンテキストが必要です。

ユニバーサル・コンテキストは、エンタープライズの知識を、人、ネットワーク、インフラストラクチャ、デバイスのデータと組み合わせて、ライブ・オペレーショナル・システムからこれらを組み合わせます。AIコーポレートは、ConfluenceまたはSharePointなどのプラットフォームからの情報を参照できます。また、IntuneまたはJAMFなどのMDM、Jira、Workday、Salesforce、またはアイデンティティ・プロバイダーなどのシステムで何が起こっているかを理解することもできます。既存の権限も尊重されるため、人々とAIコーポレートは、既にアクセス権がある情報にのみアクセスできます。

私たちは、エンタープライズ・システムを接続し、セキュリティの境界を維持する方法について説明しましたが、信頼できる情報源が異なる場合に、どのように矛盾する情報を解決するか、またはどの情報源が優先されるかについては説明していません。これらの実装の詳細は、公開ドキュメントの一部ではありません。

ユニバーサルAIコーポレートは、Microsoft Teams、Slack、電子メール、ブラウザ、ポータル、チャット、ボイス、ビジュアル・モードを介して従業員をサポートできます。エージェントが従業員の体験を視覚化し、聴覚化できる新しいトラブルシューティング機能は何ですか? 敏感なスクリーン・コンテンツまたは会話を公開しない方法は何ですか?

従来のITサポートは、従業員が技術的な問題を正確に説明することに依存しますが、これが最も難しい部分です。ボイスとビジュアル・コンテキストにより、AIは従業員が見ている同じエラーメッセージ、アプリケーション、または構成画面を確認できます。これにより、問題を理解し、長いやり取りなしに次のステップを案内することが容易になります。

これらの機能は、従業員がそれらを信頼する場合にのみ機能します。視覚的なアクセスは、明示的な同意を必要とし、ユーザーは常にそれがアクティブであることを知る必要があります。PIIマスキング、管理コントロール、適切なリテンション・ポリシーを通じて、機密情報が保護されます。

また、顧客のデータは、私たちのモデルやサードパーティの基礎モデルをトレーニングするために使用されないことも明確にしました。これにより、組織は、データを放棄することなく、マルチモーダルAIを採用できます。

アトミックワークは、ServiceNowまたはJira Service Managementの既存の環境とともに展開できます。主に移行戦略として見ているのでしょうか? それとも、多くのエンタープライズは、レガシーのシステムのレコードの上にAIワークフォースを永久に運用しますか?

大規模なエンタープライズは、ServiceNowやJira Service Managementなどのプラットフォームを中心に、プロセス、統合、ガバナンスを構築してきました。これらのシステムを置き換えることを要求することは、AIを採用するための不要な摩擦を生み出すことになります。

私たちは、ServiceNowとJira Service Managementとのアトミックワークの統合を構築しました。顧客は、ITサービス・チームをAIコーポレートで強化し、従業員の体験を変革することができます。既存のシステムを混乱させることなく、最初の日から始めることができます。コネクタは、AIコーポレートが活用できるエンタープライズITコンテキストをプルし、サービス・エージェントの双方向同期を維持します。エンタープライズは、最初の日に1つのパスを選択する必要はないと考えています。AIを採用するための優先事項は、独自のタイムラインでそれらを支援することです。

アイデンティティ・システム、従業員・データ、インフラストラクチャ、ビジネス・アプリケーションへのアクセスをAIコーポレートに与えることは、プロンプト・インジェクション、毒性のある知識源、過剰な権限、エージェント・エラーの連鎖などのリスクをもたらします。エンタープライズがAIエージェントを自律的に動作させることを安全に許可するために、どのようなセーフガード、承認の境界、監査メカニズムが必要です?

AIコーポレートは、特権アクセスを持つ従業員と同じように管理されます。各コーポレートには、定義された役割、限定された権限、承認されたツール、支出上限、独立して実行できることの明確な境界があります。アイデンティティ、インフラストラクチャ、財務、法的、雇用上の問題を含む、デリケートなアクションには、人間の承認が必要です。

スキルと指示は、プロンプト・インジェクション、資格情報へのアクセス、データ漏洩、安全でないアクションなどのリスクに対して公開前に検証されます。ツールが変更され、リスクが増加した場合、それはレビューされるまで自動的に無効にされます。アクションの制限、重複アクションの防止、緊急停止コントロール、人間による介入などの追加のセーフガードにより、エラーが広がる前にそれらを包含することができます。

すべてのアクションは追跡可能です。組織は、どのトリガーがコーポレートを起動したか、どの情報とツールが使用されたか、どの承認が得られたか、どの成果が得られたかを確認できます。継続的な評価、監視、レッド・チーム・テストにより、これらのセーフガードが、モデル、ツール、エンタープライズ・環境の進化とともに効果的であることを保証します。

評価、ポリシー・エンフォースメント、監視、レッド・チーム・テストに多大な投資をしています。AIを展開することは、ただの開始点です。組織は、AIコーポレートが期待どおりに動作し続けることを確信する必要があります。

アトミックワークのState of AI in IT 2026 reportによると、ITプロフェッショナルのおよそ2/3が、AI投資から実際の利益を得ていると報告しています。一方、5人に1人がAIをサービス・マネジメント・チーム全体に完全に統合しています。実証可能なビジネス価値を生み出すデプロイを、実験のままのパイロットから区別するのは何ですか?

大多数の組織は、AIが個々のタスクを改善できることをすでに実証しています。実証可能なビジネス価値を得ている会社は、単独のアシスタントとしてではなく、完了したオペレーショナル・ワークフローにAIを接続しています。

それには、特定のビジネス問題を解決することから始め、AIコーポレートに必要なシステムへのアクセスを与え、重要な成果物を測定することが含まれます。チームがその結果を信頼した後、追加のワークフローにAIを拡大することははるかに簡単になります。

私たちの調査では、責任あるAIは、ITリーダーにとって最高の優先事項の1つであることもわかりました。これは、組織がAIに責任を負わせる前に、AIがどのように決定を下すかを理解し、決定を後で確認でき、適切なガイドレールが整備されていることを確認する必要があるためです。

AIコーポレートがサポート・リクエストを解決し、アクセスを管理し、インシデントを診断し、ワークフローを調整し始めたとき、サービス・デスク・プロフェッショナル、ITオペレーション・チーム、チーフ・インフォメーション・オフィサーの責任はどのように変化しますか? さらに先を見て、ITは、エンタープライズの全デジタル・ワークフォースの採用、管理、測定を担当する部門になる可能性がありますか?

AIは、今日のサービス・デスクが消費する繰り返しのオペレーショナル・ワークを取り過ぎるでしょう。これにより、人々は例外を処理し、プロセスを改善し、AIが依存する知識を改良することに時間を費やすことができます。

ITオペレーション・チームは、AIコーポレートの管理に重点を置くようになります。権限を定義し、システムを接続し、パフォーマンスを監視し、AIが確立されたポリシー内で動作し続けることを確認します。

CIOの役割も拡大すると思います。数百のAIコーポレートを管理することは、他のエンタープライズ・インフラストラクチャを管理することと似ています。誰かが、AIコーポレートがアクセスできるもの、測定方法、更新タイミング、価値の提供を決定する必要があります。ビジネス・チームは、仕事の定義を続けますが、ITは、AIのためのHRとなり、エンタープライズAIワークフォースを安全に稼働させるためのプラットフォーム、ガバナンス、オペレーショナル・コントロールを担当します。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、アトミックワークを訪問してください。