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“「新時代の幕開け」— Jitterbit調査で「データ格差」とリソース不足を解決するAIと自動化への需要増が明らかに

エンタープライズ システムのビジネス変革を加速する世界的リーダーである Jitterbit は本日、その調査結果を発表しました 『2025年自動化ベンチマークレポート:企業自動化とAI駆動型ビジネスの未来に関するITリーダーからの洞察』. この調査は米国と英国のIT意思決定者1,000人から洞察を集めたもので、エンタープライズ自動化の導入にAIを活用したいという欲求が高まっていることを明らかにしているが、克服すべき課題としてリソース不足とセキュリティ上の懸念が浮き彫りになっている。. 

“「成功への道は明らかです: AIの時代に繁栄するためには、企業はデータのサイロを打破し、ワークフローを自動化する必要があります」とJitterbitの社長兼CEOのBill Conner氏は述べています。 「多くの組織が、このデータの分断を埋めるためのITチーム、情報セキュリティ、事業分野のリソースを見つけるのに依然として苦労している一方で、それを可能にする人々にとっての機会は計り知れません。真のエンドツーエンドの自動化によって推進される、効率とイノベーションの新時代の瀬戸際にいます。」” 

Censuswide Researchが実施したこの調査では、ITチームとビジネス領域が、データギャップを埋め、コラボレーションを強化する取り組みにおいてますます連携しており、ボトルネックを軽減し、ITチームのオーバーヘッドを削減していますが、企業がAIベースのアプリケーション自動化や開発の採用を競う中、リソース不足、セキュリティ上の懸念、統合のハードルなどの課題が依然として残っています 

データの「分割」が拡大しています“ 

  • 企業の67%は、今日、500 以上のアプリケーションを展開し、意味のあるデータサイロを作成します。. 
  • エンタープライズ自動化のためのリソース需要の 70% は IT チームに発生します。. 
  • ITリーダーの99%は、シームレスな統合と自動化の必要性を認識していますが、71%にはこの目標を達成するための統一されたプラットフォームがまだありません 

 ビジネス領域のリーダーの自給自足の必要性が高まっています 

  • ITリーダーの97%は、技術以外のユーザーがアプリケーションや統合を構築、展開、保守できるようにし、価値評価までの時間を短縮することの重要性を認識しています。. 

地平線上のエージェントAI(自律型AI) 

  • 企業の99%は、自社の業務にAIを統合しました; 先駆的な組織は、ますますAgentic AIを次のフロンティアと見なしています。. 
  • 31% の企業はすでに、この新時代の Agentic AI を計画しており、エンドツーエンドの自動化を必要とする自律的な意思決定のためのエンタープライズ AI ソリューションの次の波を示しています。. 

IT部門が直面する最大の課題 

  • サイバーセキュリティ、データプライバシー、スケーラビリティ、機能、コンプライアンスは、AI テクノロジーを使用して自動化の状況をナビゲートする IT リーダーにとって依然として最大の懸念事項です。. 
  • ITリーダーの50%は、データセキュリティに対する主な懸念事項として、AIテクノロジーとのサードパーティ統合の脆弱性を挙げています。これは、堅牢なAIセキュリティプロトコル、プラットフォームのセキュリティ制御、および説明責任プロセスの緊急の必要性を強調しています。. 

“孤立したタスクを実行するように設計された従来の自動化では、現代のビジネスの要求に対応するにはもはや十分ではありませんとjitterbitのctoであるmanoj Chaudhary氏は述べています。 「Agentic AIは、タスクベースの自動化から、実際のビジネス成果を推進する適応型ワークフローを備えたインテリジェントな自動化への根本的な移行を推進しています。AI主導の意思決定を活用することで、企業はデータサイロやITボトルネックから解放され、シームレスなエンドツーエンドの自動化を実現できます。」” 

訪問して、完全な調査「2025 年オートメーション ベンチマーク レポート: エンタープライズ オートメーションと AI 駆動型ビジネスの将来に関する IT リーダーからの洞察」にアクセスしてください https://www.jitterbit.com/ebook/2025-automation-benchmark-report . 企業がエンドツーエンドの自動化をどのように受け入れているかについてより深い洞察を得て、統合の課題を克服するために使用している戦略を理解し、ai-infused とアプリケーション開発による自動化の将来に向けて何が待ち受けているかを学びます。.

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