業務の再定義: Pythian の社内 AI ハンドブックがもたらす顧客の ROI

※この投稿は米国時間 2026 年 8 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Pythian が 27 か国に展開する 500 人規模の自社全体に Google Cloud の Gemini Enterprise を導入した際、その目的は明快でした。それは、自社を実証の場として、エンタープライズ AI が実際にどのように ROI をもたらすのかを見極めることでした。

そこで得られた知見が、私たちの戦略を根本から変えました。

Gemini Enterprise のロールアウトや、それ以前のエンタープライズ AI のデプロイを通じて、Pythian は、なぜこれほど多くの AI プロジェクトが停滞や失敗に終わるのかを、実体験として目の当たりにしてきました。

ほとんどの組織は、ツール中心の考え方の罠に陥っています。ライセンスを購入してツールを広く展開しさえすれば、価値は自ずとついてくると信じ込んでいるのです。ユーザーあたり 5 分の節約といった些細な効率化を追い求めるあまり、構造的で ROI の高いワークフローの変革を見逃してしまいます。さらに厄介なことに、カスタム エージェントを構築したとしても、AI モデルドリフト、エージェントのライフサイクル、継続的なオブザーバビリティを管理する運用能力がチームに不足しているため、試験運用の段階で停滞したり、本番環境で破綻したりすることが少なくありません。

この課題を解決するために、Pythian は Pythian AI オペレーティング モデルを構築しました。これは、エンタープライズ AI を大局的な戦略策定から持続的な本番運用へと導くために設計された、多面的かつエンドツーエンドのフレームワークです。デュアル センター オブ エクセレンス（COE）が実行の原動力を担う一方で、一貫して数百万ドル規模の成果を引き出しているのは、フィールド CTO 戦略やツールのデプロイからデュアル COE、XOps に至るまで、フレームワーク全体を適用することにほかなりません。

この完全なモデルをまず社内で実証することで、Pythian はアクティブ ユーザー エンゲージメントを 3 倍に急増させ、データベース インシデントの解決時間を 80% 短縮しました。

Pythian AI オペレーティング モデルの 4 つの柱

エンタープライズ AI の一般的な失敗要因を克服するために、Pythian のフレームワークでは、戦略、実行、運用を 1 つの継続的なループに統合しています。

フィールド CTO 戦略  ──>  ツールのデプロイ  ──>  デュアル COE の実行  ──>  本番環境 XOps

1. フィールド CTO 戦略とガバナンス: 生成 AI は、IT の歴史において、理論的にも最も難易度の高いアーキテクチャの転換であると言えるでしょう。役員出身の技術リーダー陣が率いるフィールド CTO プラクティスは、経営幹部向けのアドバイザリーを通じて、運営委員会の設立や明確な価値指標の策定を支援します。チームは、16 個の水平方向のエージェント型パターン（ドキュメント処理の自動化やランブックの作成など）を使用して運用を監査し、開発が開始される前に、費用対効果の高いユースケースの優先順位付けされたバックログを構築します。

2. ツールとプラットフォームのデプロイ: チームは、Gemini Enterprise などのプラットフォーム上に本番環境グレードのセキュアな基盤を確立し、AI を CRM、ERP、データベース資産に直接接続して、実際の企業コンテキストにモデルをグラウンディングします。

3. デュアル COE: この実行エンジンは、2 つの専門エンジンに分かれています。

• 従業員の生産性 COE: このグループは、導入とチェンジ マネジメントを担当します。技術部門以外のチーム（人事や調達など）が独自のエージェントを構築することを期待するのではなく、この COE は、イネーブルメントに完全に焦点を当てて、これらのチーム向けにノーコード エージェントを構築します。

• プロセス生産性 COE: このチームは、自律的な運用のためにコアデータ プラットフォームに統合される、高度なカスタムコード AI エージェントと複雑なエージェント ワークフローを設計します。

4. XOps（AI 本番環境管理）: エージェントのデプロイは取り組みの 20% にすぎず、本番環境での精度を維持することが 80% を占めます。AI モデルとプロンプト構造は時間の経過とともに自然に変化するため、この XOps プラクティスは、コア ワークフローを中断することなくエージェントのパフォーマンスを維持するために必要な継続的なモニタリング、プロンプト チューニング、モデルのオブザーバビリティを提供します。

散発的な小さい効率化を追求することと、構造的な企業 ROI を推進することの違いは、オペレーティング戦略をどのように調整するかによって決まります。

実際の導入効果: データベース運用からグローバル サプライ チェーンまで

70 か所の製造プラント管理であれ、30,000 個のエンタープライズ データベース管理であれ、AI は構造的で価値の高いワークフローに結びついたときに成果を発揮します。

• 「自らが顧客となる」Pythian の事例: 月間 15,000 件に及ぶデータベース チケットに対し、プロセス COE は、エンジニアが着手する前にチケットの読み取り、ナレッジベースの検索、ミニランブックの自動生成を行うエージェント型ワークフローをデプロイしました。その結果、平均解決時間が 80% 短縮され、アクティブ ユーザー エンゲージメントが 3 倍になりました。

• ナレッジ マネジメント企業の顧客: 10,000 人のコンサルタントに自律型 IT サポート エージェントをデプロイしました。その結果、年間 20,000 件の IT チケットの 10% を「ノータッチ」で解決できるようになり、100 万時間以上の運用時間を節約できました。

• サプライ チェーン企業の顧客: Gemini Enterprise でカスタムのエージェント サプライ チェーン ツールを構築することで、世界 70 か所の製造拠点で予測マッチング サイクルを数週間から 2～3 日に短縮できました。

• 小売企業の顧客: Gemini エージェント型 AI とコンピュータ ビジョンを組み合わせて、店舗の商品オンボーディングを自動化しました。その結果、20 分かかっていた手動タスクを数秒のフローに変換できました。

AI オペレーティング モデルを構築する準備はできましたか？

AI をスケールするには、ツールレベルのテストだけでは不十分です。エンドツーエンドの AI オペレーティング モデルも必要になります。Pythian が Google Cloud と連携して戦略を体系化し、XOps を合理化して、Gemini Enterprise 導入への道のりをどのように加速させるか、ぜひ詳細をご覧ください。

- Pythian、最高技術責任者、Paul Lewis 氏

- Pythian、ビジネス開発担当バイス プレジデント、Vanessa Simmons 氏