アンソニー・グーネティレケ氏は、Amdocsのグループ社長であり、テクノロジー部門および戦略部門の責任者です- インタビューシリーズ
アンソニー・グーネティレケ氏のインタビューシリーズ：Amdocsのグループ社長であり、テクノロジー部門および戦略部門の責任者
アンソニー・グーネティレックは、テクノロジーグループの社長兼戦略担当の Amdocs です。彼と企業戦略チームは、同社の戦略を策定し、同社の目的とビジョンに合致した長期的な成長計画の開発と実行に責任を持っています。アンソニーはまた、同社の製品および技術グループの責任者でもあり、進化の早い市場ニーズに対応し、効率的にスケーリングし、サービスプロバイダおよびその顧客に直ちにビジネス上の利益をもたらす業界をリードするクラウドプラットフォームの開発に取り組んでいます。
Amdocsは、通信、メディア、エンターテイメントサービスプロバイダ向けのソフトウェアおよびマネージドサービスの提供者です。
コンピュータサイエンスに最初に興味を持ったきっかけは何でしたか？
私の父が私が子供の頃にシンクレアのZX81を買ってくれました（メモリは1Kでした…そう、1Kです！）。それは私たちが一緒に楽しむものでした。それがコードを書く最初の試みで、物事を作ることに興奮していました。それが私のコンピュータとテクノロジーへの道のりを始めました。私の父のバックグラウンドはエンジニアリングでした – それは確かに役立ちました！
1990年代のLinuxコミュニティでアクティブな開発者でしたが、Linuxで何を作業していましたか？また、この経験から得た重要な教訓は何でしたか？
私は大学の教授の一人によってLinuxに紹介され、それはソフトウェアがオープンであり、人々が貢献できるときにどこまで進むことができるかについて私の思考を大いに広げました。私は「オープンソース」のモデルを早くから理解し、それが私のテクノロジー戦略に大きな影響を与えました。私はLinuxの接続プロトコルであるSambaに取り組んでおり、それが私をエンタープライズソフトウェアの道に進ませました。本当に、教育部門でインターネットが広範に盛り上がり始め、次いで商業的な活動に移行し始めたダイナミックな時期でした。
1999年にAmdocsでキャリアをスタートし、Telstraの子会社向けに最初のマネージドサービスの外部データセンターを構築する上で当時のいくつかの課題は何でしたか？
データセンターを構築する際にインフラストラクチャとアプリケーションを同時に構築するというのは、エマージングなハードウェアとソフトウェアに対してミッションクリティカルで高い可用性を確保しようとする上で、楽しく興味深い挑戦になります。すべてを円滑に動作させることは、特に私たち自身のデータセンターでホームグロウンのクラウドを構築していた場合、最も大きな課題の一つです。
Amdocsのテクノロジーグループ社長兼戦略担当としての役割について、どのような詳細を共有できますか？一日の平均はどのように過ごされていますか？
もちろん、テクノロジーのグループ社長として、私はR&D組織、製品および提供物に責任を持ち、私たちの数千人のエンジニア、アーキテクト、デベロッパが業界最高の製品を作成することを確保します。また、戦略の責任者として、私たちは常に将来を見越して、トレンドに先んじ、Amdocsおよび顧客のための新しい成長機会を見つけることを確保します。
最近、あなたはテレコム業界向けのGenerative AI FrameworkであるAmdocs amAIzの公開を監督しました。なぜこのツールがテレコム業界にとって画期的なのですか？
Generative AIはここにありますが、同様に重要なのは、それが定着しているということです。この技術は、バックオフィスのオプションからエンドユーザーの体験まで、日常のプロセスに埋め込まれることでよりアジャイルな組織を作り出す潜在能力を持っています。amAIzは、私たちの業界において重要なフレームワークです。それは、お客様がビジネスにGenerative AIを採用するための要件を簡素化します。業界の進化する基盤と堅牢な垂直分類法を活用し、事前に設定された「ユースケースキット」とともに最良のGenerative AI能力を選択するだけで、私たちは重要な基盤となる技術の統合、トレーニング、ガバナンスをすべて処理します。
Generative AIの幻覚に関するいくつかの課題は何であり、それを削減または緩和するためにAmdocsはどのように取り組んでいますか？
幻覚は、アルゴリズムの実装における統計の使用方法に起因します。本質的に、Generative AIはベクトルモデルに基づいて応答を予測するためにデータを使用します。モデルのトレーニングに使用されるデータは膨大ですが、その概念は非常にシンプルです。ただし、Generative AIは人間ではありませんし、判断力を行使することはありません。代わりに、統計モデリングに基づいて「最もありそうな」結果を予測し、正確でない応答を作成することがあるときもあります。Generative AIのユーザーが直面する課題は、幻覚や幻視の可能性を最小限に抑えるために、トレーニングおよび展開における「ガードレール」を管理することです。Amdocsは、新興のGenerative AI技術の幻視、データバイアスの課題などに対処する堅固なガバナンスレイヤーを開発しています。
最近の発表の一つは、Amdocs Cloud Management Platformの次世代バージョンのローンチです。このプラットフォームは、amAIz GenAIフレームワークを活用してITのライフサイクル全体を自動化し、DevOpsとFinOpsを利用してクラウドへのサービスプロバイダーの進化を加速することを目的として構築されています。このツールについての詳細や、使用されているいくつかの機械学習についての詳細を共有していただけますか？機械学習に関する詳細も教えていただけますか？
Amdocs Cloud Management Platformは、複雑なクラウド環境を効率的かつ簡単に運用できるよう、お客様をサポートしています。プラットフォームには、電気通信業界に固有の何千ものプロセスとコード要素が埋め込まれており、開発の加速と運用の最適化を実現しています。さらに、このプラットフォームには生成的AIの機能も追加されており、ビジネスプロセスが継続的かつ動的に更新されるようになっています。従来のAIの一形態である機械学習は、特にアプリケーションとインフラストラクチャの運用に関連する点で、クラウドライフサイクルの多くの側面の改善に重要な役割を果たしています。
クラウドコンピューティングのコストは電気通信業界にとって問題ですが、Amdocsは従来のクラウドコンピューティングよりもこれらのコストを低く抑える方法を提供していますか？
クラウドコストを最適化するためのアプローチには、2つの重要な要素があります。1つ目は、お客様のニーズに最も合ったクラウド戦略を設計し実行することです。これには、予算やスケーラビリティのニーズなどの調整が含まれます。2つ目は、自動化とFinOpsの活用を通じて運用を最適化することです。FinOpsは、当社のクラウド管理プラットフォームの重要な機能であり、サービスプロバイダーがプロバイダーやインフラストラクチャ全体のクラウド活動を明確に把握し、コストを削減するためのポリシーの調整や、リソースの消費とお客様の要求をよりよく一致させるための変更の提案を積極的に行います。
素晴らしいインタビューありがとうございました。詳細を知りたい読者は、Amdocsを訪れてください。
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