デジタルトランスフォーメーション失敗のCatch-22を乗り越える

高等教育を再定義する

高等教育は今、難しい局面にあります。大学は、政府資金の減少、入学者数の低下、新しいテクノロジーの取り込みの難しさなど、さまざまな圧力に直面しています。その背景には、社会における学術界の位置づけや、教育・研究成果の関連性とインパクトをめぐる議論の高まりがあります。この複雑な状況には、連携の取れた対応が求められます。多くの機関は、収入源の多様化、産業界との協働によるカリキュラムの再設計、研究成果の現実世界でのインパクトを示す取り組みなどを通じて、高等教育の価値提案を再定義しようとしています。大学はまた、より柔軟な学習環境の導入、地域社会とのつながりの強化、デジタルトランスフォーメーションプログラムの推進により、インフラ面からもこうした変化を支えています。

デジタルトランスフォーメーションは、単にデジタル技術を幅広く統合することと捉えられがちです。しかし、その代表的な学術的定義opens in new tab/windowでは、はるかに深い意味を持ちます。「新しい教育・運営モデルを可能にし、機関のビジネスモデル、戦略的方向性、価値提案を変革する、文化、人材、テクノロジーにおける深く協調的な一連の変化」です。変化する世界の中で自機関を再配置しようとする多くの学術機関のリーダーが、デジタルトランスフォーメーションを、技術面と文化面の両方で組織変革を進める手段として活用したいと考えるのは当然です。しかし、こうした取り組みはあまりにも頻繁に行き詰まります。Elsevierの2024年Academic Transformation Surveyでは、調査対象となった学術機関のリーダーの84%が、効果的なデジタルトランスフォーメーションを優先事項と回答した一方、順調に進展していると回答したのは48%にとどまりました。

デジタルトランスフォーメーションの障壁

では、何が課題なのでしょうか。大学におけるデジタルトランスフォーメーションは、通常、複数の理由が重なって停滞します。最もよく挙げられる理由の一つが、変化に対する文化的抵抗です。教職員が、従来の教育上または管理上の自律性を揺るがす可能性のあるテクノロジーの導入に慎重になることがあります。ある最近の研究opens in new tab/windowでは、こうした懸念が「[職員が] 圧倒される感覚、テクノロジーや雇用の安定に対する不安、質の高い高等教育とは何かをめぐる理念上の対立」として表れる可能性が示されています。こうした内部の消極性を惰性と捉えることは容易です。しかし、一部の職員は逆の問題に直面している場合もあります。他の環境での経験に基づく非現実的に高い期待が、新しいテクノロジーの導入を遅らせるのです。

この障壁に関連するのが、戦略的リーダーシップの欠如です。導入が断片的である場合や、上級の研究者・教員がこの種の変革を推進するために必要な実務経験を十分に持っていない場合があります。一部の論者は、大学の合意形成型のマネジメント文化opens in new tab/windowは、デジタルトランスフォーメーションプログラムが求める強い指示権限と相いれないと指摘しています。また別の論者opens in new tab/windowは、多くの大学が持つ組織の複雑性、つまりマトリックス型、分散型、分権型の組織モデルが組み合わさっていることが、あらゆる決定的な変化を難しくしていると述べています。そもそもデジタルトランスフォーメーションは、戦略、テクノロジー、財務上の課題に加え、研修プログラムの開発やコンプライアンス問題の管理といった実務上のハードルも伴う複雑な取り組みです。持続的な財務投資の不足や、質の高いIT人材の採用・維持の難しさも、よく知られた要因です。ここで、最も明白な障害であり、そもそも変革が必要とされる大きな理由でもある問題に行き着きます。それは、古く断片化されたインフラです。ここには明らかにCatch-22の構図があります。大学は既存のインフラが混乱しているからこそデジタルトランスフォーメーションを必要とします。しかし、既存のインフラが混乱しているために変革を進められないのです。

過去を管理し、未来を受け入れる

学術機関は、この一見したところのパラドックスをどのように解決すべきでしょうか。一部の論者は、「AIトランスフォーメーション」がデジタルトランスフォーメーションに取って代わったopens in new tab/windowと主張し、この問いそのものを避けています。しかし、大学におけるAI導入がしばしば分散的に進んでいることからも分かるように、AIトランスフォーメーションは依然としてデジタルトランスフォーメーションの一側面です。これらのテクノロジーには大きな可能性がありますが、万能の解決策ではありません。最も高度なAIであっても、質の高いデータで一貫して学習されていなければ、有効に機能しない可能性があります。実務上、これは学術機関がAIを適用する前に、レガシーコンテンツ、すなわち研究成果物、データセット、ソフトウェア、音声・動画記録、画像、外部資金によるプロジェクトの記録、内部で助成された研究の記録を、整合性のある形に整える必要があることを意味します。簡単に言えば、過去を管理できていない大学が未来へ進むのは難しいということです。

問題は、多くの大学にこれを実現するためのデジタルインフラがないことです。そのため、コンテンツ資産と記録を組み合わせた力を活用する手段がなく、公開または商用で利用可能な他のデータセットの活用に至ってはなおさらです。多くの場合、断片化されたシステム、文書化されていないプロセス、キーパーソン依存リスクやポリシーの欠如・不整合といった関連する組織上の問題を抱えています。大学のITチームは日々、つぎはぎで維持されているような分断されたレガシーテクノロジー基盤に対応しています。巧妙な回避策や、スプレッドシート、共有受信箱、オフライントラッカーといった「シャドーシステム」がその例です。これらは作業量、コスト、リスクを増大させるだけでなく、報告やコンプライアンスにおいて危険な盲点を生む可能性もあります。

一方、データそのもののレベルでも、情報が複数の場所にサイロ化されていることなどにより、互換性のない形式の問題がしばしば生じます。その結果、異なるシステムのデータが同じ問いに対して異なる答えを示すという望ましくない重複が起こることがあります。反対に、データがまったく存在しない、または単に不正確であるという問題もあります。少なくとも一定程度の一元化がなければ、こうした矛盾、誤り、欠落を発見することさえできず、ましてや修正することは困難です。これは適切な報告を妨げます。研究のような重要領域では、機関の成果やインパクトについて大きく歪んだ見方を生み、研究チームが実際よりも生産性や有効性に欠けているように見えてしまうことが少なくありません。評判を高め、社会への前向きなインパクト、つまり公的資金に対する確かなリターンを示したい大学にとって、これは深刻な問題です。

大学のITインフラにおける研究ワークフロー

大学のITインフラに研究活動を組み込むことは、関係するユースケースとデータタイプが非常に幅広いことに加え、外部への発信や協働と、内部管理、セキュリティ、サポートのバランスを取る必要があるため、容易ではありません。意欲的な機関では、IT専門家が「ハイブリッドインフラモデル」と呼ぶものの導入に取り組む場合があります。これは、オンサイトのデータセンターやプライベートクラウドと、AzureやAmazon Web Servicesなどのパブリッククラウドサービスを一つのエコシステムに組み合わせ、多くの場合、利用者向けのプラットフォームやインターフェースを備えるモデルです。利用可能なリソースに応じて、機関はこの構成に機関リポジトリや、文献管理ツール、プロジェクト管理ツールなどの外部ツールを加え、研究データの管理、公開、追跡を支援できます。このプロセス全体は非常に負荷が高く、IT能力だけでなく、研修、カスタマーサービス、チェンジマネジメントなど周辺領域にも長期的な大規模投資が必要です。

機関向け研究システムを自前で構築するために必要な取り組みの規模、研究活動の複雑化、グローバルなコンプライアンス確保の差し迫った必要性、そしてサイバーセキュリティ脅威の高まりを考えると、多くの大学は代わりに、目的に合わせて構築された研究情報管理システム（RIMS）を導入することを選択します。RIMSは、Current Research Information System（CRIS）と呼ばれることもあり、研究機関が研究ライフサイクルを一元化、管理、可視化するために使用するソフトウェアソリューションです。出版物、助成金、学術活動に関するデータを統合し、効率化することで、優れたRIMSは、手作業によるプロセスから統合されたデジタルエコシステムへの移行を直接支援できます。また、こうしたシステムが、デジタルトランスフォーメーションの文化的側面の一部を支援できることを示すエビデンスもあります。たとえば、オープンアクセス、透明性、中立性、プライバシーといった従来の図書館の価値と、パフォーマンスや評価に重点を置くマネジメントとの間のギャップを埋めるopens in new tab/windowことができます。

もちろん、すべてのRIMSが同じように作られているわけではありません。各製品の機能は大きく異なり、導入コストや複雑さもさまざまです。しかし、デジタルトランスフォーメーションの観点から見ると、最大の課題は、RIMSが大学の既存ITインフラと適切に統合できるようにすることかもしれません。システムレベルの互換性は、文化的抵抗を抑え、導入のしやすさを支え、サイバー攻撃の潜在的な侵入口を減らします。また、RIMSが、ばらばらのデータソースを統合・整合させる中心的なハブとしての役割を果たし、管理効率を高め、戦略的意思決定に資する情報を提供し、研究報告と研究の可視性を促進することを可能にします。つながりとパフォーマンス向上が生むこの好循環こそ、最終的にデジタルトランスフォーメーションの本質です。

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