ITチームが未来を構築する代わりに、日々の問題対応に追われているという状況はありませんか。これは決してあなただけの悩みではありません。現代の企業では毎日数千件のアラートが生成され、本当の問題を覆い隠す圧倒的なノイズとなり、最も献身的な運用チームでさえも疲弊させています。こうした課題に対し、企業はAIOpsに注目し始めています。AIOpsは、問題を自動検知し、障害を予測し、ビジネスに影響を与える前に問題を解決するより賢明なアプローチです。このガイドでは、AIOpsとは実際に何なのか、重要な企業課題をどのように解決するのか、そして組織で成功裏に導入するための実践的なステップをご紹介します。
AIOpsとは？
AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations、IT運用のための人工知能）は、人工知能（AI）と機械学習（ML）を適用してIT運用を大規模に自動化・最適化することで、組織がITインフラを管理する方法の根本的な変革を表しています。
この技術は、機械学習アルゴリズム、自然言語処理、異常検知機能を通じて、複数のITドメインと環境にまたがるデータを関連付けることで差別化されています。この技術は、ログ、メトリクス、トレース、イベント、アラート、ネットワーク活動など、複数のソースから断片化されたITデータを統合プラットフォームに集約し、1000以上のソースから毎秒数百万件のイベントをリアルタイムで処理します。
さらに、問題が発生したときにチームに警告する従来の監視とは異なり、AIOpsは問題を事前に検知し、障害を予測し、手動介入を必要とせずに応答を自動化します。
AIOpsの仕組み：4段階の運用サイクル
AIOpsは、リアクティブなインシデント対応を予測的な運用管理に変換する、プロアクティブな4段階のサイクルを通じて動作します。
観察（Observe）
第1段階では、インフラスタック全体にわたってパターンと異常を特定するために、膨大な量のITデータを収集・分析します。このデータには以下が含まれます。
- 過去のパフォーマンスとイベントデータ
- リアルタイムの運用イベント
- システムログとメトリクス
- パケットデータを含むネットワークデータ
- インシデント関連データとチケッティング
- アプリケーション需要データ
- インフラストラクチャデータ
関与（Engage）
システムは、多様なソースからのイベントを関連付け、関連するコンテキストを提供し、可能な対処方法を考案します。
実行（Act）
最低限、AIOpsツールはアルゴリズムによる優先順位付けに基づいて実行可能なインサイトを適切なチームに通知し、承認を待ちます（これはヒューマン・イン・ザ・ループプロセスとも呼ばれます）。
優れた知識管理プロセスを持つ組織の場合、この段階では事前に決定されたルールとビジネスロジックに基づいて応答ワークフローを自動化し、ML結果を処理して、問題がユーザーに影響を与える前に即座に是正措置を実行します。容量の問題が発生した際にリソースを自動的にスケーリングしたり、セキュリティインシデント時に侵害されたシステムを隔離したりするなどです。
学習（Learn）
AIモデルは、DevOpsチームによる新しいインフラストラクチャのデプロイメントや設定更新を含む、環境の変更をシステムが感知し、適応するのに役立ちます。
この観察から自動化されたアクションへの進展により、組織はユーザーに影響を与える前にカスケード障害を検知し、数週間前にキャパシティのボトルネックを予測できるようになります。
AIOpsが現代企業にもたらす価値
データサイロとセキュリティ課題の解消
まず最初の問題から始めましょう。
現代の企業は、マルチクラウドおよびハイブリッドインフラストラクチャ全体で運用することが多く、監視データがツール間で断片化され、包括的な分析と意思決定が妨げられています。
AIOpsプラットフォームは、オンプレミスおよびクラウドシステムからの異種データソース（ログ、メトリクス、イベント）を単一のプラットフォームに取り込み、従来の監視では実現できないエンドツーエンドの可視性を実現します。
この統一されたデータビューは、独立したツールが見逃すドメイン横断的な情報を関連付けることで、より正確な異常検知と根本原因分析をサポートします。
AIOpsは、ハイブリッド環境全体で脅威を検出し、コンプライアンス監視を自動化することで、セキュリティ課題にも対処します。
この統合は、スキルギャップを管理しながらデジタルサービスをスケールさせる企業にとって重要です。チームは人員を比例的に増やすことなく、ますます複雑化するインフラストラクチャを監督できるからです。
インテリジェントなイベント相関：アラート疲労の解消
現代の企業は、多様なITシステムから毎日数千件のアラートを生成し、誤検知や低優先度の冗長通知によって従来のIT運用を麻痺させ、重要な問題を覆い隠しています。これは往々にして、重要な問題の見落としや非効率的なリソース配分につながります。
ここでAIOpsプラットフォームが真価を発揮します。
MLを活用することで、システムは一貫性のないデータをフィルタリング、重複排除、再フォーマットして一貫した分類体系にし、その後アラートをコンテキストに応じて分析し（インシデントの影響や優先度など）、関連するイベントをグループ化します。
このようなイベント相関システムは、最終的にすべてのデータを実行可能なインサイトに統合します。したがって、ITチームはノイズではなく、影響度の高い問題のみに集中できます。
ビジネスへの影響には、チーム効率の測定可能な改善が含まれます。「少人数のITスタッフが、大規模で動的なインフラストラクチャを効果的に管理できる」ようになるのです。
解決時間の短縮とコスト最適化
前述のとおり、AIOpsプラットフォームは膨大なデータセットにアクセスし、複数のソースにわたってデータを関連付けることで、手動調査を超える精度でインシデントの原因を特定できます。
アプリケーションのレイテンシが急上昇した場合、問題がキャパシティのスケーリングを必要とする人気の増加に起因するのか、それとも即座の介入を必要とするセキュリティ攻撃に起因するのかを判断します。
この機能は、異なる監視ツールからのアラートを手動で選別する時間のかかるプロセスを排除することで、インシデント解決を大幅に加速します。調査によると、AIOpsを導入することで、MTTR（平均解決時間）を50〜60％削減し、サービスを劣化させたり顧客体験に影響を与えたりする前に、コストのかかる停止を防ぐことができます。
インシデント対応を超えて、AIOpsは無駄を特定し、キャパシティプランニングを改善することで、クラウドリソースのコストを最適化します。あるレポートによると、AIOpsを導入する組織は、エッジコンピューティングおよびIoT環境全体でサービスの信頼性を向上させながら、運用コストを15％以上削減しています。
キャパシティプランニングのための予測的インサイト
AIOpsプラットフォームは、組織のITシステムから継続的に学習し、明示的な再プログラミングを必要とせずに、新しいサーバー、IoTデバイス、進化するアーキテクチャによって生成されるデータを研究します。
予測的インサイトは、過去およびリアルタイムのデータ分析を活用して、組織がサービスを劣化させる前にボトルネック、リソース制約、アプリケーションエラーにプロアクティブに対処できるようにするパターンとトレンドを特定します。
この先見的なアプローチにより、組織はデータ侵害、サービス停止、セキュリティ侵害などのコストのかかるインシデントを防ぎながら、リソース配分を最適化できます。
以下の価値が含まれます。
- 人員配置要件の削減とより正確なリソース配分によるコスト削減
- サービス中断の減少による顧客体験の向上
- ITチームが手動の運用タスクから解放され、イノベーションに集中できることによる組織の俊敏性
DevOpsとAIOpsの違いは何ですか？
| DevOps | AIOps | |
| 主な焦点 | より速いソフトウェア提供（CI/CD） | AIによるIT運用の最適化 |
| 中核範囲 | 構築とデプロイ | 実行と保守 |
| 自動化のタイプ | スクリプトベース、事前定義されたワークフロー | ML駆動、適応型自動化 |
| 問題処理 | 人間主導のトラブルシューティング | プロアクティブな検知と自己修復 |
| データ使用 | デプロイメントパイプラインに限定 | ハイブリッド/マルチクラウド全体でログ、メトリクス、イベントを関連付け |
| 現代ITにおける役割 | コラボレーションと提供速度の向上 | アラート疲労、MTTR、運用コストの削減 |
| 最適な対象 | 開発効率を改善するチーム | 大規模で複雑な大量環境 |
基本的な運用焦点領域
DevOpsとAIOpsの焦点領域における基本的な違いは以下のとおりです。
DevOpsは、コラボレーションとプロセス自動化を通じてソフトウェア開発ライフサイクルを合理化することに重点を置いているのに対し、AIOpsはAI駆動の自動化を通じてIT運用を最適化することに焦点を当てています。
DevOpsは、継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインを通じてソフトウェア提供を加速するために、開発チームと運用チーム間の文化的統合を強調します。AIOpsは、機械学習アルゴリズムと予測分析を使用してインフラストラクチャの問題をプロアクティブに検出し、解決することで、運用効率を向上させます。
DevOpsは、組織のサイロを打破することで、チームがソフトウェアを構築・デプロイする方法を変革します。AIOpsは、インテリジェントな自動化を通じて、デプロイ後にシステムが自己管理し、自己修復する方法を変革します。
技術と自動化のアプローチ
DevOpsは、デプロイメントプロセスを標準化するために、事前定義された自動化スクリプト、構成管理ツール、人間が管理するワークフローに依存しています。
AIOpsは、システムの動作を継続的に分析し、異常を検出し、人間の介入なしに自動応答をトリガーする機械学習モデルを活用します。その自動化は、変化するシステム条件に動的に適応し、過去のデータパターンから学習して問題を予測し、防止します。
この基本的な違いは、DevOpsが開発ワークフローの合理化に優れているのに対し、AIOpsはインテリジェントなパターン認識を通じて運用の複雑さを管理することに優れていることを意味します。
現代ITにおける役割
AIOpsはDevOpsを置き換えるのではなく、日常的な運用タスクをオフロードすることでそれを補完し、DevOpsチームがイノベーションと機能提供に集中できるようにします。
統合ポイントには、AIOpsツールがリアルタイムのシステムインサイトをDevOpsパイプラインに供給し、自動修復と自己修復デプロイメントを可能にすることが含まれます。DevOpsは「構築とデプロイ」フェーズを処理し、AIOpsは「実行と保守」フェーズを管理します。
組織は、複雑で大規模なIT環境で大量のアラートや頻繁な停止に直面している場合、AIOpsを導入すべきです。従来の可観測性ソリューションは、予測可能なワークロードを持つより小規模で動的でないシステムには十分です。
AIOpsを成功裏に導入するための最初のステップは何ですか？
包括的なインフラストラクチャと準備状況の評価を実施する
AIOpsを成功裏に導入するための基本的な最初のステップは、現在のインフラストラクチャと組織の準備状況の包括的な評価を実施し、明確な目標を定義し、適切な初期ユースケースを特定することです。
この計画段階では、ハードウェア資産、ソフトウェアアプリケーション、監視ツール、人的リソースの能力を含む既存のITランドスケープを評価することで、重要な基盤を確立します。
組織は同時に、平均解決時間の短縮、アラート疲労の減少、平均故障間隔（MTBF）の改善など、具体的で測定可能な目標を決定する必要があります。
この評価段階では、デプロイメントを開始する前に現在の監視インフラストラクチャのギャップを特定することで、コストのかかる導入ミスを防ぎます。例えば、チームはレガシー監視ツールをアップグレードする必要があることや、AIOpsプラットフォームに効果的に供給するために異なるデータソースを統合する必要があることを発見する場合があります。
明確な目標を定義し、初期ユースケースを選択する
組織は、企業全体へのデプロイメントを試みるのではなく、通常1つまたは2つの影響度の高いユースケースまたはワークロードという狭い初期範囲を選択する必要があります。これにより、より速い価値実現が可能になり、より広範な採用への勢いが構築されます。
一般的な開始点には、頻繁にパフォーマンスの問題が発生する重要なアプリケーションの監視、反復的なアラートに対するインシデント対応の自動化、主要なインフラストラクチャコンポーネントの予測保守の実装などが含まれます。
この集中的なアプローチにより、チームは重要な実装パターンを学びながら、3〜6ヶ月以内に測定可能な結果を実証できます。
小さく始めることは、追加のシステムにスケールする前に、リソース要件、トレーニングニーズ、統合の課題を組織が理解するのにも役立ちます。初期ユースケースでの成功は、信頼を構築し、企業全体でのより広範なAIOpsイニシアチブのための予算を確保します。
ステークホルダーの賛同を確保する
この段階でステークホルダーの信頼を確保することは不可欠であり、ITリーダー、運用チーム、影響を受ける技術スタッフに対して、AIOps導入の利点と課題の両方を明確に伝える必要があります。
エグゼクティブスポンサーには現実的なタイムラインとROI予測が必要であり、技術チームにはトレーニング計画と役割の明確化が必要です。
データ要件を評価する
この初期評価の際に、データ要件を理解し、どのデータソース（システムログ、チケッティングシステム、CMDB、APMツール、SIEMシステム）がAIOpsプラットフォームに供給されるかを特定することが重要です。前述のとおり、データはAIおよびMLシステムの意思決定能力の基盤だからです。
ツールがどれほど洗練されていても、不十分なデータコンテキストは実装全体を損なう可能性があるため、これは必須です。チームは、AIOpsプラットフォームを選択する前に、既存のデータソースをカタログ化し、データの完全性を評価し、統合ワークフローを計画する必要があります。データが不十分な場合は、AIOpsプラットフォームを設定する前に、現在のデータベースの適格性評価を優先すべきです。
最後に
AIOpsは単なるITの流行語ではありません。組織が技術を管理する方法を変革できる、インテリジェントでプロアクティブな運用への根本的なシフトです。異常検知の自動化、イベントのインテリジェントな相関、予測的インサイトの提供により、AIOpsはチームを絶え間ない問題対応から解放し、イノベーションと成長に集中できるようにします。
成功の鍵は、現在のインフラストラクチャの明確な評価と明確に定義された目標から小さく始めることにあります。IT環境がますます複雑化し続ける中、今AIOpsを採用する組織は、信頼性、効率性、コスト管理において大きな優位性を持つことになります。AIOpsが環境のどこで最大の影響を与えられるかを評価する時間を取りましょう。その最初の一歩を踏み出したことを、将来のあなた自身が感謝するはずです。
