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Admina Team
2025/09/24
現代のビジネス環境において、ITシステムの安定稼働は事業継続の根幹をなします。しかし、クラウドやマイクロサービスの普及によりシステムは複雑化を極め、発生するデータ量も爆発的に増加しました。人手による従来の運用監視では、障害の予兆検知や迅速な原因特定が困難になっています。このような課題を解決するアプローチとして「AIOps（エーアイオプス）」が大きな注目を集めています。
この記事では、AIOpsとは何かという基本的な定義から、オブザーバビリティとの関係、主要なツール、生成AIの活用、さらには具体的な導入事例まで、AIOpsの全体像を分かりやすく解き明かします。
AIOpsとは
AIOpsは、AI（人工知能）の力をIT運用（IT Operations）に活用し、運用の高度化と自動化を実現する考え方や技術の総称です。「Artificial Intelligence for IT Operations」の略称で、読み方は「エーアイオプス」です。
具体的には、サーバー、ネットワーク、アプリケーションといったITインフラ全般から出力される膨大なログやメトリクスといったデータをAIが分析します。これにより、障害の予兆を捉えたり、異常を自動で検知したり、問題の根本原因を特定したりすることが可能になります。結果として、運用担当者の負担を大幅に削減し、より迅速で正確なシステム対応を実現します。
AIOpsとオブザーバビリティの関係
AIOpsが的確な分析を行うためには、質の高いデータが不可欠です。そこで重要となるのが、オブザーバビリティ（可観測性）という概念です。
オブザーバビリティとは、システムの内部状態を、外部に出力されるデータからどれだけ詳しく把握できるかを示す指標です。AIOpsは、このオブザーバビリティによって収集された信頼性の高いデータを分析することで、精度の高いインサイトを提供します。
AIOpsとMLOpsの違い
AIOpsとMLOpsは、どちらもAIや機械学習に関連しますが、その目的と対象領域が異なります。
AIOpsの目的は、IT運用全体の自動化・高度化です。対象領域はサーバー、ネットワーク、アプリケーションといったITインフラ全般にわたります。
一方、MLOps（Machine Learning Operations）の目的は、機械学習モデルの開発から運用までのライフサイクルを効率化し、品質を担保することです。機械学習モデルそのものの開発、デプロイ、再学習といったパイプラインの管理が対象領域であり、IT運用そのものを扱うAIOpsとは焦点が異なります。
AIOpsのツールや製品の選び方
AIOpsを実現するには、専用のプラットフォームやツールの活用が一般的です。市場には、Datadog、Dynatrace、Splunk、IBM Instanaといった代表的なプラットフォームが存在します。これらのツールは、データの収集、分析、可視化、アラート通知といったAIOpsの基本的な機能を備えています。
AIOpsツールを比較検討する際には、以下の点を確認することが重要です。
自社環境への適合性
オンプレミス、クラウド、ハイブリッドなど、自社のシステム環境に適合しているか。AIの分析能力
自社が解決したい課題に対して、AIによる分析能力が求めるレベルに達しているか。システム連携性
既存の監視ツールやインシデント管理システムとスムーズに連携できるか。拡張性と柔軟性
スモールスタートで導入し、段階的に適用範囲を拡大していくアプローチも有効なため、拡張性や柔軟性も重要な基準となります。
AIOpsの導入事例
国内のある大手ITサービス企業では、AIOpsの導入によってシステム監視業務の大幅な効率化を達成しました。
この企業では、従来は人海戦術で対応していた大量のアラートを、導入したAIOpsが自動で整理・分析。対応すべき重要なインシデントのみを運用担当者に通知する仕組みを構築しました。その結果、障害の平均復旧時間（MTTR）を大幅に短縮し、サービスの安定性向上につなげています。さらに、障害の予兆を高い精度で検知し、ビジネスに影響が出る前に対処することも可能になりました。
AIOpsの導入を成功させるためのステップ
AIOpsの導入を成功させるには、計画的なアプローチが欠かせません。以下のステップで進めるのが賢明です。
導入目的の明確化
まず、アラートの削減、障害復旧の迅速化など、AIOpsで何を解決したいのかという目的を明確に定義します。スモールスタート
最初から全社展開するのではなく、特定のシステムやチームを対象に小さく始め、効果を検証しながら段階的に範囲を広げていきます。運用体制の再構築
ツールの導入と並行して、運用チームのスキルセットの見直しや、新しい運用フローの構築も進める必要があります。評価と改善
導入後も効果を定期的に測定し、継続的に改善していくことが成功の鍵です。
適切なツールを選定し、ベンダーのサポートをうまく活用することも成功のポイントです。
生成AIによるAIOpsの新たな可能性
近年、注目されている生成AIをAIOpsに組み込むことで、これまでにない運用体験が生まれています。
例えば、大量のアラートやログが発生した際に、生成AIがそれらの情報を要約し、自然言語で状況報告書を自動で作成することが可能です。また、運用担当者が対話形式で「特定のアプリケーションで遅延が発生している原因は？」と質問すると、関連データを分析し、考えられる原因の候補を提示してくれます。
さらに、障害対応のための修正スクリプト案を生成するなど、問題解決を直接的に支援する動きも加速しており、AIOpsの可能性を大きく広げています。
まとめ
本記事では、AIOpsの基本的な概念から関連技術との関係、具体的なツール、そして導入事例に至るまで、その全体像を解説しました。
AIOpsは、複雑化する一方のITシステムを安定して運用していくための、現代における必然的なアプローチと言えるでしょう。単なるコスト削減や効率化の手段ではなく、ビジネスの成長と信頼性を下支えする戦略的な取り組みです。
国内のAIOps市場は今後も高い成長率で拡大すると予測されており、その重要性はますます高まっていきます。次世代のIT運用を実現するために、AIOpsへの理解を深め、自社での活用を検討してみてはいかがでしょうか。
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