AIOpsは、IT化やDX化が国内でも推奨されている現代社会では無視できないツールの一つです。AIOpsよって人材不足の解消や業務の効率化を図る流れはこれからも大きくなると予測されます。
とはいえまだAIOpsの知名度は低く、

「AIOpsを導入して何が変わるのか分からない」
「AIOpsはどのようなことができるのか分からない」

という方が多いのも実情です。そこで今回は、
 

・AIOpsとは何か
・AIOpsの活用用途
・AIOpsのメリット
・導入までの手順

 
を解説します。
DXやデジタル化を進めたいと考えている方やAIOpsで業務効率を実現したい方は最後まで読んでいただき、ぜひ参考にしてみてください。

AIOpsとは

AIOpsとは2018年にガートナー社によって提唱された、企業が保持する大量のデータをAIに機械学習させて業務自動化や業務管理の効率化を図るIT運用の手法です。AIOpsを活用することで複雑なシステム管理の自動化や、データを活用した効果的な意思決定を判断しやすくなります。
AIOpsは一般企業だけでなく製造業や医療現場など幅広い業種でIT運用管理の対応が可能です。複雑化するデータやシステム管理を効率的に行うのがAIOpsの大きな特徴といえます。

AIOpsプラットフォームとは

AIOpsと似た言葉に「AIOpsプラットフォーム」とありますが大きな違いはなく、AIOpsの機能を備えたツールのことです。IT運用やセキュリティ管理など各企業の経営課題を解決できるよう多様化されたAIOpsツールが開発されています。

MLOpsとの違い

MLOpsとAIOpsは似ている言葉ですが意味は全く違います。
MLOpsは機械学習（Machine Learnig）開発と運用（Operations）チームが、機械学習の実装から運用までの工程を円滑に進めるための体制を指します。
AIOpsで機械学習による複雑なシステム管理や問題対処を簡易的にできるため、MLOpsでの開発も工数の削減や業務の効率化につながるでしょう。

AIOpsで活用される5つの用途とは

 

 
AIOpsは、さまざまな活用例がありますが、そのなかでも代表的な活用法として以下の5つがあげられます。
 

・業務の自動化
・高度なAIによるパフォーマンス分析
・異常値の検知
・警告の分析と修復方法の提示
・ITサービスマネジメント

 
以下でそれぞれ解説していきます。

用途1：業務の自動化

AIOpsではデータの自動収集とAIの機械学習による業務の自動化が可能です。従来のデータ収集はさまざまな情報元から手動で情報収集を行なっていたため人的リソースを割かれていました。
しかしAIの機械学習により業務効率が改善され、生産性の向上にもつなげられるようになります。たとえばAIOpsでは、トラブル時のアラートも自動化できます。どのような場合にアラートを出せばよいのかを学習させることで監視システムを自動化できるため、トラブルへの迅速な対応が可能です。

用途2：高度なAIによるパフォーマンス分析

複雑化するマーケティング全体のパフォーマンス分析は、データの増加と多様化により今や人だけで行うのも難しくなってきています。しかしAIの機械学習により、迅速かつ効率的にパフォーマンス分析が可能になるのです。
これまで以上に高度なAI技術により、大規模なデータセットを自動的かつ効率的に分析することで、既存のデータ分析による課題に迅速に対応できるようになります。
また、今後起こりうる可能性のある課題点や問題点を予測し感知させることで、原因の究明や解決にも素早く対応できるようにも学習させられます。
 

Business performance analysis with graphs

用途3：異常値の検知

AIによるアルゴリズムを活用して異常値を検知してくれるAIOpsも代表的な活用法です。ソフトウェアの異常は、システムダウンなどの明らかな異常以外の僅かなものは検知が難しく既存のシステムでは発見が遅れるケースがありました。
AIOpsでは異常値を過去のデータ履歴をもとにアルゴリズムを作成し、現在のKPIにおけるスコアの異常値を検知してアラートを出すため迅速な対応が可能です。

用途4：警告の分析と修復方法の提示

AIOpsはエラーが発生した際の分析と修復方法を自動で提示することで、問題に対する迅速な原因究明と対応を可能にします。従来のシステムであれば、エラーを検知しアラートを出すだけで、データ分析と修正案の提示ができませんでした。
AIOpsではエラーに関するデータ情報を瞬時に分析し、対応しなければいけないものと対処するまでもないものとを振り分けられるため効率的にエラー処理を行えるのです。

用途5：ITサービスマネジメント

AIOpsによるITサービス管理では、サービス設計や構築、サポートまで包括的にマネジメントできます。ITサービスはユーザーにとって何が良いサービスとなり得るのかを思考しなければいけないため、より良いITサービスの改善も必要です。そのため、ユーザー情報のデータ分析によるITサービスの問題点の抽出や改善を効率的に行わなければいけません。
AIOpsでは、従来のコンピュータシステムに対する管理ではなく、ユーザーやビジネスに対するマネジメントが可能なのです。

AIOpsを導入する3つのメリット

 

 

 
AIOpsを導入することでのメリットは、主に以下の3つがあげられます。
 
・自動化による生産性の向上
・ビックデータの運用業務の負担が軽減
・エラー復帰が早くなることでの顧客満足度の向上
 

以下でそれぞれ解説していきます。
 

自動化による生産性の向上

AIOpsは高度なAIによる機械学習で単純業務から複雑なデータ分析までを自動化できるため、生産性の向上につなげられます。特に複雑化したビッグデータの分析は、人的リソースが割かれる代表的な作業だったため、AIOpsの導入によるデータ分析の効率化はそれだけでも大きなメリットになるでしょう。
またサービス構築やテストなどの業務は正確性が必要なため、人的ミスも起こり得る作業と言えます。しかし、AIによる自動化は正確性も担保されるため人的ミスの削減も実現できます。

ビックデータの運用業務の負担が軽減

日常的に増えていく収集データを解析するのは、人的リソースを大きく割く原因にもなります。しかし、AIOpsによる運用により、迅速かつ効果的なデータ解析が可能になり、リアルタイムでの問題提示などができます。
特にビッグデータを抱えるIT の大企業であれば、複雑化したブラックボックスと化したビッグデータもデータ分析でき、効率的なIT運用が可能になるでしょう。

エラー復帰が早くなることでの顧客満足度の向上

ビッグデータ分析によるリアルタイム表示が可能になると、エラーが発生した際にも迅速に対応でき、複数エラーでも優先度をつけて効率的に対処が可能です。
またAIOpsがアラートを出す際には、エラーの原因と修繕方法を提示するため、問題検知から修繕までをスムーズに行えます。

失敗しないAIOpsの導入方法と3つの手順を解説

 

 
AIOpsはただ導入するだけでは高い効果は期待できません。以下の手順に沿って導入することで効果的なIT運用ができるようになるでしょう。
 

・手順1：システム運用での課題に優先順位を付ける
・手順2：導入する分野を絞る
・手順3：扱うデータ範囲を広げる

 

各手順をそれぞれ解説していきます。

手順1：システム運用での課題に優先順位を付ける

まずはITシステム運用での課題点を洗い出し、AIOpsに適応させるべき課題を調査します。
AIOpsは導入直後からIT運用における全ての業務を自動化したり効率化させるわけではありません。問題発生の原因とトリガーをAIOpsに学習させ、実際にどの程度の精度で感知するかなどもテストしましょう。

手順2：導入する分野を絞る

AIOpsではさまざまなデータ情報を取り込めます。しかし、全てのデータを取り込もうとすると、読み込みに時間がかかるだけでなく、誤った機会学習をさせてしまうなどかえって非効率な結果になることもあり得ます。
そのため、AIOpsをどの分野に絞って導入するのがもっとも効果的かを検討することからはじめてみましょう。

手順3：扱うデータ範囲を広げる

分野を絞り、導入効果が得られたのであれば、AIOpsを扱うデータ範囲を広げていきましょう。
AIOpsは異なるデータソースから相関するデータや類似するデータを見つけ出し関連づけるのが特徴です。そのため、同じデータ範囲内ばかりで活用するのは効果的でないため、異なるデータ範囲での活用をおすすめします。

AIOpsの代表的なツール4選

AIOpsは世界でもさまざまなツールが開発されています。そのなかで代表的なAIOpsツールを4つほど紹介していきます。

AIOpsによるデータマネジメントが国内DXの鍵

 

 
AIOpsはIT運用をより効率的かつ効果的にしてくれるデータマネジメントでは重要なツールです。
日々のデータ増加による複雑化していくデータ分析業務を自動化させることで、人的リソースを増やすだけでなく人的ミスも削減できるため、相対的に生産性の向上が見込めるでしょう。
ビッグデータの分析や活用法は中小企業や大企業問わず、DXの根幹となる課題の一つです。AIOpsの導入によるDX推進を図り、より成長できるビジネススタイルへと進化していきましょう。もし、IT運用管理に悩みや困りごとがあれば「Watson AIOps」で解決できるかもしれません。膨大な数のデータやアラートの処理、トラブルシューティングの長期化などを、複数のデータソースを一括管理することで効率的かつ迅速に問題解決へと導きます。
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