AIOpsとは？2025年に向けた分かりやすく実践的なガイド

IT運用は破綻しているのではなく、過負荷状態にあります。あらゆるアラート、あらゆる障害、あらゆるチケットは、規模の拡大の兆候です。クラウドの無秩序な拡大、ハイブリッドインフラ、そしてツールの過負荷により、運用は常に混乱状態にあります。

AIOpsは長年にわたり、主にその可能性について議論されてきました。2025年には、AIOpsが本来の姿、つまりノイズから信号をフィルタリングし、人間だけでは対応できないほど迅速に行動し、ユーザーやチームの対応を待たずにシステムが最初の一歩を踏み出せるようにするための基盤を整える手段となる兆しを見せています。

このガイドでは、AIOps とは何か、それが今なぜ重要なのか、そして現代の IT の複雑さとともにどのように進化しているのかについて詳しく説明します。

AIOpsとは何ですか？

AIOpsは、IT運用のための人工知能（AI）の略です。機械学習とデータサイエンスを活用し、ITチームが問題をより迅速に発見し、現状を把握し、時には自動的に対処できるよう支援します。

AIOpsは、ダッシュボードをくまなく調べたり、複数のツールにまたがってアラートを追跡したりする代わりに、メトリクス、イベント、ログ、トレース、さらにはITSMチケットなど、あらゆる場所からデータを集約します。これらのデータをリアルタイムで分析し、過去のインシデントのパターンを探し、対応が必要な箇所を特定します。そして、発見した内容に基づいて、次のステップを推奨したり、自動的に実行したりします。

AIOpsの本質は、ノイズを排除し、手作業を削減し、チームがパフォーマンスと可用性の問題に先手を打てるように支援することです。これは単一のツールや製品ではなく、より迅速かつコンテキストに沿った、そしてより正確にITを運用するためのアプローチです。

IT運用分析（ITOA）、コグニティブオペレーション、あるいはITOMの次世代バージョンと呼ばれることもあります。名称は様々ですが、その考え方は変わりません。ノイズをカットし、問題を特定し、迅速に解決することです。

AIOpsが今重要な理由

ITチームはあらゆる方向からのプレッシャーにさらされています。期待は高まり、環境はより複雑になり、従来のシステム運用方法ではもはや通用しなくなっています。

今日、多くのチームはオンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウドのシステムを巧みに組み合わせて運用しています。IaaS、PaaS、Infrastructure as Code、そして様々なベンダーやプラットフォームが加わると、対応すべき要素が多すぎて、時間が足りなくなってしまいます。 企業の86％ ハイブリッド環境は理想的な運用モデルとみなされるようになりました。柔軟性は高いものの、複雑さも伴います。

この複雑さは日々の業務に大きな打撃を与えます。チームは次のような問題に直面します。

• アラート疲労 ノイズの多い監視ツールから。
• インシデント過多 実際の問題を誤検知の下に埋もれさせてしまいます。
• サイロ化されたツールとチーム 応答時間が遅くなります。

そして、そのペースは衰えていません。新たな顧客ニーズ、リリースサイクルの高速化、そしてデジタルサービスへの依存度の高まりにより、パフォーマンスと可用性は単なる技術的な問題ではなく、収益、評判、そしてリスクにも結びついています。

AIOpsは、ITチームに現代のインフラストラクチャの規模と速度に対応する手段を提供します。これにより、次のようなメリットが得られます。

• 意味のある信号を識別してノイズを排除します。
• 根本原因分析を高速化し、解決までの時間を短縮します。
• パフォーマンスの問題が停止する前に予測します。
• 反復的なタスクを自動化し、人間が重要なことに集中できるようにします。
• ハイブリッド環境とクラウド環境全体でサービスの信頼性を向上します。

うまく使えば、 AIOpsは 早期警告システムこれは可観測性を置き換えるものではなく、可観測性の上に構築し、生データをコンテキストに変換し、アラートをアクションへと変換します。その結果、クラウド移行、カスタマーエクスペリエンスの目標達成、そして戦略的なビジネスイニシアチブをより適切にサポートできる、よりプロアクティブで応答性の高いIT組織が実現します。

AIOps の仕組み（簡単に説明すると）

AIOpsはフィードバックループのように機能します。膨大な量のデータを取得し、パターンを探し、何が問題なのか（あるいは何が問題になりそうなのか）を突き止め、対策を講じます。そして、時間の経過とともに学習を続け、改善していきます。

ほとんどのプラットフォームは、次の 5 つの主要なステージを含むライフサイクルに従います。

 取り込み → 検出 → 分析 → 行動 → 学習

1. 取り込み: すべてのデータをまとめる

AIOpsは、ソースやベンダーを問わず、あらゆる場所からデータを収集することから始まります。これには以下が含まれます。

• リアルタイム操作データ（CPU、メモリ、ディスク、ネットワークメトリック）
• 過去のパフォーマンス傾向
• システムログとエラーメッセージ
• ネットワークフローとパケットデータ
• アプリケーションの需要パターン
• ITSMツールからのチケット発行とインシデント記録

たとえば、AWS、オンプレミスのVMware、そしてKubernetesのコンテナを組み合わせたハイブリッドスタックを運用しているとします。AIOpsは、そのすべてを考慮せず、ログとメトリクスをすべて取得します。

2. 検出: 信号とノイズを分離する

次に、AIOpsはフィルタリングを開始します。統計モデルと機械学習を用いて受信データをスキャンし、異常なデータがあればフラグを立てます。

例えば、あるVMのディスクレイテンシの急上昇が毎朝のバックアップ中に通常発生する場合、AIOpsはそれを学習します。しかし、それが日曜日の午前2時に発生し、近隣のアプリケーションサーバーのCPU使用率の増加と相関している場合は、フラグが付けられます。

ここで鍵となるのは動的なしきい値です。静的なアラートルール（例：「CPU使用率80%で警告」）ではなく、AIOpsはベースラインを構築し、時間の経過とともにそれを適応させます。

3. 分析: 根本原因を見つける

プラットフォームはさらに深く掘り下げ、関連するアラート、ログ、イベントをまとめて、問題の原因を突き止めます。

フロントエンドアプリの速度が低下しているとします。AIOps は次のことを検知します。

• 応答時間の増加
• API 層のメモリ負荷
• DB接続の急増
• 1時間前のデータベースの設定変更

点と点を繋ぎ、データベースの変更が根本原因である可能性を指摘します。3つのチームが並行して調査する必要がなく、迅速に原因を絞り込むことができます。

4. 行動：対応を自動化する

システムが何が起こっているかを理解したら、アクションを起こすことができます。

多くの場合、これはチケットの作成、サービスの再起動、事前定義されたルールに基づくリソースのスケールアップといった自動化を意味します。これらのアクションは迅速かつ一貫性があり、手作業の負担を軽減します。

しかし、 エージェントAIOps 意思決定ができ​​るシステム。毎回同じプレイブックを実行するのではなく、より高度なプラットフォームはコンテキストを評価し、複数の選択肢を検討し、状況に応じて何をすべきかを決定します。 

5. 学ぶ：時間をかけて上達する

AIOpsは問題が解決しても止まりません。その結果を用いてモデルをトレーニングするため、次回からはより早く答えにたどり着くことができます。

アラートのパターンが特定のマイクロサービスの再起動で終わる場合、システムはより早くその手順を推奨し始めることができます。これは時間の経過とともに、一種の組織的記憶を構築します。これは、多くのチームが手動で維持するのに苦労するものです。

AIOps成熟度の4つの段階

AIOpsは段階的に進化し、それぞれが前の段階を基盤として構築されます。システムがスマート化し、チームがプロセスへの信頼を築くにつれて、問題への対応から、問題を完全に予防する段階へと移行します。

その進行は通常次のようになります。

1.検出

まずは、ログ、メトリクス、イベントなど、あらゆるものを一箇所で監視することから始めましょう。ソースやシステムを問わず、あらゆる情報を把握できます。目標は可視性です。つまり、いつ、どこで、どの程度深刻な問題が発生しているかを把握することです。ここで、オブザーバビリティと異常検知が重要になります。

2.予測する

次に、AIOpsは、問題が実際に問題を引き起こす前にそれを発見し始めます。履歴データと行動パターンを活用することで、異常な傾向を検知し、キャパシティのボトルネックを予測し、リスクを早期に警告します。これは、火災報知器から早期警報システムへの移行に似ています。

3。 行為

この段階では、もはや監視ではなく対応に追われます。AIOpsは、一般的な修正を自動化し、チケットをルーティングし、ノイズを抑制できます。アクションの中にはルールベースのものもあれば、より動的なものもあります。いずれの場合も、このシステムはチームの迅速な対応と、雑務に費やす時間の削減に役立ちます。

4. 自律化

ここで状況は変わります。システムは、単に応答を自動化するのではなく、環境、コンテキスト、そして過去の成功事例に基づいて、自ら最善の行動方針を選択し始めます。適応し、学習します。そして多くの場合、人間の指示を待たずに最初の一歩を踏み出します。

この変化は、 反応性 〜へ 積極的なをタップし、その後、 予測的、 そして最後に 自律的現代のITチームが目指すのはまさにこれです。インシデントの追跡から予防へと移行する方法であり、AIOpsが単なるツールではなく、運用パートナーとなるのです。

AIOpsの成熟度は実際にはどのようになっているか

チームがこれらのフェーズを進むにつれて、それを支えるシステムも進化していきます。基本的な可観測性から完全な障害防止まで、進化していきます。下の図は、その進化の過程を示しています。生データから始まり、インテリジェンスを積み重ね、最終的にはプロアクティブで自律的なアクションを可能にします。

AIOps は実際に何ができるのか？（主なユースケース）

AIOpsは、ノイズを遮断し、迅速に点と点をつなぎ、事態が悪化する前に対策を講じるための実用的な方法です。ハイブリッド環境の運用、MSPとして複数の顧客管理、あるいは急速に変化するDevOpsチームのサポートなど、AIOpsは問題や競合他社への対応において常に一歩先を行くのに役立ちます。

現在チームが使用している最も一般的で影響力の大きい方法をいくつか紹介します。

インシデントの相関関係を把握し、解決を迅速化する

AIOpsは環境全体のシグナルを連携させます。何か問題が発生した際に、全体像を把握するのに役立ちます。複数のツールでアラートを追跡する代わりに、何が問題なのか、なぜ問題なのか、そして次に何をすべきかを理解するために必要なコンテキストが得られます。

ユーザーに影響を与える前に問題を予測する

AIOpsは、過去のデータと使用パターンから学習することで、パフォーマンスの低下、キャパシティの問題、構成ミスなどを予測し、障害が発生する前に対処できます。そして、根本的なパターンについて警告を発します。

自己修復インフラストラクチャを有効にする

同じ種類の問題が繰り返し発生する場合、AIOps はそれらの問題を自動的に処理します。サービスの再起動、リソースのスケールアップ、あるいはアクションが不要なアラートの抑制などです。これにより、反復的なタスクが軽減され、より戦略的な業務に集中できるようになります。

ITSMワークフローを自動化

AIOps はチケット システムと統合してチケットを開き、割り当て、解決することで、人的エラーを削減し、検出から解決までの時間を短縮します。

リアルタイムで脅威を検出

AIOps は、行動の変化やネットワーク アクティビティを監視することで、アクセス要求の予期しない急増や突然のトラフィックの変化など、従来のツールでは見逃される可能性のある潜在的なセキュリティ脅威を警告できます。

DevOpsとCloudOpsをサポート

AIOpsは、アプリの変更がインフラストラクチャにどのような影響を与えるか、またその逆の状況を可視化することで、DevOpsチームを支援します。また、クラウド環境におけるリソース使用率を最適化し、コストを削減しながらパフォーマンスを向上させることもできます。

根本原因分析を高速化

AIOps はアラートを追跡する代わりに、依存関係と変更を追跡して問題の真の原因を特定します。

他の人が見逃す表面異常

AIOps は常に正常な状態を学習し、正常でない状態にフラグを立てます。

クラウドの使用を最適化する

AIOps は使用パターンを学習し、変更を自動化してコストを節約し、効率を向上させることができます。

アプリの開発とテストをサポート

AIOps は、DevOps チームと QA チームが新しいビルドを以前のベースラインに対して検証し、コードが本番環境に到達する前に回帰を見つけるのに役立ちます。

AIOpsのビジネス上のメリット

AIOpsは真の戦略的価値を生み出します。ITチームにとっては、時間を節約し、より適切な意思決定を行うことができるようになります。経営幹部にとっては、稼働率の向上、リスクの軽減、そしてインフラパフォーマンスとビジネスの優先事項の整合性が重要になります。

実際には次のようになります。

• MTTRの短縮、問題解決の迅速化AIOps は、根本原因を明らかにして周囲のノイズを抑制することで、問題の診断と解決にかかる時間を短縮します。 
• 自動化と効率化によるコスト削減: リソースのインテリジェントなスケーリングから日常的なタスクの自動化まで、AIOps は手作業を削減し、既存のインフラストラクチャをより有効に活用します。
• サービスの信頼性と可用性の向上AIOps は、顧客エクスペリエンスに影響を与える前に問題を防止するために必要なコンテキストと早期のシグナルを提供します。
• よりスマートなチーム、燃え尽き症候群の減少: AIOps が監視の煩雑で反復的な部分を処理することで、チームは戦略、アーキテクチャ、イノベーションなど、より影響の大きい作業にエネルギーを集中できるようになります。
• ハイブリッドおよびクラウド インフラストラクチャ全体の可視性の向上AIOps は、オンプレミス、クラウド、エッジ環境全体からのデータを統合し、どこで何が起こっているかを簡単に把握できるようにします。

このように、AIOpsは単なる戦術的な解決策にとどまらず、ビジネスパフォーマンスの向上に大きく貢献します。IT部門は、安定性を犠牲にすることなく、より迅速かつスマートな運用を実現し、デジタルトランスフォーメーションを推進できるようになります。

AIOpsプラットフォームの種類

すべてのAIOpsプラットフォームが同じ構造になっているわけではありません。特定の機能に特化したものもあれば、あらゆる機能を統合するように設計されたものもあります。最適なプラットフォームは、アーキテクチャ、目標、そしてAIOps戦略を支えるデータソースをどの程度制御したいかによって異なります。

理解しておくべき 2 つの重要な違いは次のとおりです。

ドメイン中心 vs. ドメイン非依存

• ドメイン中心 プラットフォームは、特定のハードウェア、ネットワークプラットフォーム、またはクラウド環境に組み込まれた監視ソリューションのように、自らが直接生成または管理するデータのみを収集・分析します。管理されたスタックに導入するのは容易ですが、ツール間の可視性が欠けている場合があります。
• ドメインに依存しない プラットフォームはより柔軟です。ログ、メトリクス、イベント、チケットなど、エコシステム全体にわたる幅広いデータソースと統合できます。そのため、多くのツールやベンダーが混在する複雑な環境やハイブリッド環境に適しています。

統合型 vs. スタンドアロン型

• 統合AIOps より広範な可観測性または監視プラットフォームに組み込まれています。設計上シームレスで、ツール間を移動することなく相関分析、異常検知、根本原因分析が可能です。
• スタンドアロンAIOps これらの製品はオーバーレイエンジンのような役割を果たします。他の監視ソリューションに接続してデータを拡充しますが、多くの場合、事前に多くの設定と統合作業が必要になります。

あなたのスタックに最適なものは何ですか?

• ハイブリッドおよびマルチクラウド環境 システム間でデータを統合できるドメインに依存しないプラットフォームのメリットを享受できます。
• クラウドネイティブチーム 多くの場合、リアルタイムの洞察と継続的な配信サポートのために統合 AIOps が好まれます。
• レガシー重視の組織 より集中化されたものに移行する前に、既存の監視ツールを拡張するスタンドアロン ソリューションから始める必要がある場合があります。

結論：AIOpsプラットフォームは、既存のインフラストラクチャと調和するべきであり、対立するべきではありません。可視性と柔軟性が高ければ高いほど、チームはアラート追跡から行動へと迅速に移行できます。

AIOps を実装する方法 (負担なく)

AIOpsは複雑に聞こえるかもしれません。初日からいきなり始めようとすると、大変なことになるかもしれません。しかし、段階的に進めていけば、完全に管理可能です。重要なのは、明確な目標を設定し、適切なデータを接続し、重要な成果を上げて勢いをつけることです。

行き詰まることなく始める方法は次のとおりです。

 1. 目標と可観測性から始める

AIOps に何を求めますか？解決時間の短縮、アラート疲れの軽減、ハイブリッド環境の可視性向上など。まずはそこから始めましょう。次に、可観測性が確実であること、つまりシステムやアプリ全体からログ、メトリクス、トレースを収集していることを確認してください。

2. テクノロジースタックに適した製品を選ぶ

AIOps製品は、環境に合わせるのではなく、環境にマッチしたものを選ぶべきです。既存のインフラストラクチャ、クラウドプロバイダー、ワークフローと統合できるソリューションを探しましょう。ドメインに依存しないソリューションは、スタックに合わせて拡張できる柔軟性を提供します。

3. フィードバックループを構築する

優れたAIOpsソリューションは、使い込むほどに賢くなります。チームがインシデントを解決し、しきい値を調整し、ワークフローを改善するにつれて、ソリューションはそれらの行動から学習するはずです。実際の結果をシステムにフィードバックすることで、精度を向上させ、ノイズを削減します。

4. 自動化を重ねる（賢い方法）

すべてを一度に自動化するのは避けましょう。アラートルーティングやログのエンリッチメントなど、繰り返し実行可能でリスクの低いタスクから始め、そこから構築を進めていきましょう。自信が深まれば、自動修復やプロアクティブなスケーリングといった、より高度なワークフローへと移行できます。

5. KPIを追跡し、成果に焦点を当てる

AIOpsは単なる技術ではなく、その効果に着目しています。実際のビジネス成果に結びつくKPI（平均復旧時間、アラート数、稼働時間、サービスコスト、クラウド費用など）を定義しましょう。そして、それらの数値を用いて進捗状況を示し、戦略を洗練させ、組織全体の賛同を得ましょう。

結果 > 出力。 常に。

小さく始め、集中力を維持し、結果に基づいて展開を進めましょう。目標はチームを置き換えることではなく、よりスマートに拡張するために必要な洞察と活用方法を提供することです。

LogicMonitor は AIOps のニーズをどのようにサポートできるでしょうか?

すべてのAIOpsソリューションが同じように作られているわけではありません。LogicMonitorは、アラートや自動化だけにとどまりません。フルスタックの可視性、リアルタイムのインテリジェンス、そして真の運用アジリティへの明確な道筋を提供します。

クイック AIOps 準備チェックリスト:

• クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境全体の統合された可視性
• リアルタイムの異常検出と動的しきい値
• 自動化された根本原因分析とスマートアラート抑制
• 監視に組み込まれた予測とキャパシティプランニング
• ワークフロー自動化および障害防止システム
• ITSM、CI/CD、セキュリティスタックとの統合
• 将来を見据えた基盤 エージェント的な、自己修復システム

あなたは何を期待することができます：

• 解決時間の短縮 自動診断を通じて
• 運用コストの削減 手作業による介入を減らすことで
• 稼働時間とユーザーエクスペリエンスの向上 早期警告のおかげで
• ビジネス成果とのより強い連携 データに基づく洞察を通じて
• スケーラビリティとスピード 最新のDevOpsとハイブリッドモデルをサポートする

次のステップ: Edwin AI を探索する

Edwin AIは、AIOpsの新たなステージを実現します。ノイズを除去し、根本原因を検出し、環境全体にわたってプロアクティブな対応を可能にします。そして、今日のITの複雑さだけでなく、未来を見据えて構築されています。

システムがより動的になるにつれて、Edwin AI はより適応性、自律性、エージェント性を高めるように進化しています。