AIOps とは？ 完全ガイド

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）とは、「AI を活用した IT 運用」という意味で、2017 年にガートナーによって提唱されました。IT 運用の自動化と管理のために機械学習をビッグデータ分析に応用する方法をさします。ログ分析、アプリケーション監視、サービスデスク、インシデント管理など、IT 運用のあらゆる分野に AI を導入することで、AIOps を実現します。AI を既存の IT 運用に統合し、チームの効率性、プロアクティブな運用、正確性、生産性を向上させるには、さまざまな方法があります。この包括的なガイドでは、AIOps とは何か、どのように機能するのか、そのメリット、課題、ユースケース、ツールについて詳しく解説しています。

AIOps は、AI と機械学習を活用して IT 運用を強化、自動化します。AIOps という頭字語は、人工知能と IT 運用の融合をカプセル化し、IT システムをインテリジェントに管理・最適化する目的を反映しています。

AIOps は、高度なアルゴリズムを使用して、IT インフラによって生成された膨大な量のデータを分析および解釈することで、従来の IT 管理ツールを超える機能を提供します。このデータ駆動型アプローチにより、AIOps は人間のオペレーターが気づかないパターン、異常、傾向を特定できます。AIOps は、問題への積極的な対処、潜在的な障害の予測、性能の最適化を可能にします。

AIOps の価値の中心は、さまざまな IT コンポーネントによって生成される膨大な量のデータを理解する能力です。機械学習アルゴリズムは、履歴データから継続的に学習し、組織の IT 環境の複雑さをよりよく理解するために適応し、進化する過程で重要な役割を果たします。

データ分析は AIOps のもう 1 つの重要な側面であり、多様なデータソースから貴重な知見を引き出す機能を提供します。これにはログ、メトリクス、イベント・データが含まれます。AIOps プラットフォームは、潜在的な問題を示すパターンを検出するためにリアルタイムで分析します。これらのデータ・ポイントの相関を自動化することで、AIOps は問題を特定するだけでなく、将来の障害の予測と防止にも役立ちます。

DevOps と AIOps

DevOps と AIOps の相乗効果は、効率性の向上と運用の効率化を必要とする組織にとってますます重要になっています。DevOps、すなわち開発と運用は、ソフトウェア開発と IT 運用のコラボレーションを自動化し、改善することを目的とする一連のプラクティスです。

DevOps と AIOps の関係は共生的です。DevOps が開発チームと IT チーム間のコラボレーションとコミュニケーションに重点を置くのに対し、AIOps は運用サイドにインテリジェンスのレイヤーをもたらします。このコラボレーションにより、開発と運用をシームレスに連携させることで、俊敏性と応答性に優れた IT 環境を実現します。

決定論的 AIOps とは

決定論的 AIOps は、AIOps におけるパラダイムであり、予測可能性と運用の信頼性を重視しています。確率モデルに大きく依存する従来の AIOps アプローチとは対照的に、決定的な AIOps は意思決定プロセスにおいてより確実なものを提供することを目的としています。決定論的なアルゴリズムとロジックを組み込むことで、不確実性を減らし、IT 運用の透明性と制御性を高めることを目指しています。

決定論的 AIOps では、モデルは明示的なルールとロジックに基づいて構築されており、意思決定プロセスをより明確に理解することができます。このレベルの透明性は、精度と信頼性を必要とする IT 運用にとって非常に重要です。決定論的 AIOps は、エラーや不正確さの結果がビジネス運営に大きな影響を与える可能性があるシナリオで特に有益になります。

ドメインに依存しない AIOps とは

ドメインに依存しない AIOps は、特定のドメインや業界を超越することで、より広範なアプローチを採用しています。特定のセクターの独自の特性にあわせたドメイン固有の AIOps ソリューションとは異なり、ドメインに依存しないモデルは、さまざまな業種で多用途で適応できるように設計されています。

ドメインに依存しない AIOps の柔軟性は、各ドメインの広範なカスタマイズを必要とせずに、多様なデータセットや運用シナリオを処理する能力にあります。これにより、多面的な環境で運用する組織にとって貴重な資産となり、ドメイン固有の制限なしに AIOps ソリューションを展開できます。

モダン AIOps が決定論的でドメインに依存しない理由

モダン AIOps ソリューションは、信頼性の決定論的な原則と、ドメイン非依存の多様性を組み合わせたデュアル・アプローチを採用するようになっています。この組み合わせは、複雑な IT 環境や多様な運用ドメインを扱う組織の進化するニーズに対応します。

決定論的な側面は、意思決定の精度と信頼性を保証し、エラーのリスクを低減し、より透明でわかりやすい AIOps プロセスを提供します。同時に、ドメイン非依存主義により、さまざまな業界に AIOps ソリューションをシームレスに展開し、スケーラビリティと適応性を促進します。

AIOps は、IT 運用が災害に迅速に対応できるよう支援し、リカバリ・タイム目標（RTO）とリカバリ・ポイント目標（RPO）を最小限に抑えます。

AIOps を理解するための最善の方法は、典型的な IT 運用において担当者がサービスの中断に対応するために何をすべきか、そして AI がどのようにプロセスを自動化できるかを考えることです。

AIOps プラットフォームのマーケットガイド¹ では、ガートナーは、混乱への対応と解決のサイクルを 3　つのステップに分けています。

1. 監視（モニタリング）：障害に対応するためには、そのきっかけとなった最初のインシデントに気づかなければなりません。AIOps プラットフォームは、ログ、メトリクス、アラート、イベントなど、インシデント発生時にアプリケーションの背後で何が起こっていたかを把握するために必要なデータを自動的に取り込みます。人間が手作業で異なるデータソースから情報を引き出し、それら全てを理解しようとするのではなく、プラットフォームが全てのデータを統合し、パターンを特定します。

¹ https://www.gartner.com/en/documents/4015085

2. エンゲージメント： このステップでは、モニタリングした情報を分析し、障害の根本原因を診断します。問題解決に関連する情報は、コンテキストに沿って整理され、問題解決に最も適した運用担当者に伝えられます。AIOps ツールは、リスク分析を行い、責任の伝達を自動化し、IT 運用スタッフのために関連データをパッケージ化できます。

3. 行動： 直接の責任者（DIR）が問題を解決し、アプリケーションへのサービスを回復します。スクリプト、ランブック、アプリケーション・リリース・オートメーション（ARA）を作成し、次回 AIOps ツールがこの問題を検出したときに自動的に実行できます。

AIOps を実装するメリットには、次のようなものがあります。

平均解決時間（MTTR）の短縮

AIOps は、運用上のノイズを削減し、複数の IT 環境からのデータを関連付け、根本原因を特定し、手動作業よりも迅速にソリューションを提案します。これにより、MTTR が大幅に削減され、組織は野心的な目標をより迅速に達成できます。

運用コストの削減

運用上の問題の自動識別と再プログラムされた応答スクリプトにより、運用コストを削減し、リソースの割り当てを改善できます。この最適化により、スタッフ・リソースが解放され、より革新的な作業が可能になり、従業員エクスペリエンスが向上します。

オブザーバビリティとコラボレーションの強化

AIOps 監視ツールは、チーム間のコラボレーションを促進し、可視性、コミュニケーション、透明性を向上させます。これにより、迅速な意思決定と問題への対応が可能になります。

プロアクティブな予測型管理

AIOps は、予測型分析を内蔵しており、緊急アラートの特定と優先順位付けを継続的に学習し、IT チームが潜在的な問題に対処してから、遅延や停止に発展できるようにします。

ユーザー・エクスペリエンスの向上

AIOps は、予測型分析とプロアクティブな問題解決により、中断を最小限に抑え、IT サービスの可用性と性能を確保することで、ユーザー・エクスペリエンスの向上に貢献します。

複雑さへの適応性

クラウド、マイクロサービス、ハイブリッド・インフラの採用により、IT 環境はますます複雑化する中、AIOps は、この複雑さに適応するための重要なツールとなっています。膨大な量のデータを分析し、実用的な知見を提供する能力は、近代的な IT エコシステムの管理に不可欠です。

AIOps は、ビッグデータ、高度な分析、機械学習の機能を活用して、さまざまなシナリオに対応します。

根本原因分析

根本原因分析は、その名が示すように、問題の根本的な理由を特定し、適切なソリューションを実装することを目的としています。根本的な原因を特定することで、チームは問題の核心ではなく、症状の治療に費やす不要な労力を回避できます。例えば、AIOps プラットフォームは、ネットワーク障害の発生源を追跡し、迅速に解決し、将来同様の問題を回避するための予防策を確立することができます。

異常検知

AIOps ツールは、広範な履歴データを俯瞰し、データセット内の異常なデータ・ポイントを明らかにします。これらの外れ値は、データ侵害などの問題のあるイベントを特定し、予測するための信号として機能します。この機能により、企業は、ネガティブな広報活動、規制上の罰金、消費者の信頼の低下などのコストのかかる結果を回避することができます。

性能監視

近代的なアプリケーションには、複数の抽象化層が伴うことが多く、特定のアプリケーションをサポートする物理サーバー、ストレージ、ネットワーク・リソースの識別が困難になります。AIOps は、クラウド・インフラ、仮想化、ストレージ・システムの監視ツールとして機能し、使用状況、可用性、応答時間などの指標に関する知見を提供します。さらに、イベント相関機能を利用して情報を統合・集約し、エンドユーザーの情報消費を向上させます。

クラウド導入／移行

通常、クラウドの導入は段階的なプロセスであり、複数の相互依存関係を持つハイブリッド・マルチクラウド環境が迅速かつ頻繁に変化します。AIOps は、これらの相互依存性を明確に可視化し、クラウド移行やハイブリッド・クラウド・アプローチに伴う運用リスクを大幅に削減します。

DevOps の採用

DevOps は、開発チームがインフラのプロビジョニングと再構成をより適切に制御できるようにすることで、開発を加速します。しかし、IT 部門はこのインフラを管理する必要があります。AIOps は、IT 部門が DevOps をサポートするために必要な可視性と自動化を提供します。管理作業を大幅に追加する必要はありません。

AIOps の実装を成功に導こうとしている組織向けのステップバイステップのガイドでは、移行をスムーズに行うために必要なツールやテクノロジー、潜在的な課題、ベストプラクティスについて説明します。

ステップ 1：現在の IT 環境を評価

まず、現在の IT インフラ、プロセス、課題を包括的に評価します。問題点、非効率性の分野、AIOps が最も重要な影響を与える分野を特定します。この初期分析は、実装のための明確な目標と目的を定義するのに役立ちます。

ステップ 2：明確な目的と目標を設定

AIOps を実装するための具体的で測定可能な目標を設定します。インシデント・レスポンス・タイムの改善、システムの信頼性の向上、リソースの利用の最適化など、明確な目標が実装プロセスの指針となり、成功のためのベンチマークを提供します。

ステップ 3：適切な AIOps ツールを選択

組織の目標と要件にあった AIOps ツールをお選びください。根本原因分析、異常検知、性能監視などの機能を提供するプラットフォームを探します。AIOps ツールには、Splunk、Dynatrace、Moogsoft などがあります。各ツールの機能、スケーラビリティ、統合機能を評価し、組織のニーズを満たすようにします。

ステップ 4：AIOps を既存のワークフローに統合

AIOps のメリットを最大限に引き出すために、新しいツールを既存の IT ワークフローにシームレスに統合します。これには、AIOps の機能に対応するために、現在のプロセスを適応させたり、新しいプロセスを作成したりすることが含まれます。チームが新しいツールについてトレーニングを受け、日常業務にどのように適合するかを理解できるようにします。

ステップ 5：データの品質と可用性に対処する

AIOps の導入を成功させるには、データの品質と可用性に大きく依存します。組織のデータが正確で、最新で、アクセス可能であることを確認してください。AIOps は、効果的な意思決定のためにデータ駆動型の知見に大きく依存しているため、データ・ガバナンスの実践を確立し、データの整合性を維持します。

ステップ 6：文化的抵抗を克服する

AIOps の導入は、従来の IT 運用に慣れたチームからの抵抗に直面する可能性があります。コラボレーションの文化を醸成し、AIOps が人間の能力を置き換えるのではなく強化することのメリットを強調します。オープンなコミュニケーションを奨励し、意思決定プロセスに主要なステークホルダーを関与させます。

ステップ 7：監視と評価

AIOps の性能と IT 運用への影響を定期的に監視します。チームやエンドユーザーからフィードバックを収集し、改善すべき分野を特定します。AIOps の導入の成功度を測定し、必要に応じて調整するために、目標設定フェーズで確立された重要業績評価指標（KPI）を使用します。

AIOps の 3 つの主な課題は、スキルギャップ、セキュリティ、スケーラビリティです。それぞれを簡単に見てみましょう。

課題 1：スキルギャップ

多くの IT 部門は、まだ AIOps の基礎を習得している段階です。トレーニングやスキル向上プログラムに投資し、IT チームのスキルギャップを埋めます。また、外部のトレーニング・プロバイダとの連携や AIOps の専門家の採用を検討することもできます。

課題 2：セキュリティ

AIOps ツールは、システムに新たなセキュリティ脆弱性をもたらす可能性があります。サイバーセキュリティ対策を優先し、AIOps ツールが業界標準や規制に準拠していることを確認します。堅牢な暗号化とアクセス制御を実装し、機密データを保護します。

課題 3：スケーラビリティ（拡張性）

AIOps ベースのシステムが成長するにつれ、スケーラビリティの問題が発生する可能性があります。組織の成長にあわせて拡張できる AIOps ツールを必ず選択してください。インフラのニーズを定期的に再評価し、ツールをアップグレードすることで、継続的なスケーラビリティを確保します。

データ収集のための AIOps ツール

Splunk：Splunk は、ログやイベントなど、さまざまなソースから機械生成データを収集してインデックスを作成する、汎用性の高い AIOps ツールです。システム性能に関するリアルタイムの知見を提供し、問題をプロアクティブにトラブルシューティングできます。

Logstash： Elastic Stack の一部である Logstash は、オープンソースのデータ収集エンジンです。複数のソースからデータを取り込み、変換するため、ログ管理の一元化が容易になります。Logstash は、さまざまなプラグインをサポートし、多様なデータ入力とシームレスに統合します。

異常検知のための AIOps ツール

Dynatrace：Dynatrace は、AI 駆動の異常検知を使用して、アプリケーションの性能とユーザー・エクスペリエンスを分析します。正常な動作を自動的にベースライン化し、問題を示す可能性のある異常を特定します。このツールは、問題を迅速に解決するための実用的な知見を提供します。

Moogsoft：Moogsoft は、機械学習アルゴリズムを使用して IT 運用における異常を検出します。データのパターンを分析し、標準からの逸脱を特定し、イベントを関連付けて問題の根本原因を把握します。これにより、インシデントの解決が加速します。

AIOps ツールによる対応と改善

PagerDuty：PagerDuty は、業界をリードするインシデント対応プラットフォームです。監視ツールやアラート・ツールと統合され、事前定義されたルールに基づいてインシデントを自動的に作成します。効率的なインシデント解決のために、チーム間のリアルタイムのコラボレーションを促進します。

ServiceNow：ServiceNow は、インシデント対応と修復機能を組み合わせています。ワークフローを自動化し、応答プロセスを合理化します。ServiceNow のプラットフォームは、最小限の手動介入でインシデントの文書化、追跡、解決を確実にします。

AIOps ツールによる AI トレーニング

TensorFlow：TensorFlow は、Google が開発したオープンソースの機械学習フレームワークです。AIOps の AI モデルのトレーニングに広く使用されています。TensorFlow は、包括的なツールとライブラリのセットを提供し、さまざまな機械学習アプリケーションに適しています。

PyTorch：PyTorch は、オープンソースの機械学習ライブラリです。PyTorch は、動的な計算グラフで知られており、複雑な AI モデルの構築とトレーニングのプロセスを簡素化します。柔軟性と使いやすさにより、研究者や開発者に支持されています。

AIOps の新たなトレンド：

予測型分析とプロアクティブな問題解決

AIOps における重要なトレンドの 1 つは、事後対応型 IT 管理から事前対応型 IT 管理への移行です。AIOps プラットフォームは、予測型分析により、履歴データの分析、パターンの特定、潜在的な問題の予測を行い、システムへの影響を未然に防ぎます。このプロアクティブなアプローチにより、IT チームは、ユーザーが気づく前に問題を解決し、サービスの信頼性を高めることができます。

エンドツーエンドの可視性と統合

AIOps は、IT 環境に包括的なエンドツーエンドの可視性を提供する方向に向かっています。これには、さまざまな IT 監視および管理ツールとの統合による、インフラ全体の統一されたビューの作成が含まれます。AIOps プラットフォームは、サイロを打ち破り、包括的な視点を提供することで、より良い意思決定と迅速な問題解決を可能にします。

自動化された根本原因分析

従来のトラブルシューティングでは、問題の根本原因を特定するプロセスに時間がかかることがよくあります。AIOps プラットフォームは、自動化された根本原因分析機能によって進化しており、機械学習アルゴリズムを活用して問題の正確な原因を特定しています。これにより、問題解決が加速するだけでなく、IT プロフェッショナルのワークロードも削減されます。

ChatOps の統合

ChatOps は、インフラ管理に使用されるツールにコラボレーションを取り入れる手法であり、AIOps の分野で注目を集めています。AIOps をチャット・プラットフォームに統合することで、IT チーム間のリアルタイムのコミュニケーションとコラボレーションが可能になり、俊敏性と応答性に優れた運用環境が促進されます。

AIOps は、IT 運用の変革に大きな期待を寄せています。予測型分析、自動化された根本原因分析、その他の高度な機能が普及するにつれ、AIOps は、IT プロフェッショナルによる複雑なインフラの管理と最適化に革命をもたらす態勢を整えています。これらの進歩を受け入れ、AIOps の最新のトレンドを把握することは、IT 運用の進化する状況で競争力を維持し、成功するための鍵となります。

AIOps を最大限に活用するための重要な方法は、Pure1 AIOps プラットフォームを利用することです。Pure1 AIOps プラットフォームは、全てのデータソースを単一のストレージ管理ソリューションに統合するのに役立ちます。AI を活用した Pure1 Meta は、予測分析によって問題が顕在化する前に特定することで、インフラの追跡、監視、分析を自動化します。知識は力です。Pure1 はデータの制御を取り戻すお手伝いをします。