仮想デスクトップ

AIOpsとは?IT運用のための機械学習について詳しく解説

AIOpsとは、AIの機械学習機能を積極的に活用したIT運用方法のことです。ビッグデータの取得が容易になった現在、AI技術を駆使したデータ分析の重要性は非常に高まっています。本記事では、AIOpsの概要やメリット、用途などについてわかりやすく解説していきます。

AIOpsとは?IT運用のための機械学習について詳しく解説

Azure Virtual Desktop(AVD)とWindows365の違いを徹底解説!

AIOpsとは?

そもそもAIOpsとは“Artificial Intelligence for IT Operations”の略称です。直訳すると「IT運用のための人工知能」を意味します。言い換えれば、ITチームがその業務を遂行するにあたって、AIを積極的に活用していくという方針にもとづいたIT運用(ITOps)の方法です。

AIOpsは、機械学習(Machine Learning:ML)とビッグデータを両輪にして遂行されます。つまり、幅広いツールやデバイスから集められたビッグデータを使って、AIに機械学習させることで、ビジネスにおけるIT業務の自動化・効率化を促進することが主要な役割です。

AIOpsは2016年にアメリカのガートナー社が提唱しました。現在では世界的に多くの企業に取り入れられています。DXの必要性が叫ばれる日本においても、AIOpsを積極的に導入することは急務といえるでしょう。

国内外のIoT先進事例100選
Azure Cosmos DB 自習書 - Azure Cosmos DB Gremlin API 編 -

AIOpsの特徴

AIOpsの大きな柱は、ビッグデータと機械学習の2つです。この2つの側面からAIOpsの特徴を解説していきます。

さまざまなソースからデータを取り込める

AIOpsの1つ目の特徴は、さまざまなソースからデータを取り込めることです。

ICTの発展普及に伴い、多くのことがデジタル化し、現代の企業はネットワークを介して、幅広いソースからデータを取得できるようになりました。その結果、企業が保有するデータ量は指数関数的に増加しており、従来の方法では、もはや全容を把握しきれないほどのスケールになっています。

しかしAIOpsを活用すれば、サーバー、ネットワーク機器、複数のクラウドプラットフォームなど多種多様なソースから膨大な情報を取得・蓄積し、それらを分析できます。つまりAIOpsは、包括的な分析のためにデータの質を忠実に維持しながら、環境全体からあらゆるタイプの大規模なデータセットを取得するプラットフォームとして機能しています。

機械学習を利用してデータを分析

AIOpsの2つ目の特徴は、機械学習を通してデータ分析が可能なことです。

AIOpsはさまざまな速度と量、あらゆる形式のデータを集積する能力を有しています。そして、集積したデータに対して自動分析を適用し、将来の問題を予測・防止することで、既存の問題の原因を特定できます。

特筆すべき点は、その迅速性とリアルタイム性です。AIOpsは過去のログデータを取得できるだけではありません。現在進行形のストリーミングデータも取り込めるので、ITチームは現在のシステム状況を多角的な面から可視化し、現在のビジネス環境において重要な意思決定の迅速性・柔軟性を確保できるでしょう。

AIOpsの利用用途

AIOpsはビジネスにおいて、主に以下の用途で活用されています。

パフォーマンス分析

パフォーマンス分析とは情報システムから膨大なデータを取得し、それを機械学習にかけることで、問題やその予兆などがないかを分析する手法のことです。AIの情報処理能力は人間では解析不可能なほどの膨大なデータを解析できるので、将来的に発生する可能性のある障害も正確に予測し、システムの安定運用を促進します。

異常検知

異常検知も主な活用シーンのひとつです。AIOpsはIT環境のあらゆる場所から最新のデータを取り込めます。そのため、これらのデータから正常値と異常値(外れ値)を機械学習することで、システムに障害が起きたときにリアルタイムに自動検知し、アラートで通知することも可能です。これによって企業は、システム保守に関するIT部門の負担を軽減しながら、トラブルへの早期発見・早期対応を実現できるでしょう。

イベントとの相関付けと分析

AIOpsには、システムで起きたイベントの分類を自動化し、トラブルと判断された事象に対して有効な対処法を導き出す機能もあります。従来のセキュリティツールではアラートで問題を知らせてくれることはあっても、一連の問題が何に起因するものなのか、その根本的な原因を特定することまでは対応していないでしょう。しかしAIOpsの場合、原因と考えられるイベントの情報をまとめて提示してくれるので、障害対応を効率化し、迅速な解決を可能にします。

ITサービス管理

ITサービス管理(ITSM)もAIOpsの主要な活用領域です。ITサービス管理とは、ITチームが顧客に提供しているIT関連のサービスを一貫して管理する方法を指します。IT関連のサービスを設計、作成、提供、およびサポートするためのすべてのプロセスと活動が含まれます。膨大なデータを迅速に解析し、価値あるインサイトを提供できるAIOpsは、IT関連のサービスを管理し、効率的な運用をサポートすることも可能です。

AIOpsがIT運用にもたらすメリット

多種多様な領域で使えるAIOpsは、IT運用に多大な恩恵をもたらしてくれます。以下では、AIOpsの導入によって期待されるメリットを解説していきます。

製品の品質向上

第一に挙げられるメリットは、製品・サービスの信頼性を高め、品質を向上させる効果が期待できることです。AIOpsは、システムやクラウドなどのさまざまなソースから、リアルタイムでデータを取得・解析できるため、人間の目では見逃してしまいそうな異常も発見できます。また、AIOpsの導入することで分析作業を自動化できるため、分析精度の標準化につながり、ヒューマンエラーを抑制する効果も期待できます。これら一連の機能はいずれも、製品・サービスのクオリティを底上げするでしょう。

処理速度の向上

次に挙げられるメリットは、データを扱う業務の処理スピードを加速できることです。現在のAIの情報処理能力やその速度は非常に高い次元にあるので、人間の手作業よりも遥かに短期間で作業を遂行することが可能です。例えば、障害対応にAIOpsを活用すれば、従来よりも迅速にシステム復旧ができるでしょう。迅速な障害対応は顧客満足度の向上にも繋がります。

コスト削減

コストの削減効果も見逃せないメリットです。データの処理や分析を自動で処理可能なAIOpsを導入すれば、人間の手が必要な作業は従来よりも大きく減ります。これによって、ITチームにかかる人件費を削減したり、空いた時間をより生産的な活動に充てたりできるでしょう。特に昨今はビジネスにおけるITの重要度が高まっているのに比して、IT人材の数は不足しているといえます。AIOpsによる恩恵はなおさら大きいでしょう。また、AIOpsは障害の原因特定を迅速に分析できるので、時間的コストも削減可能です。

データの活用

最後に挙げるメリットは、自社のデータ活用を幅広い面から促進してくれることです。例えば、データを逐次取得し、AIOpsに精緻に分析させることで、障害の発生を事前に抑止したリ、今後の対策に役立てたりすることが可能です。また、AIによる迅速かつ柔軟なデータ分析は、システムの保守管理だけでなく、ビジネス領域にも応用できます。これによってIT部門と業務部門の連携を強化し、全社的なIT活用・データ活用を推進しやすくなるでしょう。

Microsoft Azureとは何か?入門から応用まで徹底解説

クラウドとは何か?Azureとは何か?導入のメリットや構成、コストに至るまでの基礎的な知識から、どのように活用すべきかまでを徹底的に解説しています。

Microsoft Azureとは何か?入門から応用まで徹底解説

ブログ記事を見る

まとめ

AIOpsとは、AIの機械学習機能を積極活用したIT運用方法のことです。Microsoft Azure関連サービスの中には、Azure MonitorなどAIOpsに関するものもあります。AIOpsの導入を検討する際には、ぜひ併せて利用してみてください。

Microsoft Azure製品カタログ
  • fb-button
  • line-button
  • linkedin-button
RELATED SITES

関連サイト

CONTACT

サイト掲載の
お問い合わせ

TOP