AIOps：IT運用自動化で避けるべき落とし穴

現在のIT運用管理では、これまで以上に大規模かつ高速で相互接続された環境に対応する必要があります。従来の監視やルールベースのシステムだけでは、サービスの安定性を維持するのは困難です。

AIOpsは、機械学習をライブシステムのシグナルに適用し、エンタープライズAIエージェントを使ってインシデントをより動的に分析することで、運用を変革しています。

環境が予測不可能に変化する中、この変化によってチームは静的な監視から、より適応的な対応へと進化できます。

AIOpsとは？

AIOps（IT運用のための人工知能）は、機械学習や高度な分析を運用データに適用し、手動介入に頼らずにITシステムの健全性とパフォーマンスを管理します。

ガートナーが2016年に提唱したこの用語は、静的なルールではなくリアルタイムのシステムデータから学習することで、異常検知、イベントの関連付け、根本原因の特定、インシデント対応などの主要な運用タスクを自動化するプラットフォームを指します。

最新のAIOpsはさらに進化し、検知モデルとAIエージェントを組み合わせて関連する問題を結び付け、ツールを横断して解決を導くことで、より動的で受動的でない運用を実現します。

AIOpsの主要な概念

AIOpsはMLOpsやDevOpsとどう違うのか？

自動化やデータ駆動型のワークフローがITやソフトウェアの現場で一般化する中、AIOps、MLOps、DevOpsといった用語が一緒に語られることが増えています。

これらは信頼性・スケーラビリティ・応答性の向上という共通の目標を持ちながらも、テクノロジーライフサイクルの異なる領域で機能します。3つとも複雑さを自動化で管理する点は共通しているため、役割が混同されがちです。

AIOpsはどのように機能するのか？

AIOpsは、機械学習を日々の運用に取り入れ、システムが問題を早期に発見し自動で対応できるようにします。

異常な挙動を検出し、関連する問題を結び付け、誰かが介入しなくても対応を自動で実行します。

この流れを例示するために、あるEC企業のチェックアウト処理がピーク時に突然遅くなるケースを考えます。

ステップ1：運用データの収集と準備

チェックアウトの遅延を早期に察知するため、AIOpsプラットフォームはWebサーバー、API、データベースからライブメトリクスを取り込みます。

レイテンシデータ、トランザクションエラー、システムログを整理・整合し、リアルタイムの全体像を構築。これにより検知モデルが一貫した信頼できるシグナルを分析できます。

ステップ2：複雑なシステムでの異常検知

トラフィックがピークに達すると、プラットフォームは学習済みのベースラインと比較して異常なチェックアウト応答時間を検知します。

AIエージェントがこれらの異常を閾値超過前に強調表示し、遅延への早期対応を可能にします。

エージェントはAIOpsスタックの一部ですが、AIエージェントの構築ガイドでは、シグナルを横断的に分析し意思決定する構造について解説しています。

一部のプラットフォームでは、クラウドインフラやネットワーク、データベースなど特定領域に特化した垂直型AIエージェントを導入し、精度を高めています。

ステップ3：環境をまたいだインシデントの関連付け

プラットフォームは、チェックアウトのレイテンシ上昇と同時に発生しているデータベースクエリ遅延やネットワークパケットロスを相関付けます。

AIエージェントが関連シグナルを横断的に分析し、インシデント全体を再構築。遅延の原因がフロントエンド単体ではなく、バックエンドの負荷がシステム全体に波及していることを特定します。

これらの機能は、専門モデルが連携してインシデント全体像を構築するAIエージェントのオーケストレーションの一例です。

よくある例としては、ユーザーがチェックアウトエラーに遭遇し、その根本原因がアプリケーションではなくAWSインスタンス障害にある場合などが挙げられます。

ステップ4：重大イベントへの自動対応

AIOpsプラットフォームがAWSインスタンス障害によるチェックアウト性能低下を確認すると、あらかじめ定義されたアクションを実行します。

これにはチェックアウトAPIの自動スケーリングやデータベーストラフィックの迂回などが含まれ、全体的な障害が発生する前にプラットフォームの安定化を図ります。

ステップ5：モデルの継続的学習と調整

解決内容がシステムにフィードバックされると、やり取り全体の運用データが異常検知モデルの再学習に活用されます。

このフィードバックはAIエージェントのインシデント横断的な分析力も高め、より適切な自動対応判断につながります。

これによりAIOpsプラットフォームは、初期の異常検知や関連イベントの精度向上、より効果的な自動対応を継続的に実現できるようになります。

AIOpsの主なユースケースは？

AIOpsシステムの進化に伴い、研究者たちは従来のITシステムと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせ、長年の運用課題に取り組んでいます。

2025年発表の論文「Empowering AIOps」（ACMソフトウェア工学シンポジウム）は、LLMがシステムログやインシデントレポートなどの非構造化データを解釈し、AIによる洞察の説明性も向上させることを示しています。

この変化はAIシステム導入への大きな一歩であり、ますます複雑化する環境でスピードと品質を維持する必要があるチームにとって不可欠になりつつあります。

これらの機能拡張により、AIOpsは最適化、システム健全性監視、サイバーセキュリティ、リソース配分といった分野で活用範囲を広げています。

システム健全性の監視とインシデント検知

AIOpsは、APIパフォーマンスの低下やバックエンドの負荷増大など、障害の初期兆候を強調表示し、ユーザーや重要サービスに影響が及ぶ前に問題を発見できます。

オープンソースAIOpsプラットフォーム「Keep」の共同創業者Matvey Kukuy氏は、

‍「大規模なエンタープライズインフラを管理していると、常に何かが起きており、何千ものイベントを扱うことになります。」

この膨大な量は手作業でのインシデント追跡をほぼ不可能にし、AIOpsプラットフォームが重要な事象の抽出を支援します。

ネットワークパフォーマンスの最適化

監視による早期警告だけでなく、AIOpsはネットワーク経路を動的に最適化し、変化する状況下でも速度と可用性を維持します。

ノード間の負荷分散や、負荷増大時のネットワーク経路調整、重要アプリケーショントラフィックの優先制御によって、レイテンシの最小化やサービス中断の回避を支援します。

サイバーセキュリティ防御の強化

運用およびセキュリティのシグナルを関連付けることで、AIOpsは従来の監視では見逃される隠れた脅威を明らかにします。

これにより、チームは環境内での横移動を検知し、新たな攻撃パターンに迅速に対応できます。

リソースとキャパシティの需要予測

稼働中のシステムの健全性管理に加え、AIOpsは将来の成長計画にも役立ちます。

どこでどれだけのキャパシティが必要になるかを予測することで、より賢明なインフラ拡張や長期的なリソース計画が可能になります。

AIOps戦略はどのように構築すべきですか？

成功するAIOps戦略の構築は、単に自動化ツールを導入するだけでは始まりません。

チームには、強固な運用基盤、信頼できるデータ運用、そしてAIによる運用でできること・できないことに対する現実的な期待が必要です。

1. システム監視と可観測性データの集約

AIOpsには、システム全体をリアルタイムで把握できることが求められます。ログ、メトリクス、トレース、イベントを一つの可観測性レイヤーに統合しましょう。

監視範囲の抜けやツールの分断は、パターン認識やインシデント検知の精度を下げます。可観測性を強化することで、AIOpsプラットフォームが正確なインサイトを提供するためのシグナルフローが確保されます。

2. インシデント管理プロセスの標準化

明確なエスカレーション経路がなければ、AIOpsは解決手順を効果的に自動化できず、混乱や誤動作の原因となります。

AIOpsは既存のインシデント管理に組み込まれるため、自動化レイヤーを追加する前に安定性と一貫性が不可欠です。

3. 高品質な運用データストリームの構築

AIOpsモデルは、リアルタイムかつ正規化された入力データにより、異常を確実に検知します。

チームは、データ取り込みの品質を検証し、イベントフォーマットを標準化し、冗長または価値の低いメトリクスを整理して、信頼できる運用データ基盤を作る必要があります。

4. 導入する初期ドメインの選定

AIOpsを全環境に一度に導入すると、制御できない複雑さが生じます。

まずはネットワーク監視、クラウドインフラ、アプリケーションの健全性など、特定の運用領域から始めましょう。

限定された領域を対象にすることで、モデルの調整や初期成果の測定がしやすくなり、後のスケールもスムーズです。

5. チームで現実的なAIOpsの期待値を共有する

AIOpsは検知やトリアージを高速化しますが、何を自動化すべきか明確にすることで、人の判断を補完し、無秩序な置き換えを防げます。

TIAAのシニアディレクター、Jay Rudrachar氏がGartnerに語ったように、

‍「最終的な最大のメリットは何か？顧客への影響となる障害やダウンタイムを可能な限り減らし、先手を打つことです。」

この考え方があれば、自動化できない・する必要のないことに無理に取り組むのを避け、ユーザーへの影響を減らす本質的な課題解決に集中できます。

6. AIOpsソリューションを慎重に評価する

すべてのAIOpsソリューションがあらゆる環境に適しているわけではありません。評価では、可観測性との統合、自動化の柔軟性、実運用での適応力に注目しましょう。

AIOpsの認定資格もありますが、プラットフォームの知識やアーキテクチャとの適合性の方が重要です。自社のデータアーキテクチャやシステム要件に合ったソリューションを選びましょう。

AIOpsプラットフォーム ベスト5

適切なAIOpsプラットフォームの選択は、チームがシステム障害にどれだけ迅速に対応できるか、インフラ拡張をどれだけ自信を持って計画できるかに直結します。

目標は単なるアラートの高速化ではなく、日常の運用に自動化を組み込みつつ、新たな死角を生まないことです。

1. PagerDuty

PagerDutyは、リアルタイムのインシデント対応、自動化、イベントインテリジェンスに特化したAIOpsプラットフォームです。監視ツール、可観測性プラットフォーム、オンコールチームをつなぎ、問題の検知・診断・対応を迅速化します。

AIチケッティングの仕組みで広く利用されており、アラートからインシデントチケットを自動生成し、JiraやServiceNowなどのITSMツールと連携してエスカレーションします。

AIによるイベント相関でノイズを減らし、重要なインシデントを浮き彫りにします。チームはアラートの強化やアクションの自動実行、重大度に応じたエスカレーションなどの自動化ワークフローを設定できます。

Slack、ServiceNow、Jira、Datadog、AWS CloudWatchなどとの連携に対応。イベントオーケストレーション、適応型学習モデル、対応プレイブックにより、チームのインシデント管理を支援します。

主な特徴:

• リアルタイムイベント相関とノイズ削減
• ランブックと動的ルーティングによるインシデント対応自動化
• AIによる異常検知とアラートグルーピング
• 監視・チケッティング・コラボレーションツールとの連携

料金：

• 無料プラン：小規模チーム向けの基本的なインシデント管理
• プロフェッショナル：21ドル/ユーザー/月 — オンコールスケジューリングやアラートグルーピングを追加
• ビジネス：41ドル/ユーザー/月 — イベントオーケストレーションや自動化機能を含む
• エンタープライズ：大規模運用や高度なコンプライアンス向けのカスタム価格

2. Botpress

Botpressは、ノーコードのAIエージェントプラットフォームであり、チームが運用ワークフローのオーケストレーション、インシデント対応の自動化、インフラストラクチャイベントの管理を支援します。

リアルタイムのシステムシグナルを集約し、Botpressエージェントがアラートの発報、チケットの作成、課題のエスカレーション、解決手順の自動化をSlack、Jira、GitHub Actions、Grafana Cloudなどのツール間で実行できます。これらはすべてIntegration Hubから利用可能です。

従来の静的パイプラインに依存する監視スタックとは異なり、このプラットフォームではAIエージェントを使って、ライブのシステム状況に応じて運用フローを調整できます。これは現代のAIワークフロー自動化環境で不可欠な要件です。

インフラ運用のオーケストレーションレイヤーとして機能し、チームがチャット環境から直接エスカレーション管理、意思決定の自動化、システム操作を行えます。

主な特徴:

• エージェント・API・イベントワークフローのノーコードビルダー
• パイプラインシグナルやインシデントトリガー用のWebhook・API対応
• 動的エスカレーションのためのメモリ・条件付きルーティング
• 社内・外部アプリへのマルチチャネル展開

料金：

• 無料プラン：月額$0（AI利用枠$5付き）
• Plus：月額$89 — ライブエージェント振り分けやフローテスト機能追加
• Team：月額$495 — SSO、共同作業、アクセス制御対応
• Enterprise：大規模・コンプライアンス対応のカスタム価格

3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence（ITSI）は、システムの健全性を監視し、イベントを相関させ、複雑なIT環境全体で障害を予測する可観測性・AIOpsプラットフォームです。

これらの機能は、AIを活用したテレコム分野など、リアルタイムのシグナル相関が大規模ネットワークの稼働維持に不可欠な場面で特に有用です。

機械学習による分析で異常を検知し、サービス依存関係を追跡し、ビジネスへの影響に基づいてインシデントの優先順位を付けます。ITSIはメトリクス、ログ、トレースを統合し、システムパフォーマンスの全体像をチームに提供します。

ITSIの予測分析はサービス低下を事前に察知し、イベント相関エンジンはアラートノイズを減らして実行可能なインシデントを浮き彫りにします。

主な特徴:

• メトリクス・ログ・トレースを横断した統合監視
• サービス依存関係のマッピングとヘルススコアリング
• 障害の早期検知のための予測分析
• イベント相関・クラスタリングによるノイズ削減

料金：

• データ取り込み量やユーザー要件に応じたカスタム価格
• 通常はSplunk CloudまたはSplunk Enterpriseの一部として提供

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOpsは、IBMが開発したモジュール型のAI駆動IT運用プラットフォームです。ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体で、運用チームがインシデントを検知・診断・解決するのを支援します。

オープンスタンダードを基盤とし、IBMのCloud Pakスイートの一部として、説明可能なAIとポリシーベースの自動化を活用し、アラート疲れを軽減し、根本原因を特定し、システムの稼働時間を向上させます。

このプラットフォームは関連するアラートをグループ化し、リアルタイムで異常を検知し、ランブックや統合ポリシーを使って解決をガイドします。

ServiceNow、IBM Db2、Netcool/Impactなどのツールと連携でき、既存の投資を活かしながら運用基盤をモダナイズしたいチームに最適です。

主な特徴:

• インテリジェントなアラート相関と根本原因の特定
• リアルタイム異常検知とノイズ抑制
• 条件付き実行が可能なポリシーベースのワークフロー
• ITSMプラットフォーム、可観測性ツール、IBMシステムとの統合

料金：

• 導入規模に応じたカスタム価格

5. Ignio

DigitateのIgnioは、AI、オートメーション、アナリティクスを組み合わせてIT運用の課題を検知・診断・修復するAIOpsプラットフォームです。システムの挙動を学習し、インシデントを事前に管理する自律運用に重点を置いています。

Ignioの強みは、システムをマッピングし、障害を予測し、手動介入を待たずに自己修復アクションを実行するブループリント駆動モデルにあります。

ServiceNow、AWS、Azure、SAP環境など、エンタープライズITシステムとの連携をサポートしています。

予測分析と自動化を組み合わせることで、Ignioはチームのダウンタイム削減、リソース最適化、運用のスケールアップを追加負荷なく実現します。

主な特徴：

• 学習したシステムパターンによる自己修復型インシデント対応
• 動的な依存関係マッピングと予測分析
• 日常的な運用タスクの自動化
• クラウド、ERP、サービス管理プラットフォームとの統合

価格：公開されていません

AIOpsワークフローを今すぐ導入

Botpressを使えば、チームは大規模な運用シグナルを処理し、システムイベントに応じた動的ルールを設定し、静的なワークフローを作り直すことなく対応を調整できます。

エージェントは会話や解決策、エスカレーションをリアルタイムで記録し、新たなインシデントが発生した際に運用パイプラインの改善に役立ちます。

Jira、GitHub Actions、AWS、Grafana Cloudとの連携により、Botpressはインシデントワークフロー内で更新のトリガー、タスクのエスカレーション、メトリクスの直接取得が可能です。

今すぐ構築を始めましょう ― 無料です。

よくある質問

1. 自分の組織がAIOps導入の準備ができているかどうか、どう判断すればよいですか？

AIOps導入の準備ができているか判断するには、チームがアラート疲れに悩まされているか、インシデント対応が主にリアクティブかどうかを評価します。すでに構造化された可観測性データ（ログ、メトリクス、トレース）を収集していて、インテリジェントな自動化でMTTR（平均復旧時間）を短縮したい場合は、導入の準備ができています。

2. AIOpsに関する一般的な誤解にはどのようなものがありますか？

AIOpsに関する一般的な誤解は、人間のオペレーターを置き換えるものだという点ですが、実際にはアラートノイズをフィルタリングし、根本原因を迅速に特定することで人を支援します。また、AIOpsは大企業向けだけと思われがちですが、現代の多くのAIOpsツールは中規模組織にも十分対応できます。

3. AIOpsはエアギャップやオフライン環境でも動作しますか？

はい、AIOpsはオンプレミスソリューションとして導入すればエアギャップ環境でも動作しますが、クラウドのインテリジェンスフィードや外部データによるリアルタイム更新は利用できません。インサイトはローカルのテレメトリや過去データのみに依存する必要があります。

4. AIOpsプラットフォームでAIエージェントが下した判断の責任は誰が持ちますか？

AIOpsプラットフォームでAIエージェントが下す決定の責任は運用チームにあります。AIエージェントはアクションを提案したり、事前定義された対応を自動化できますが、ポリシーの設定や結果への責任は人間のオペレーターが担います。

5. AIによる運用上の判断の説明可能性はどのように確保されていますか？

AIによる運用判断の説明性は、詳細なログ、根本原因分析ツリー、相関グラフ、アラート発生やアクション実行の理由を記述した自然言語サマリーなどによって確保されます。多くのAIOpsプラットフォームでは、透明性を高めるために要因や信頼度も明示されます。