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AIOps とは？具体的な始め方を 5 ステップでわかりやすく解説！

AIOps とは？具体的な始め方を 5 ステップでわかりやすく解説！

生成AI

公開年月日: 2025.04.23

更新年月日: 2025.04.23

AIOps という言葉をご存知でしょうか？ IT 領域における課題を AI 活用で解決するためのアプローチであり、自社のビジネスを成長させるためには、 AIOps の実践が有効な選択肢になります。

本記事では、 AIOps とは何かという基礎知識や AIOps のメリット、ユースケース、始め方など、あらゆる観点から一挙にご説明します。 AI 活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

AIOps とは？

AIOps とは、 Artificial Intelligence for IT Operations の略であり、 IT 運用における課題を AI や機械学習を活用して解決するためのアプローチを意味します。

従来の IT 運用では、システムの監視やトラブルシューティングを人間が手動で行っていましたが、近年のシステムの複雑化により、対応が困難になっています。そこで、 IT 運用の新たなアプローチとして注目を集めているのが AIOps です。

AIOps は、膨大なデータをリアルタイムで解析し、異常の検知や根本原因の特定、さらには予測的な保守までを自動化することが可能です。これにより、システム障害の発生を未然に防ぐとともに、障害発生時の対応時間の短縮に繋がります。

AIOps の仕組みとしては、ログデータやメトリクス、イベントデータなどのデータを統合し、 AI を使って相関関係を分析します。そして、異常なパターンを検出した際にはアラートを出し、担当者が迅速に対応できるように注意を促します。また、過去のデータをもとに将来のトラブル予測を行い、事前に対策を講じることも AIOps の重要な役割の一つです。

このように、 AIOps を導入することで、 IT 部門はより効率的でプロアクティブな運用が可能となり、ビジネス全体の安定性と信頼性が向上します。現代のビジネスにおいて、 AIOps はとても強力な武器になると言えるでしょう。

AIOps の重要性

AIOps の重要性は、企業が直面する情報システムの複雑化と現代のビッグデータ時代に深く関係しています。

近年、企業の情報システムで生成されるデータは、かつてないほど大量かつ多様になっています。例えば、アプリケーションのログやセンサーから取得されるリアルタイムデータ、ユーザーのアクセス情報など、膨大なデータが日々生成されており、すべてのデータを従来の手法で管理・監視することは非常に困難です。

また、近年では膨大かつ多様なビッグデータを蓄積・分析するためのインフラが急速に整備されました。クラウドサービスの普及に伴い、インフラのストレージ機能や処理能力が飛躍的に向上し、企業は自社が保有するビッグデータをより効果的に活用できるようになったのです。

そして、 AIOps はこのような多種多様なデータをリアルタイムで解析し、 IT 運用を最適化するためのソリューションとして大きな注目を集めています。膨大なデータを AI が分析し、異常を即座に検知することで、システム障害の予防や迅速な対応が可能となり、 IT 運用の効率性・信頼性の向上に繋がります。

昨今、 AIOps の重要性が高まっている背景には、このような社会変化が根底にあることを理解しておきましょう。

AIOps と MLOps との違い

AIOps と MLOps は、どちらも AI や機械学習を活用した運用管理のアプローチですが、両者が取り組む領域や目的には明確な違いが存在します。

AIOps は AI 活用により膨大なデータを分析し、 IT 運用の最適化を目指すための手法です。例えば、システム障害の予測やリアルタイムでの異常検出、根本原因の特定などが AIOps の主な役割です。

一方、 MLOps （ Machine Learning Operations ）は、機械学習モデルの開発から運用までを効率的に管理するためのアプローチであり、モデルのトレーニングやデプロイ、監視、再トレーニングなどが具体的な内容として挙げられます。 MLOps の導入により、機械学習モデルの品質を維持しながら、本番環境で安定的に稼働させることが可能になります。

このように、 AIOps は IT 運用のための AI 活用であるのに対して、 MLOps は機械学習モデルの運用管理に特化したアプローチです。つまり、両者はそれぞれ異なる課題に対処するための手法であるため、自社の状況や課題に合わせて使い分けることが重要なポイントになります。

ただし、 AIOps と MLOps はどちらも業務プロセスの自動化と効率化を実現するための手法であり、データを活用して効率化を図る点は共通しています。このように、 AIOps と MLOps は異なる領域に焦点を当てていますが、現代の IT とデータ管理においては、両者ともに重要な役割を果たしていると言えるでしょう。

AIOps の導入 / 活用メリット

企業が AIOps を実践することで、具体的にどのような恩恵を受けられるのでしょうか。本章では、 AIOps の代表的なメリットを 3 つご紹介します。

コスト削減に繋がる

従来、システムの監視やトラブルシューティングを行うためには、多くの人的リソースが必要でしたが、 AIOps は AI 活用により作業プロセスを自動化できるため、コストの削減に直結します。

例えば、システム障害の早期検知や予測によって、ダウンタイムを最小限に抑えることができ、無駄なリソースの消費を回避できます。また、トラブル対応にかかる時間も短縮されるため、 IT チームの人件費や外部サービスの利用コストの削減にも繋がります。

ただし、 AIOps の実行にはプロジェクトチームの人的リソースや IT ツールの導入費用など、一定のランニングコストが発生します。そのため、コストの削減効果と照らし合わせて、どちらがコストパフォーマンスが高いのかを要件に応じてシミュレーションすることが大切です。

生産性向上に繋がる

AIOps は、 IT 部門全体の生産性向上にも大きく寄与します。日々の運用業務が自動化されることで、 IT チームは繰り返し作業やトラブル対応から解放され、より付加価値の高い業務に集中できるようになります。例えば、新サービスの開発や既存システムの最適化などにリソースを割けるようになるため、ビジネス全体の成長に繋がります。さらに、 AIOps が提供するリアルタイムなデータ分析とアラート機能により、あらゆる場面で迅速な対応が可能となり、業務効率が大幅に向上することでしょう。

データドリブンな意思決定を実現できる

AIOps の最大のメリットの一つとして、データドリブンな意思決定を実現できる点が挙げられます。 AIOps は膨大なデータをリアルタイムで解析することで、 IT 運用に関する有益なインサイト（洞察）を抽出します。

これにより、経営層や IT 部門はデータに基づいた客観的な判断を行うことができ、戦略的な意思決定を実現できます。例えば、どのシステムが最もリスクが高いか、どの部分に投資すべきかといった、具体的なアクションプランをデータに基づいて検討できるため、結果として自社のビジネス成長に繋がります。

AIOps の主要コンポーネントと技術

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本章では、 AIOps の主要なコンポーネントと技術についてご説明します。 AIOps を理解するうえで重要な要素になりますので、確実に内容を理解しておきましょう。

ビッグデータと高度な分析

AIOps の基盤となるのが、ビッグデータとその高度な分析技術です。現代の企業は膨大な量のデータを日々生成しており、ログファイルやアプリケーションのメトリクス、ネットワークデータなど、様々なデータが社内に存在しています。

そして、 AIOps ではこれらのデータを集約し、高度な分析アルゴリズムを用いてパターンやトレンドなどを把握します。その結果、従来の手法では見逃されがちな異常や関連性を AI が抽出することが可能になり、迅速かつ的確な対応に繋がります。

機械学習による予測と自動化

AIOps の重要なコンポーネントの一つとして、機械学習を活用した予測と自動化が挙げられます。例えば、機械学習モデルが過去のデータから学習を行うことで、将来の障害発生やパフォーマンス低下などのリスクを予測できるようになります。

これにより、サーバーの負荷が高まる前にリソースを自動的に増やしたり、特定のパターンが検出された時に自動で対処したりすることが可能になります。その結果、システムが停止する前に適切な対応を実施でき、ダウンタイムのリスクを大幅に低減できます。

リアルタイムモニタリングと異常検知

リアルタイムモニタリングと異常検知についても、 AIOps の重要なコンポーネントの一つです。 AIOps はシステムのあらゆる側面を 24 時間 365 日リアルタイムで監視し、異常が発生した瞬間にそれを検知します。

従来の単純な閾値設定とは異なり、 AI がシステムの通常動作を事前に学習しているため、わずかな異常に対しても敏感に反応することが可能です。異常値検出アルゴリズムや、機械学習によるパターン認識技術が活用されます。これにより、問題が顕在化する前に早期に対処することができ、重大なトラブルの回避に繋がります。

インテリジェントな自動修復

AIOps の大きな特徴として、インテリジェントな自動修復機能が挙げられます。例えば、特定のプロセスが予期せぬタイミングで異常停止した場合、 AIOps が該当プロセスを再起動するなど、問題を自動解決するためのアクションを実行します。

このように、システムに何らかのトラブルが発生しても、人間（手動）の介入を最小限に抑えながら迅速かつ自動的に修復を行うことで、システムの安定性と可用性を維持します。その結果、 IT 運用チームの負担が軽減され、システムの信頼性向上に繋がります。

AIOps のユースケース

ここまで、 AIOps について詳しく解説してきましたが、主にどのような場面で使われているのでしょうか？本章では、 AIOps の代表的なユースケースをご紹介します。

異常検知

AIOps の代表的なユースケースとして、異常検知が挙げられます。企業の IT システムで生成されるデータの中には、システム障害の兆候が隠れていることがありますが、 AIOps はこれらのデータをリアルタイムで監視することで、通常とは異なるパターンや異常な動きを即座に検知します。

例えば、突然のトラフィック急増や特定サーバーの異常なリソース消費などを検出することで、潜在的な問題を早期に発見し、対策を講じることができます。これにより、システムのダウンタイムを最小限に抑えることができ、ビジネスの継続性の確保に繋がります。

障害の原因特定

AIOps は、システム障害が発生した際の原因特定にも大いに役立ちます。従来、障害の原因を突き止めるためには、多くの時間とリソースを費やす必要がありました。しかし、 AIOps はシステム内の各種データを分析し、障害発生前後のイベントを追跡することで、根本的な原因を手間なく特定できます。

例えば、特定のアプリケーションのアップデートが問題を引き起こした場合、そのアップデートを自動的にロールバックするなど、迅速な対応が可能になります。これにより、復旧時間が短縮され、ビジネスへの影響を最小限に抑えることができます。

パフォーマンス分析

IT システムが最適なパフォーマンスを発揮し続けることは、ビジネスの成功に直結しますが、このパフォーマンス分析も AIOps の代表的なユースケースの一つです。 AIOps を実践することで、システム全体のパフォーマンスデータを継続的に収集し、どの部分がボトルネックになっているのかを特定できます。

例えば、ある時間帯に特定のアプリケーションがリソースを過剰に消費している場合、 AIOps でその原因を分析すれば、リソースの再配分や設定調整などに繋げることができます。これにより、システムのパフォーマンスを最大限に引き出せるようになり、ユーザーの満足度向上に繋がります。

AIOps を始めるための 5 ステップ

AIOps を実践する際には、計画的にプロジェクトを進めることが大切です。本章では、 AIOps の始め方を 5 つのステップに分けてご説明します。

Step.1 目的の明確化

はじめに、 AIOps の導入目的と達成したい目標を明確化することが大切です。

具体的な目標設定の例としては、

システムの稼働時間の最大化
障害の予測精度の向上
コストの削減

などが挙げられます。

このように、具体的な目的と目標を設定することで、組織全体が一体感を持ってプロジェクトに取り組むことができます。また、目的・目標の明確化により、 AIOps 導入後の効果測定や改善活動を円滑に行えるようになるため、時間をかけて慎重に検討することをおすすめします。

Step.2 データの収集・統合

具体的な目的を設定したら、次に AIOps の基盤となるデータの収集・統合を行います。企業の IT システムには多種多様なデータが存在するため、これらを一元的に収集し、使いやすいように統合しなければいけません。

また、データを効率的に活用するためには、統合前にノイズの除去やフォーマットの統一、データのクレンジングなど、データの前処理を行う必要があります。データの質と量は AIOps の成果に直結する重要な要素であるため、可能な限り多くのデータを品質を維持したまま収集・管理することが大切です。

Step.3 適切なツール・プラットフォームの選定

効果的な AIOps を実現するためには、 IT ツールや IT プラットフォームの導入が有効な選択肢になります。例えば、データレイクやデータウェアハウス（ DWH ）などのツールを活用することで、データ基盤を効率的に構築でき、データの保管や分析、可視化などを円滑に実施できます。

また、ツールを選定する際には、スケーラビリティやリアルタイム性、使いやすさ（ユーザーインターフェース）、セキュリティ機能など、あらゆる観点から検討を進めることが大切です。なお、既存の IT インフラと統合できるかどうかも確認する必要があるため、忘れないように注意しておきましょう。

Step.4 モデルのトレーニングと検証

使用するツール・プラットフォームを決めたら、次はそのインフラ上で AI モデルのトレーニングを行います。はじめに、過去のデータを用いてモデルをトレーニングし、その予測精度や異常検知能力を検証します。この時、モデルの性能を評価し、必要に応じてパラメータ調整やデータ追加を行うことで、モデルの精度向上に繋がります。

パラメータに関しては以下の記事で詳しく解説しています。

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