ITを運用するためのAIとして知られる「AIOps」は、システム運用を自動化しパフォーマンスを最大化できることから、注目を集めている手法です。AIOpsを活用した業務の効率化は今後もますます需要が高まると予測され、AIOpsを駆使できると、転職市場でもニーズが大きい人材となります。
本記事では、AIOpsの特徴や導入するメリット、企業での効果的な活用方法などを解説します。
AIOps（エーアイオプス）とは
AIOpsは、どのような特徴があるのでしょうか。最近注目される理由も含めて解説しましょう。
■AIOpsの概要
AIOpsとは、Artificial Intelligence for IT Operationsの略称で、「ITを運用するためのAI（人工知能）」と理解されています。AIや機械学習を組み合わせて複雑化したビッグデータを学習させ、ITシステムの運用を自動化することで効率化を図る手法です。AIOpsは、2016年にアメリカの調査会社であるガートナー社によって提唱されました。
AIOpsにより、今まで人の手で行われてきたシステム運用業務を自動でサポートでき、より正確かつスピーディな運用が可能となります。
AIOpsの特徴
AIOpsの最大の特徴は、AIの特徴でもある処理の速さと正確性を、IT運用に取り入れることができる点です。また、システムやネットワーク、クラウドなど、複数のデータソースからデータを取り込むことが可能です。
このデータの取り込みと同時に、機械学習を利用して大量のデータを自動的に分析できるのも、AIOpsの特徴の一つです。分析してパターンを検出することで、既存の課題を特定するほか、今後発生し得る問題予測なども可能となります。これにより、多様な脅威に対する予防や、運用監視の効率化も実現します。
AIOpsが注目される理由
現代のビジネスシーンではDX推進が急務とされ、あらゆる業務でシステム化が進んでいます。企業の情報システム１つをとっても、オンプレミスやクラウド、仮想化など多様化しており、企業内の拠点や部署ごとで、異なるツールや運用ルールを採用していることも珍しくありません。また、こうした情報システムにより、膨大なデータが生成されています。
一方で、これらのデータを処理するIT人材は慢性的に不足しており、システム運用のために人的リソースやコストを割かねばならないケースが増えています。エンジニアが社内にいたとしても、膨大な量のデータを分析・解析する負担が、日増しに大きくなっています。
こうしたビジネス環境の変化に伴い、ITシステムの運用を自動化するAIOpsが注目されるようになりました。AIOpsの導入により、情報システムで生成される大量かつ多様なデータを、AIらしい処理の速さや正確性を活かして収集・分析できるようになります。これをあらゆるIT運用に活用することで、業務の効率化を実現できるのです。
AIOpsを導入する主なメリット
AIOpsを導入することで、どのようなメリットを得られるのでしょうか。
■処理速度の向上
前述したように、AIOpsの導入により、AIの特徴である処理速度を向上させることができます。サーバーやクラウド、ネットワーク機器やセキュリティ機器などの異なるソースから出力される膨大なデータも、AIOpsによりリアルタイムで分析可能となります。
■正確性・生産性の向上
AIOpsは、人の手では実現できない安定したパフォーマンスを期待できます。AIによる正確なサポートにより、ヒューマンエラーを防げるのも魅力のひとつです。また、発生したアラートやその対処方法をAIが分析・学習するので、重大なアラートを予測でき、リスク回避につながります。結果、運用業務の生産性向上も期待できるでしょう。
■コスト・リソースの最適化
データ収集・分析の自動化と高速化、正確性の向上により、人的リソースや工数、保守運用コストの削減につながります。これにより、人材やコストの最適化が可能となり、業務の効率化、働き方改革実現などのメリットを得られます。
■社内連携の強化
AIOpsの効果を最大化するには、情報システム部門だけではなく、営業やマーケティング、顧客対応セクションなど、各部門との調整や連携が重要となります。AIOpsを導入することで、部署を超えた情報共有や業務連携がうまれ、組織全体の生産性向上も期待できます。
AIOpsの用途・活用シーン
AIOpsは、主に以下のような用途で活用できます。
■パフォーマンス分析・監視
AIOpsは、高度なAI技法により、様々なデータ形式や膨大な量のデータを分析し、保守業務を自動で行います。複雑なインフラ環境でも高レベルの監視を行い、システムのパフォーマンスを正常に保ちながら最大化に貢献します。
■異常検知
AIOpsは、過去のデータと比較して、突出して異なるイベントやアクティビティなどの異常値を特定します。過去のデータやスコアと比較分析を行ったKPIを学習して、一定条件の閾値を超えた値を異常検知します。これにより、問題を未然に防ぐことができます。
■原因の特定・分析
AIOpsでは、異常を検知した際の原因も特定できます。異常なイベントを自動的に分類し、対応が必要と判断された場合は、過去のデータから対処法を検出します。対処の要・不要も判断できるので、運用コスト削減にもつながります。
■IT サービス管理
ITサービス管理 (ITSM)と は、社内のITサービスの設計や構築、提供、サポートまで、すべてのプロセスを指します。AIOpsは、ITサービス管理でも有効活用できます。AIですばやくデータを分析して、問題を特定し解決につなげることで、IT部門の作業効率と効果を向上させます。
■自動化
従来は、アラートが発生した際に、その発生源や原因分析を手動でまとめる必要がありました。AIOpsでは、データを複数のソースから自動的に収集して相関付けができるので、これらを自動化できます。迅速かつ正確に対応できるので、飛躍的な業務効率化が実現するのです。
AIOpsをビジネスで活用するには
ここからは、ビジネスにおけるAIOpsの活用方法の一例を、業界別に紹介しましょう。
■医療用ITでの活用法
医療の現場におけるAIOpsの活用法としては、医療機関を標的とするランサムウェアからの防御が挙げられます。電子保存されたカルテなどの個人情報も、安全に保護できるようになります。また、内外のビッグデータをAIOpsで分析することで、様々な研究や診断に汎用できるようになります。
■小売向けITでの活用法
小売業では、AIOpsを活用することで、リアル店舗やオンラインショップなど全てのチャネルのデータを同期できます。これにより、様々なタッチポイントにおける最適な顧客体験の提供など、効果的なマーケティング活動が可能となります。レジなし決済が一般化するのも、そう遠くはないでしょう。
■製造業向けITでの活用法
製造業では、工場内のリアルタイム監視により、稼働率や品質レベルなどを瞬時に分析して、課題の早期解決が可能となります。履歴データとAIの予測分析を組み合わせれば、ロスを最小化し、高い収益性を確保できます。また、機械が故障する前に保守できる、予測メンテナンスも役立つことでしょう。
■金融サービス向けITでの活用法
金融業においては、日々増加して先鋭化しているサイバーセキュリティの脅威が、発生した際にいち早く検知し、分析・ブロック・封じ込めを迅速に行うことができます。また、ブロックチェーンなどの最新テクノロジーにも対応できるようになります。モバイルバンキングやデジタルバンキングのユーザビリティ改善など、顧客満足度向上も実現します。
AIOpsを駆使できるエンジニアは需要が高まる
2016年にガートナー社が提唱したことで知られるようになったAIOpsは、まだまだ過渡期であるといえます。今後はますます進化して、ビジネスシーンでの利用も一層拡大すると考えられます。また、業務の効率化を実現するAIOpsは、多くの企業が課題としている働き方改革も推進します。さらに経産省が2019年に公表した「IT人材需給に関する調査」によると、IT人材は2030年には最大79万人不足するとしています。
このような背景から、AIOpsを駆使できるエンジニアは、転職市場でも需要が高まることでしょう。有利な条件で転職を進めたいのであれば、AIOpsの知識やノウハウは、身につけておくべきといえるでしょう。
まとめ
AIOpsは、システム運用を自動化し業務効率化につながることから、ビジネス需要の拡大が予測され、ぜひとも学んでおきたい手法です。AIOpsの活用法は多種多様で、業界やシーンによって目的や役割が異なります。AIや機械学習、データサイエンスなどの分野に就職・転職を考えているなら、AIOpsの知識やスキルも習得しておくようにしましょう。
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