【最新技術】AIOpsとは？ユースケースや導入の注意点を解説
近年は、DXの推進によってあらゆる情報が電子化され、多くの企業でさまざまなITツールが活用されています。一方で、社内で扱うデータやシステムの量が増えたために、IT人材の不足が深刻化している企業も少なくありません。
そのため、注目されているのが「AIOps」です。しかし、「AIOpsが何かわからない」と悩む方も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、AIOpsの概要やユースケース、導入時の注意点を中心にご紹介します。
- AIOpsの読み方や概要を知りたい
- AIOpsのユースケースを把握して、自社への導入を検討したい
- 社内にAIOpsを導入する前に注意すべき点があれば知りたい
という方はこの記事を参考にすると、AIOpsの概要や具体的なユースケースがわかるだけでなく、導入前に準備しておくべきことについても把握できます。
目次
AIOps（エーアイオプス）とは
AIOps（読み方：エーアイオプス）とは、米国のICT企業であるガートナー社によって提唱された言葉で、「ビッグデータとAIまたは機械学習機能を組み合わせて、ITのスムーズな運用に活かせるソフトウェアシステム」のことです。
Artificial Intelligence for IT Operations（人工知能活動）の略で、AIを活用して大量のデータを自動分析してパターンを分析します。たとえば、データ同士の関連性調査や異常検知を24時間体制で実施可能です。
そのため、トラブルの調査・解決にかかる時間の大幅な短縮や異常予兆の察知などに活用され、今後も多くの分野で導入が期待される技術です。
AIOpsを実践する3つのツール
AIOpsを実践するツールには、おもに3種類あります。以下では、それぞれの特徴を解説しているので、自社でAIOpsを導入するときの参考にしましょう。
データ・アナリティクスツール
データ・アナリティクスツールは、企業が顧客データをはじめとした大量のデータを取得できるようになった昨今、収集したデータを効率的に分析して課題改善に活かすためのツールです。
ただし、多様なデータを扱える一方で、使いこなすには高度な技能が必須であるため、具体的な目的なく導入すると持て余してしまう恐れがあります。
したがって、導入するときは、どのようなデータを分析してどのように活用したいかを明確にしたうえで、AIやデータ分析の知見がある人材を確保しておきましょう。
AIOps機能ツール
AIOps機能ツールとは、機械学習によってパターンを分析し、ネットワークやセキュリティの監視に役立つ機能を備えています。
具体的には、「DATADOG」や「LogicMonitor」などのツールがあります。利用する場合に、高度な専門知識は必要ありませんが、検知した異常の原因が監視しているシステム以外にあると、正しい原因分析ができません。
AIOpsプラットフォーム
AIOpsプラットフォームは、あらゆるシステムからデータを取り込み、データ間の関連性を把握して障害が発生したときの復旧作業をすばやく実施するのに役立ちます。
具体的には、「moogsoft」や「BigPanda」などのツールが挙げられます。さまざまなツールで取得したデータを一元化できる点が特徴です。
AIOpsのユースケース
ここでは、AIOpsが実際にどのような場面で使われるのか、具体的なユースケースをご紹介します。AIOpsの活用イメージが持てないという方は必見です。
パフォーマンス監視
1つ目のユースケースは、ネットワークのパフォーマンス監視です。
社内の業務には多くのITシステムが取り入れられています。そのため、システムのパフォーマンスが落ちると、業務が滞るリスクがあります。
そのため、サーバーやコンピュータのパフォーマンス状態をAIが24時間体制で監視することでネットワークの遅延をいち早く察知したり、遅延の原因をすばやく分析したりすることを可能し、業務効率の維持・向上につなげられるのです。
異常検知
2つ目のユースケースは、異常検知です。
業務に利用しているITシステムに不具合や異常が発生すると、業務が遅滞するだけでなく、顧客や取引先にも迷惑をかける恐れがあります。
そこで、AIOpsを活用すると、過去のデータからわずかな異常の予兆の発見や原因の特定がスムーズになるため、迅速に対応できるのです。
ITサービスの最適化
3つ目のユースケースは、AIOpsでITサービスを管理して最適化することです。
社内で利用するITサービスを正しく管理できていないと、キャパシティ不足による処理速度の遅延やサーバーダウンなどのトラブルが発生しかねません。そこで、AIOpsを活用して利用履歴から必要なリソースを把握しておきましょう。
AIOpsの導入によって、社内で利用されるITサービスや顧客情報から、必要なストレージ容量の予測し、適切なリソースを割り振れるようになります。
AIOps導入の注意点
AIOpsを社内に導入するときには、以下の2つの注意点があります。
- AIOpsの精度が低い恐れがある
- 導入可否の検討が難しい
AIOpsは、過去のデータを学習して異常を検知し、トラブルの防止や解決に役立ちます。一方で異常を判断するときに、異常ではないものを異常と判断する「過剰検知」や異常をスルーしてしまう「見逃し」のリスクがあります。
AIOpsを導入するにあたって、小規模のチームで試しに利用して効果を検証するPoCが実施されることがあります。しかし、異常検知の精度を確かめるには、トラブルが起こるまで待たなければならず、なかなか検証が進まない恐れがあります。
AIOpsを導入するときには、以上のようなハードルがあるので安易に導入せず、十分に社内で準備をしておくことが重要です。
AIOpsを導入する前に準備すべきこととは
以下ではAIOpsを導入する前に準備すべきことを解説します。
AIOpsソリューションツールを導入すると、ビッグデータの解析や24時間体制のシステム監視が可能になります。一方で、使いこなすには高度な知見や技術が必要なので、業務が属人化する恐れがあるのです。
そのため、AIOpsを導入する前に、ITに詳しい人の知識やシステムの操作方法などを、ナレッジとして社内に蓄積しておく仕組みを整えましょう。具体的には、誰もが欲しい情報に確実にたどり着けるように優れた検索機能を備えたITツールが有用です。
結論、AIOpsの導入効果を最大化するには、社内の情報を一元化可能で検索性に優れたAI搭載のナレッジ管理ツール「ナレカン」一択です。
ナレカンの「記事」には、テキストやファイル、画像など形式が異なるナレッジを一元管理できます。また、超高精度の「自然言語検索」が備わっているので、蓄積したすべてのナレッジからナレカンのAIが横断検索して、最適な回答を生成してくれるのです。
業務効率を向上させるAI搭載のナレッジ管理ツール「ナレカン」
「ナレカン」｜社内のナレッジに即アクセスできるツール
「ナレカン」は、社内のナレッジに、即アクセスできるツールです。
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また、ナレカンを使えば、欲しい情報が即見つかります。
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更に、「初期導入支援サポート」と「ご利用中サポート」もあり、支援も充実しています。「すぐに使える状態にセットアップ」「月に1度のオンラインミーティング」など、実際に、社内のナレッジが動き出す仕組みを整えます。
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ナレカン内に一元化したナレッジは、「断捨離機能」によって、常に最新でフレッシュなものになります。そのため、ナレッジが陳腐化することがありません。
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AIOpsの概要やユースケースまとめ
これまで、AIOpsの概要やユースケース、注意点を中心にご紹介しました。
AIOpsを導入すると、社内のITシステムの管理が効率化される一方、使いこなすには専門的な知識を有した人材が必要であるため、社内準備を整えたうえで、慎重に導入を検討しなくてはなりません。
そのため、まずは社内情報を一元化して業務に活用しているナレッジを整理するところから始めましょう。とくに、AIがナレッジを横断検索して最適な回答を自動生成してくれるツールであれば、「欲しい情報が見つからない」というストレスがかかりません。
したがって、AIが搭載された社内ツールを導入するなら、社内のナレッジを生成AIが検索して、思い通りの情報が見つかるナレッジ管理ツール「ナレカン」一択です。
ぜひ「ナレカン」を導入して、社内の情報を活用しやすい体制を整えましょう。
