AIOpsとは？仕組みやメリット、導入方法などを
初心者向けにわかりやすく解説

近年では、クラウドサービスの普及やIoTデバイスの増加などにより、IT運用が煩雑化したり、運用担当者の負担が大幅に増えたりするケースも珍しくありません。また、それに伴いデータの取扱量が増え、「IT運用を最適化したいものの、分析作業にまで手が回らない」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。

このようなケースでは、今回紹介するAIOpsの仕組みを採り入れるのがおすすめです。AIOpsは、AI技術を駆使してIT運用を効率化・自動化するための手法で、AI技術の進展とともに注目度が高まっています。AIOpsを導入すれば、パフォーマンス監視やデータ分析、障害対応といったIT運用に求められる作業を、いままでよりも短時間かつ少ない負担で実施できるようになります。

本記事では、AIOpsの仕組みや役割、導入メリット、導入手順などを詳しく解説します。あわせてAIOpsの活用ケースも紹介しているので、IT運用の煩雑化に悩まされている方は、ぜひ参考にしてください。

AIOpsとはAI技術を活用してIT運用を効率化・自動化する手法

まずは、AIOpsの概要や注目されている理由、MLOpsとの違いなどを解説します。

AIOpsの概要

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）とは、AI技術や機械学習の仕組みを活用して、IT運用を効率化・自動化する手法です。

AIは機械学習を通じて膨大な量のデータを読み込み、データ同士の関連性や法則性を自ら習得できます。この仕組みを活用すれば、システムに異常が発生した際に速やかに問題を検知したり、インシデント（事故につながる恐れがある事象）を事前に予測したりといったことが可能になります。そのため、AIOpsを活用することで、従来のIT運用で発見するのが難しかった未知の脅威を素早く発見できるほか、既存の問題に対しても迅速に対応できます。

また、ITシステム全体のパフォーマンスやログの監視、データ分析など、運用に必要な幅広い種類の業務をAIに肩代わりしてもらうことも可能です。AIOpsのシステム内で自動対応の定義や閾値を設定することで、ITシステムのキャパシティプランニングやデバイス管理といった作業まで自動化できます。自動化する作業範囲が増えることで、IT運用における効率化や生産性向上に寄与します。

AIOpsが注目される背景

AIOpsが注目されているのは、IT運用の複雑化やAI技術の進展といった社会的な背景があるためです。

現代のビジネス環境では、クラウドサービスの普及やIoTデバイスの増加などにより、運用対象となるITシステムの種類や数が大きく増えています。また、2010年頃からビッグデータと呼ばれる概念が登場し、業務のなかで取得・生成されるデータも膨大な量に達します。

一方で、IT関連のさまざまな技術革新により、データを効率良く活用したり、運用を最適化したりするためのインフラが整いつつあるのも事実です。AIに用いられる機械学習やディープラーニングをはじめ、ビッグデータに特化したデータ解析システムなどもあり、このようなインフラを活用することで、年々複雑化しつつあるIT運用をより効率的に行えます。

AIOpsには、異常検知やパフォーマンス監視、ボトルネック分析、ITサービス管理といった機能が含まれており、IT運用を効率化するための仕組みをワンストップで利用できるのが特徴です。

MLOpsとの違い

AIOpsとよく似た用語としてMLOpsがありますが、両者は根本的な仕組みが大きく異なる概念です。

MLOps（Machine Learning Operations）とは、機械学習モデルの開発や運用を効率化し、優れたシステムを構築するための手法です。機械学習モデルには、学習データや検証データ、パラメータ、ソースコードといったさまざまな構成要素が含まれており、管理や検証を行う際に作業が煩雑になりやすい傾向があります。MLOpsを活用すれば、このような構成要素を一元的かつ効率良く管理できるほか、パフォーマンス監視やモデルの更新といった作業を自動化できるため、業務の効率化にもつながります。

一方のAIOpsは、AI技術を活用してIT運用を効率化するための仕組みです。そのAI技術には機械学習のプロセスも組み込まれているため、MLOpsはAIOpsの前段階で処理すべきプロセスだといえます。

つまり、機械学習モデルの運用を最適化したい場合はMLOpsを、IT運用全体を最適化したい場合はAIOpsを活用するなど、目的に応じて使い分ける必要があります。

AIOpsの仕組み・プロセス

AIOpsは、データ収集からパターン検出、解決策の提案といったプロセスを経て、特定の処理を実行します。一連のプロセスを押さえることで、AIOpsの仕組みを理解しやすくなります。

1. データ収集

IT運用における問題を特定し、課題を解消するには、まずITシステム全体に蓄積されたデータを収集する必要があります。AIOpsでは、複数のデータソースと連携しつつ膨大な量のデータを自動的に収集できます。

また、あらかじめ測定基準を定義することで、収集したデータからノイズを取り除くことも可能です。ノイズとは、例えば、観測データに含まれる欠陥や、ソーシャルデータにおける信頼性や信憑性に欠ける情報、あるいはセンサーから取得したローデータといった単独では意味をなさないデータなどがあげられます。ノイズを除去することで、ビッグデータのなかから有用な情報のみを抽出でき、結果として分析結果の精度向上につながります。

2. パターン検出・解決策の提案

データを収集しノイズを取り除いた後は、ITシステム全体のイベントデータとの関連付けを行います。

機械学習には、あらかじめ正解となるデータを与えて学習を進める「教師あり学習」や、正解データを与えずに基本構造や分布をモデル化する「教師なし学習」などの手法があります。このような手法を活用し、イベントに異常が発生した際のパターンを検出することで、システム障害やパフォーマンス上の問題の原因を正確に特定できるようになります。

また、AIOpsでは、詳細な分析によって問題を解決するための提案を行えるのも特徴です。アラートの自動通知や解決策の自動送信といった機能により、リアルタイムに特定の問題に対処できるメリットがあります。

3. 反復学習

IT運用の問題を処理した後は、AIによる反復学習が実行されます。反復学習が可能なのは、機械学習に「強化学習」と呼ばれる仕組みが備わっているためです。

強化学習では、AIの出力結果に評価（報酬やスコアとも呼ばれる）を与えて、継続的な学習を促進する手法です。出力結果の精度が高いほど良い評価を与えるわけですが、AIはその評価が最大になるよう自ら反復学習を行い、徐々に出力精度を高めていきます。つまり、AIOpsでは、反復学習でより良い解決策の提案を受けやすくなるため、IT運用の最適化につながります。

AIOpsを活用する4つのメリット

AIOpsを導入すると、次のようなメリットが生まれます。

• IT運用の効率化や生産性向上につながる
• IT運用におけるコストを大幅に削減できる
• ヒューマンエラーやシステム障害などのリスクを抑えられる
• リアルタイム分析によって有益なインサイトを得られる

それぞれのメリットについて詳しく解説します。

IT運用の効率化や生産性向上につながる

IT運用のさまざまな業務を自動化できるのは、AIOpsの大きなメリットです。

例えば、AIOpsでは、ITシステム内で特定のイベントを自動検知したり、そのイベントに対してAIが能動的に適切な処理を行ったりといったことが可能になります。本来、イベントの検知や対処を自動化するには、システム内のさまざまなイベントを適切に管理したうえで、どのような処理が効果的かを事前に分析しなければなりません。

AIOpsであれば、機械学習による類似イベント分析を実施できます。イベントの発生条件や過去の実績値などをAIが解析し、検知されたイベントに対してどのような処理を行うべきか自ら判断できるのがポイントです。

このような仕組みを活用することで、IT運用で人が介入する範囲を最小限に抑えられます。おのずと作業時間にも余裕が生まれ、よりコアな業務に集中できる環境が整うでしょう。そのため、AIOpsの活用は、単なる業務効率化だけでなく生産性向上にも大きな効果を発揮します。

IT運用におけるコストを大幅に削減できる

IT運用の効率化が進めば、運用コストや人件費の削減にもつながります。

従来であれば、ITシステムに何らかの障害が発生すると、その原因を突き止めたうえで、手動で修復作業を行う必要がありました。一方でAIOpsでは、障害発生時のアラートを検知したタイミングで、原因の特定や修復作業を自動的に処理することが可能です。

これは、AIに機械学習による自動分析機能が備わっているためです。結果として、エンジニアがトラブルの対処に割く時間を抑えられるため、人的リソースの温存につながるでしょう。

また、システム障害の早期検知や予測を行えるのもAIOpsの特徴です。これらの機能によりITシステムのダウンタイムを最小化できるため、余計なリソースを消費せずに済みます。

ヒューマンエラーやシステム障害などのリスクを抑えられる

AIOpsを活用すれば、ヒューマンエラーやシステム障害のリスクが軽減され、より安定的なIT運用が可能になります。ヒューマンエラーやシステム障害のリスクを緩和できるのは、AIOpsにシステム障害の早期検知や自動修復などが可能な機能が備わっているためです。

それに加えて、過去に発生したトラブルをもとに継続的な学習を行えるのもポイントです。ITシステム内のアラート履歴やパフォーマンスに関する分析結果にもとづき、将来的にアラートが発生するであろう状況を予測できます。また、機械学習による分析を繰り返すことで、問題が生じる原因や根本的なボトルネックを特定するのにも役立ちます。

リアルタイム分析によって有益なインサイトを得られる

オンプレミスやクラウド、ネットワーク機器、エッジ端末など、取り扱うシステムや機器が多くなるほど、データソースの種類が複雑化し、そこから出力される大量の情報やログを処理しなければなりません。このようなデータをすべて人の手で処理するのは、現実的とはいえません。

その点、AIOpsを活用すれば、膨大な量のデータを効率良く収集したり、自動的に整形したりしたうえで、リアルタイムにデータ分析を実施できます。重要なイベントが発生した際はアラートが機能し、その瞬間に何が起きたかをドリルダウンしたうえで、新たなパターンを分析することが可能です。

AIOpsによる分析結果はIT部門の責任者に、「最もリスクが高いシステムはどれか」「将来的にどのようなシステムに投資すべきか」といったインサイトを与えます。つまり、具体的なデータにもとづいて綿密なアクションプランを策定できるため、データドリブンな意思決定が実現します。

AIOpsのユースケース3選

AIOpsは、ITシステムのパフォーマンス監視や異常検知など、さまざまな場面で活用されています。具体的なユースケースを理解すれば、AIOpsの活用の幅が広がるでしょう。AIOpsの活用例をシーンごとに解説します。

ITシステムのパフォーマンス監視

ITシステムのパフォーマンスを評価するには、アラートやログを常に監視し、大規模なデータを収集・分析しなければなりません。当然ながら運用するITシステムの数が増えるほど監視・収集すべきデータが多くなり、運用担当者の負担が増大します。

AIOpsでは、アラートやログの監視、データの収集・分析といった作業を、すべてAIに一任できます。AIだからといって完璧に目的の作業を完遂できるわけではありませんが、それでも人間による工数を大幅に削減できるのは大きなメリットです。AIOpsを活用することで、大規模なデータをリアルタイムに分析しつつ、ITシステムのパフォーマンスが適正な状態かを常に監視できます。

ITシステムの異常検知

従来、ITシステムで異常が発生すると、エンジニアが状況を確認し、個別の課題を分析する必要がありました。AIOpsでは、このような異常検知やその後の対応も自動化できるのが特徴です。人間の目では発見できないような微妙かつ細かい変化も見逃さず、機械学習を使って問題点を即座に特定できるため、単なる業務効率化だけでなく、作業の精度向上につながるメリットもあります。

AIOpsは、ITシステムにおける正常な状態と異常な状態を自動的に学習できるのがポイントです。例えば、特定のサーバーでのみCPUの使用率が急上昇した場合や、普段とは異なる時間帯にトラフィックが急増した場合などにアラートで通知されます。条件を満たせば即座に通知が送られるため、人間が作業を行うよりも異常を早期検知できる可能性が高まります。

ITSM

ITSM（Information Technology Service Management）とは、社内で利用するさまざまなITシステムを一元管理するための手法やツールを指します。ITSMに特化したツールを活用すると、IT資産管理や要求管理、ボトルネック管理、インシデント管理など、IT運用を最適化するための幅広い機能を利用できます。

AIOpsでは、IT運用におけるルールやプロセスなどを学習データとして登録することが可能です。すると、設定変更時の影響範囲やインシデント発生時の対処策などに関して、AI側から提案を受け取れるため、ITSMに則った意思決定をよりスピーディーに実施できるようになります。また、同様の問題が継続的に発生している場合は、その根本的な原因を特定したうえで改善案を得られるのもポイントです。

AIOpsの導入方法

AIOpsを導入する際の手順は次の通りです。

1. 現状の課題や導入目的を明確にする
2. データの収集・統合基盤を構築する
3. ツールやサービスを選定する
4. AIモデルのトレーニングを行う
5. 運用開始後にPDCAを行う

具体的な導入方法をそれぞれのステップに分けて解説します。

1. 現状の課題や導入目的を明確にする

AIOpsを導入する際は、まず現状の課題をもとに導入目的を明確にしましょう。目的があいまいなままAIOpsを導入すると、ツールの機能不足が露呈したり、期待通りの効果を得られなかったりと、さまざまなリスクが生じてしまいます。そのため、IT運用における課題を洗い出し、その問題を解決するためにはどうすれば良いかを具体的にイメージすることが大切です。

IT運用のよくある課題としては、アラートの発生頻度が高すぎて対応が難しい、システム障害の根本的な原因を分析するのに時間がかかるといったものがあげられます。課題が明確になれば、自動化機能を特化させるか、それとも分析機能に強みを持たせるかなど、AIモデルに必要な要件をスムーズに見出せます。

2. データの収集・統合基盤を構築する

AIOpsを運用する際はビッグデータと呼ばれる大規模なデータを扱うことになるため、あらかじめ適切なデータの収集・統合基盤を構築しておく必要があります。例えば、複数のデータソースから収集したローデータやリアルタイムデータをどの場所に格納するか、それらのデータをどのような形式で統合するか、あるいはどうやって加工するかといった点を決めておきましょう。

基盤を構築するにあたり、社内に蓄積された既存のデータを棚卸しすることも大切です。

社内でさまざまな種類のITシステムやクラウドサービスを利用している場合、データ形式がバラバラの状態のまま保管されていることも珍しくありません。また、収集対象となるデータのカバレッジが不十分なこともあるでしょう。このような状態では、AIOpsの分析精度に悪影響を与える可能性があるため、データ形式の統一化やノイズ・欠損の有無の確認、データソースの整理といった事前準備を行っておくのがおすすめです。

3. ツールやサービスを選定する

データの収集・統合基盤を構築するにあたり、新たにツールやサービスを導入することも少なくありません。

例えば、データを格納するためのデータベースシステムやDWH（データウェアハウス）、データ形式の統一化や加工に役立つETLツール、分析結果を可視化するためのBIツールといった選択肢が浮かびあがります。また、独自のAIモデルを開発したりトレーニングしたりするには、AI開発プラットフォームやAuto ML（機械学習の自動化）ツールなども必要です。

このようなツールやサービスにはさまざまな種類があるため、事前に要件定義を行い、機能性や使いやすさ、セキュリティ、サポート体制などの観点から適切なものを選定することが重要です。また、AIOpsを利用する際は、既存の業務システムからデータを抽出することも多いため、外部システムとの連携範囲についてもよく確認しておく必要があります。

4. AIモデルのトレーニングを行う

AIOpsを導入するためには、機械学習やディープラーニングを用いてAIモデルを構築する必要があります。なかには、すでに学習済みのAIモデルを使ったAIOps専用のツールも存在しますが、必ずしも企業独自のIT運用ルールや業務環境に適用できるわけではありません。そのため、IT運用における自社独自のAIモデルを活用したい場合は、AI開発プラットフォームやAuto MLツールなどを活用してモデルを構築するのが良いでしょう。

AIモデルの開発を行う際は、コンピュータに学習データを投入したうえでトレーニングを行い、検知能力や予測精度を検証します。プロトタイプを構築しつつ定期的にパフォーマンスを評価し、必要に応じて学習データを追加したりパラメータを調整したりすることで、精度の向上につながります。

社内にノウハウがない場合は、AI技術の扱いに長けた開発会社にアウトソースするのも一案です。

5. 運用開始後にPDCAを行う

AIモデルが完成した後は実際にAIOpsの運用を開始しますが、これで作業が完了というわけではありません。多くのAIモデルは、運用開始後も繰り返し学習を行うことで精度向上につながるため、パフォーマンスを評価したり、その結果に沿ってアルゴリズムを見直したりといったPDCAが不可欠です。

適切なPDCAを行うには、どの程度の出力結果なら納得できるかという「合格ライン」と、エラー率や処理速度などの具体的な指標を用いた「目標」を設定しておくことが大切です。目標を定めることは特に重要で、具体的な成果指標があれば、目標値と実績値の差異からAIモデルのパフォーマンスを客観的に評価できます。

AIOpsの仕組みを構築するならGoogle Cloudがおすすめ

AIOpsの運用環境を構築するには、さまざまなツールやサービスを用意する必要があります。このような場合、一つひとつのツールやサービスを個別に導入していては、手間やコストが増大してしまうため、現実的とはいえません。そこで、Google Cloudという選択肢が浮かびあがります。

Google Cloudは、100種類以上のサービスが統合されたクラウドプラットフォームです。AIOpsを導入するには、データベースシステムやDWH、AI開発プラットフォームなどを活用する機会も多いですが、Google Cloudならワンストップでこれらのツールを用意できます。

例えば、インスタンスの拡張やフェイルオーバー設定などを自動化できるRDB（リレーショナルデータベース）「Cloud SQL」や、SQLクエリを用いてAIモデルのトレーニングを行える「BigQuery ML」、AIモデルの保存や機械学習のリクエストなどの一連の作業が可能な「Vertex AI」などが搭載されています。それぞれのサービスは複数を組み合わせて活用できるため、Google Cloudだけで、データの格納から加工、分析・結果の可視化、AIモデル構築まで、AIOps運用に必要な作業のすべてをまかなえます。

AIOpsの仕組みを活用してIT運用を最適化しよう

業務システムやクラウドサービス、IoTデバイスなど、社内でさまざまなITシステムを利用しており、管理が煩雑化している場合は、AIOpsの仕組みを導入するのがおすすめです。AIOpsでは、IT運用で発生するパフォーマンス監視やデータ分析、障害対応などの作業のほとんどを自動化できるメリットがあります。

ただし、AIOpsの仕組みを構築するには、データベースシステムやETLツール、AI開発プラットフォームなどを導入する必要があり、手間やコストがかかるのが難点です。そこで、Google Cloudを活用することで、ワンストップで必要なツールやサービスをそろえられます。利用するサービスは自由に選択でき、それぞれ従量課金制なので費用を最適化できるのもポイントです。

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