【活用事例】業務でAI運用が求められる理由・導入の注意点を解説
AIを活用してITシステムの運用・管理を自動化・効率化する「AI運用」。運用負荷の増大や人材不足が深刻化するなか、いま注目を集めています。本記事では、AI運用が求められる背景をはじめ、AIOpsの役割や導入メリット、具体的な活用事例、導入の進め方と注意点までを分かりやすく解説します。
- 目次
AI運用とは？
AI運用とは、AI（人工知能）を活用して、ITシステムやネットワーク、セキュリティの運用・管理業務を効率化・自動化する考え方の総称です。
監視やログ分析、障害対応、原因調査など、人手で行ってきた定型業務をAIに支援させることで、運用負荷の軽減やシステム稼働の安定化を図ることができます。
AI運用は特定の技術や製品を指すものではなく、機械学習やルールベースAI、生成AIなど、様々なAI技術を運用分野に適用する広い概念です。
AI運用に重要なAIOpsとは？活用する3つのメリット
「AIOps」とは、「Artificial Intelligence for IT Operations（IT運用のための人工知能）」の略で、「AIを活用してITシステムの運用・管理を自動化・効率化する技術の総称」を指します。2016年に米国のIT企業であるガートナー社が論文中で初めて使用し、広く知られるようになりました。
現在AIOpsが注目される背景には、企業が抱える慢性的なIT人材の不足があります。また、高度化・巧妙化するサイバー攻撃への対応などにより企業のシステムが複雑化し、運用・管理コストが増大したこともあります。
企業がAI運用、特にAIOpsを活用することで得られるメリットには主に次のようなものがあります。
1： AIOpsで生産性が向上し、労働力不足を軽減できる
少子高齢化によるIT人材不足が進む中、AIOpsは定型的な監視業務やログ分析を自動で処理し、IT担当者の業務負担や労働力不足を軽減します。さらに、AIOpsにより日常的な運用を効率化できるため、担当者は高度な改善業務に注力でき、結果として組織全体の生産性向上にもつながります。
2：AIOpsによる迅速かつ正確な障害対応
AIOpsは膨大な運用データをリアルタイムで分析し、異常の予兆を早期に検知します。これにより、人間では見逃しがちな問題を未然に防ぎ、障害発生時には原因特定や復旧作業を迅速かつ正確に行うことが可能になります。
3：AIOpsが運用改善に活かせる分析データ活用
AIOpsは、システムの稼働状況や障害履歴を継続的に分析し、自ら学習して将来の状況を予測することができます。この分析結果を基に、より効果的なリソース配分を実現したり、運用を最適化したりすることが可能です。
これにより、システム上のボトルネックの解消や改善点の特定など、運用効率向上に大きく貢献します。
AIOpsについて詳しくは、「AIOpsとは？機能や用途、利用するメリットなどを解説」を参照してください。
AIOpsの導入時に押さえるべき5つのポイントと注意点
AIOpsを成功に導くためには、事前の準備と整理が欠かせません。ここでは、導入時に特に押さえておきたい5つのポイントを解説します。
1：目的と課題を明確にする
AIOpsを導入する前に、まずは解決したい課題と導入目的を具体的に決めることが重要です。たとえば「アラート対応時間の短縮」「障害の一次切り分けの自動化」「運用担当者の負担軽減」など、数値や業務単位で整理しておくと効果測定がしやすくなります。目的が曖昧なまま導入を進めると、十分な成果が得られないまま形骸化してしまう恐れがあります。導入コストや維持コストを精査し、期待できる効果とのバランスを見極めたうえで、自社にとってAIOpsが最適な選択肢かどうかを判断することが大切です。
2：導入方法を選択する（自社開発／運用ツール導入）
AIOpsの導入方法には、大きく分けて「AIを組み込んだ独自のプロセスを構築する方法」と「AI機能を備えた運用ツールやサービスを導入する方法」の2つがあります。
自社開発の場合、企業ごとの課題や運用環境に合わせて柔軟にカスタマイズできる点がメリットです。その一方で、専門的な知識や開発リソースが必要となり、外部に開発を依頼する場合はコスト面での負担が課題となる場合もあります。
一方、AI機能が組み込まれた運用ツールやサービスを導入する方法では、監視や自動化、ヘルプデスク対応などを比較的短期間でAI化できます。障害対応の自動化や問い合わせ対応の効率化など、明確な課題がある場合には、自社開発に比べて導入までの期間が短く、専門知識も不要なこうしたツールの活用が現実的な選択肢となります。
3：スモールスタートで実施する
一口に「システム運用」と言っても、その業務は多岐にわたります。いきなり運用業務全体のワークフローを刷新するような大規模なシステムの構築を目指せば、場合によっては現場が混乱し、却って効率化から遠ざかる結果ともなりかねません。
まずはアラートの自動一時切り分けなど小さな業務からAIOpsの導入を始め、PDCAサイクルを回しながら効果を検証し、業務品質を向上していくアプローチを採りましょう。
4：AIOpsにおける生成AI活用のリスクとセキュリティ対策
近年のAIOpsでは、ログ分析やインシデント対応支援、問い合わせ対応の自動化などに生成AIを活用するケースが増えています。
しかし、これらの運用データにはシステム構成情報や障害履歴、顧客情報などの機密性の高い情報が含まれる場合があります。外部の生成AIサービスを利用する際には、情報の取り扱い範囲やデータの保存ポリシーを十分に確認し、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。
5：AIOpsを定着させるための運用体制を整える
AIOpsは導入するだけでは十分な効果を発揮しません。継続的に活用するためには、組織としての運用体制を整えることが重要です。
まず、AIOpsと人の役割分担を明確にし、どこまでを自動化し、どの段階で人が判断するのかを定義しておく必要があります。これにより、判断の属人化や現場の混乱を防ぐことができます。
また、既存の運用プロセスと整合性を取りながら、活用ルールやエスカレーションフローを整理しておくことも欠かせません。あわせて、担当者向けの教育やトレーニングを実施し、AIOpsの仕組みや注意点を理解してもらうことが定着につながります。
さらに、万が一の誤検知や情報漏えいに備えた対応体制も整備しておきましょう。AIOpsは継続的に効果を検証し、改善を重ねることで、はじめて運用高度化を実現できます。
【活用事例】AI運用（AIOps）で実現するシステム運用・保守の具体例
ここまで見てきたように、AI運用（AIOps）を導入することで、ITシステムの運用・保守業務は大きく変わります。本章では、AI運用を実践した場合に、運用現場で具体的にどのような効率化・自動化が可能になるのかを、代表的な例を挙げて紹介します。
稼働実績を元にシステム異常を自動検出（AIOps活用）
過去の稼働実績データからAIにシステムの正常な振る舞いを学習させれば、異常な兆候を自動で検出する仕組みを構築することができます。
AIであれば通常ならアラート発報の閾値にかからないような軽微な通信品質の低下など、人間が気づきにくい兆候を見落とすこともなく、また24時間365日体制で広範囲のシステムを監視することも可能となります。
複雑なネットワークの一元管理で属人化を解消（AIOps活用）
システムトラブルの中には、複数の要因が重なった結果発生するものがあります。こうしたトラブルの場合、各機器について個別の分析を行っても把握することが難しいケースもあります。複数の機器から得られる膨大なデータを横断的に分析し、システム全体の状況を総合的に把握する仕組みを構築することで、複雑なネットワークを一元的に管理し、運用を効率化することができます。
また、これまで担当者の経験や勘に頼りがちだった運用業務をデータに基づいて標準化できるため、属人化の解消にもつながります。
アラート最適化・障害対応を効率化（生成AI活用）
システムの運用・管理において、アラートの最適化は大きな課題です。感度を高く設定すれば見逃しは減るものの、アラートの切り分けに時間をかけることとなりますし、低く設定すれば見逃しの危険性が高くなります。
現在では、生成AIにシステムログやエラーメッセージを読み解かせ、障害の根本原因や適切な修復方法を提案するツールが登場しています。こうしたツールを導入すれば、障害発生時の初動対応を迅速化し、IT担当者の調査工数を大幅に削減することができます。
レガシーシステム運用保守を省力化（生成AIによるナレッジ化）
古いシステム（レガシーシステム）の運用保守もシステム運用における課題の1つです。問題なく稼働しているものの、開発当初を知るスタッフがいない、関連ドキュメントが不足している、古い開発言語が使用されている、などの理由から、ブラックボックス化し、運用保守が困難になっているケースがあります。
そうした場合、AIに既存のコードを解析させる「リバースエンジニアリング」を代行させることにより、システムのブラックボックス化を解消し、保守作業の省力化につなげることができます。また、操作マニュアルなどのドキュメントの制作を支援させることもできます。
ネットワークとセキュリティを一体で運用するAIOpsサービス「Prime ConnectONE®」
NTTPCの「Prime ConnectONE®」は、AIOpsにより複雑なネットワークやセキュリティの運用負荷を軽減し、IT担当者をサポートするサービスです。
クラウドサーバーやSaaSに快適にアクセスできるネットワーク機能（IP-VPN）と、危険なサイトへのアクセスを遮断し、安全に接続できるセキュリティ機能とを併せて提供します。
また、故障原因の自動切り分けやマルウェア感染時の感染端末の自動隔離など、AIOps機能も充実。IT運用・管理業務を大幅に効率化できます。
AIOpsの第一歩として、まずは「Prime ConnectONE®」を導入してみてはいかがでしょうか。
まとめ
今回は、AI運用について解説しました。労働力不足の軽減やトラブル発生時の迅速で正確な対応、IT運用担当者の負担軽減を考えた時、AIの果たす役割は大きいといえます。AIを活用したIT運用の導入方法には、独自のプロセスを構築する方法と既存のAIOpsツールを導入する方法がありますが、まずは既存のツールを導入する方法をお勧めします。また、導入の際には文中で触れた「AIOpsの導入時に押さえるべき5つのポイントと注意点」を参考にし、導入を実現しましょう。
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