AIOps：ITを活性化する人工知能の運用化

人工知能（AI）は、未来の仕事に革命を起こそうとしている。 最近の調査によると、AI市場は2018年の206億7000万ドルから、2026年には2025億7000万ドルになると予測されている。この10倍の市場規模の増加は、2018年から2026年の間に33.1％のCAGRでもたらされる。コンピュータビジョン、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）などの技術とともにAIが重視されるようになることで、新たな機会が生まれ、ビジネススコープが再定義されるだろう。COVID-19のパンデミックから学んだことを考慮すると、AIは企業にとって、将来に備え、不測の事態に対応できる作業モデルを開発する上で重要な役割を果たすだろう。

企業にとってのAIの多くの利点の中で、AIOpsは間違いなく最も重要なものの一つである。簡単に言えば、AIOpsとは、AIをITオペレーションに適用し、人間とアルゴリズムによるインテリジェンスの相乗効果を開発することである。AIOpsは、ITシステムのパフォーマンスと状態の可視性を高めるだけでなく、デジタルトランスフォーメーション・イニシアチブの重要な要素でもある。企業が新たな価値提案を生み出し、迅速かつシームレスに規模を拡大するためには、AIの運用化が不可欠だ。自動化されたMLモデルは、企業全体でAIを運用し、あらゆる性質の不測の事態に備えるのに役立つ。

AIOpsの障害

すべての組織は、デジタルトランスフォーメーションの旅路のさまざまな段階にあり、業界固有の課題と企業固有の課題の両方に取り組む必要がある。企業は、AIOpsの成功的な導入がもたらす機会を認識しつつある一方で、変革の道筋における課題にも注意を払い、それに応じて戦略を練っている。

スマートデバイスから生成されるデータ量は指数関数的に増加している。このデータ量の増加は、企業にとって処理上の課題となっている。クラウド・コンピューティングの現状は、ディープラーニングに対応した自動アルゴリズム作成を阻害している。同様に、熟練した人材の不足が、自己学習ツールの展開の問題をさらに複雑化し、機械による進歩の足かせとなっている。ある程度、自立した機械やプロセスに対する信頼の欠如も、AIOpsの導入が遅れる原因となっている。

AIの運用を決定する組織に影響を与えるもう1つの問題は、徹底したAIビジョンの欠如である。AIベースの製品や、それが何を達成できるのかについては、疑念が残る。ほとんどの場合、組織がAIを運用する場合でも、その効果とビジネスへの影響は推測に委ねられている。AIシステムの意思決定能力の実証と評価の欠如は、組織にとって明らかに痛手である。

同様に、これらのAIシステムは意思決定をマスターするためにデータへのアクセスを必要とするため、データのプライバシーとセキュリティにさらなる疑念がある。サイバーセキュリティの問題はAIOpsのイニシアチブを弱体化させる可能性があり、その結果、企業は時に慎重になりすぎる。データの少なさによる問題もある。これは主に、より安全で分かりやすくするために企業がデータのラベリングを制限しているために起こる。

AI運用のメリット

課題は適切であるが、企業がこれらの課題に対処し、AIOpsイニシアチブを推進することが最も重要である。結局のところ、AIの運用化こそが、人間と機械の相乗効果と、よりスマートな未来への鍵なのだ。AIOpsの利点について語る中で、最も重要なのは効率的な問題解決だ。AIOpsにより、ITチームはリアルタイムのデータ分析によって、業務上の混乱に迅速に対応できるようになる。AIOpsはまた、システムの異常をプロアクティブに検出し、より包括的な根本原因分析を提供するのにも役立ちます。

データ主導の洞察により、AIOpsはITコンピテンシーを強化しながら、より良い意思決定を促進します。AIOpsが提供するこれらすべての機能が連携することで、ビジネス対応力の向上と効率性の強化が実現します。以下に、AIOpsの重要な価値提案をいくつか紹介する：

• 状況把握： データの集約と分析は、AIOpsの重要な機能の1つです。AI主導で因果関係や関連性を作成することで、IT部門は状況をよりよく理解し、必要な対策を講じることができる。
• インテリジェントなアラート： AIOpsのおかげで、IT環境からの有意義で関連性の高いデータを特定し、状況に応じて利用することができる。これにより、アラートの疲労を防ぎ、ビジネスインパクトに基づく通知の優先順位付けを行うことができます。
• コホート分析： 現代のアーキテクチャでは、構造化データおよび非構造化データが大量に存在するため、人間がふるいにかけ、分類し、分析することは事実上不可能です。しかし、AIOpsは複数のアプリケーションから同時に生成されるデータを処理して分析できるため、リアルタイムの意思決定が可能になります。
• 問題解決の自動化： AIを活用した根本原因分析により、問題に優先順位を付けて対処することができる。同様に、AIOpsは既知の問題を迅速に改善するのに役立ちます。過去のデータを分析することで、AIOpsは問題解決への最適なアプローチを提案します。

自給自足の未来

AIOps Exchangeは、AIOpsスペースで行われている進捗を注意深く監視するフォーラムである。設立総会では、AIOpsが短期・中期的にどこに向かっているのかを理解するために、業界を横断する約100人のトップITリーダーを対象に調査を実施した。回答者の約68%は、各組織がすでにアクティブなAIOpsプロジェクトを実施していると回答し、回答者の約50%は、AIOpsを利用する主な目標として顧客満足度の向上を挙げている。同様の調査では、AIOpsの導入が、特に銀行・金融サービス、小売、ヘルスケアの分野で、すでに大きな成果を上げていることも指摘されている。

パンデミック後の世界はこれまでと同じではなく、デジタル・ツールや方法論への依存が、躍進する組織とそうでない組織を分けるだろう。当社の AIOpsソリューション・スイートは 、お客様のITニーズに対応し、お客様が直面する課題を最適化できる機会に変えることを目的としています。

当社のアプリケーション・パフォーマンス・モニタリング（APM）アプローチは、アプリケーション・パフォーマンスに対するサービスを意識したユーザー中心のアプローチに重点を置いています。これは、問題を特定し、エンドユーザー・エクスペリエンスの問題を診断するためにデータを処理することで、IT チームがデータを最適化するのに役立ちます。その目的は、アプリケーション全体の信頼性を向上させ、ユーザー・エクスペリエンスを高めることです。

当社の動的なベースライン・アプローチにより、問題の分析と先手を打った対応が容易になります。行動学習により、AIOpsはさまざまな時間や状態におけるIT環境を分析することができます。これらの分析から得られた知識は、ITシステムがアラートを生成するための基盤となる有意義な洞察を導き出すのに役立ちます。早期発見とアラートによって、予見的なインシデント管理と、業務を中断させる可能性のある潜在的な問題の予防が可能になる。標準化されたトリアージと修復タスクの実行を自動化することは、当社のすべてのソリューションに共通する特徴です。

パンデミックが引き起こした世界的な混乱は、人間と機械の相乗効果の重要性について教訓を与えており、AIはその探求を推進し続けるだろう。AIOpsの重要性は、企業が新たな常態に備える上で、いくら強調してもし過ぎることはない。