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AIOps ファンデーション<試験バウチャー付き>

~AIによるIT運用最適化入門~

目次

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    スケジュールと申し込み

    コースコード

    H41GXS

    ⽇数(開始時間〜終了時間)

    2日間(10:00~18:00)

    実施⽅法

    受講料

    180,000円

    (税込み:198,000円)

    主催

    日本ヒューレット・パッカード合同会社

    お問い合わせ・お申込み

    日本ヒューレット・パッカード合同会社

    HPE教育サービスお問い合わせ窓口

    (月~金: 9:00~12:00、13:00~17:00、土日、祝祭日、年末年始及び5/1は除く)


    お問い合わせフォーム→


    FAQサイト →

    コースの概要

    IT運用における人工知能の活用(AIOps)に関する歴史、背景、技術、組織的な課題、戦略を紹介します。

    AIOpsは、クラウドネイティブアプリケーションの急速な進化に伴い、急速に成長している業界です。このコースは、基本的な概念、実装、ユースケース、およびメリットを理解することに重点を置く方を対象としています。

    • DevOps® Institute AIOps Foundation℠ 認定資格公式トレーニングマテリアル
    • 2回まで受験可能な試験バウチャー付き (現在のところ試験は英語版のみです)


    スケジュールと申し込み

    コースコード

    H41GXS

    ⽇数(開始時間〜終了時間)

    2日間(10:00~18:00)

    実施⽅法

    受講料

    180,000円

    (税込み:198,000円)

    主催

    日本ヒューレット・パッカード合同会社

    お問い合わせ・お申込み

    日本ヒューレット・パッカード合同会社

    HPE教育サービスお問い合わせ窓口

    (月~金: 9:00~12:00、13:00~17:00、土日、祝祭日、年末年始及び5/1は除く)


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    主な対象者

    このコースは、IT運用や今日のIT環境に焦点を当てているすべての方に最適です。対象となるのは、

    • AIOpsアーキテクトおよびエンジニア
    • AIOpsプラットフォームおよびツールプロバイダー
    • ビジネスマネージャーおよびステークホルダー
    • クラウドエンジニア
    • データエンジニアおよびデータサイエンティスト
    • DevOpsエンジニアおよび実務者
    • ITディレクター
    • ITマネージャー
    • ITセキュリティアナリスト
    • ITチームリーダー
    • プロダクトオーナー
    • スクラムマスター
    • ソフトウェアエンジニア
    • サイト信頼性エンジニア
    • システムインテグレーターなどです。

    前提条件

    このコースに受講資格は特にありませんが、受講前にIT関連の業務経験とIT用語に関する知識をお持ちであることをお勧めします。

    コースの目的

    このコースを修了すると、次のことができるようになります。

    • AIOps の基本概念、業界の状況、および主要な原則を理解する
    • AIOps の実装に必要なコア テクノロジーの概念と原則を説明する
    • AIOps の展開に必要な組織の考え方と必要なスキル セットの変化を理解する
    • 業界標準の指標を使用して AIOps の実装のパフォーマンスを評価する方法を知る
    • AIOps の展開を検討する際に生じる課題と機会を理解する
    • 組織内でAIOpsを推進・導入し成功するために必要な主要な考慮事項と戦略を理解する

    資格試験

    このコースは、PeopleCertが実施するDevOps® Institute AIOps Foundation認定試験の受験準備を兼ねており、PeopleCertのオンラインプロクタリング試験用のバウチャーが付属します。


    試験の詳細、お申込み方法はAIOpsファンデーション試験について、およびPeopleCertのWebサイトでご確認ください。


    2026年7月現在、AIOps Foundation試験は英語での提供になります。


    コースの説明

    Module 1: AIOps Foundation

    • 歴史と前身
    • コア技術と基本概念
    • AIOps機能チェーン

    Module 2: AIOps in the Organization

    • 推進要因と影響要因
    • AIOpsとDevOps
    • AIOpsとサイト信頼性エンジニアリング(SRE)
    • AIOpsとセキュリティ

    Module 3: Core Technologies: Data


    • ビッグデータとは何か?
    • ビッグデータの5つのバージョン
    • AIOpsデータソースとタイプ
    • ソースからAIOpsへ

    Module 4: Core Technologies: Machine Learning (ML)

    • AI、ML、そして生成AI
    • MLモデルの学習方法
    • 教師あり学習と教師なし学習
    • アナリティクスとAI
    • AIOpsとAIの未来

    Module 5: AIOPs and Operations Metrics


    • 測定基準と運用
    • システム全体で追跡すべき主要な測定基準
    • 合意事項、目標、および指標

    Module 6: AIOps Use Cases and Organizational Mindset

    • 受動的なアプローチから能動的なアプローチへ
    • 決定論的アプローチから確率論的アプローチへ
    • ユースケースの詳細分析

    Module 7: Evaluating the Impact of AIOps

    • AIOpsと運用測定基準
    • AIOps、DevOps、およびSRE
    • AI精度の向上
    • AIOpsシステムの可視性

    Module 8: Implementing AIOps in the Organization

    • よくある課題を回避する
    • 倫理と機械学習
    • 実装への道

    研修ラインナップ

    HPE教育サービス(日本)

    関連情報