AIOps AIOpsとは
AIOps (IT運用のための人工知能) とは、ITに関する一般的な問題の特定と解決を自動化するか、運用効率を向上させるために、機械学習 (ML)、生成AI (GenAI)、エージェント型AIなどの人工知能を利用することをいいます。
ネットワーキングの分野では、AIOpsは、手動で集中的に行われるタスクを自動化し、複雑な有線、無線、キャンパス、ブランチ、WAN、データセンター、クラウドネットワーク全体の運用を簡素化および効率化します。高品質のデータ、インテリジェントな分析、コンテキスト理解を活用してネットワーク運用を最適化し、許可された場合は自律的に自己修復します。これにより、運用チームはより大きな価値をもたらす戦略的取り組みに重点を移すことができます。
エージェント型AIは、自律型ネットワークへの移行を加速することで、AIOpsを再構築しつつあります。予測分析と実行可能なインサイトを通じて、よりスマートでスケーラブルなネットワーク運用をサポートし、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。たとえば、AIOpsは、インサイトを活用してコンプライアンスに違反している無線アクセスポイントまたはスイッチを検出し、許可されている場合は、人間の介入なしにソフトウェアのアップグレードを開始できます。
読了所要時間：8分53秒 | 更新日: 2026年7月24日
目次
AIOpsの主なポイント
- AIOpsは、機械学習、生成AI、エージェント型AIを使用して、AIをIT運用に適用し、問題の検出、解決、運用プロセスを自動化します。
- AIOpsは、複雑な環境をシンプルにします。ネットワーク、無線、キャンパス、ブランチ、WAN、データセンター、クラウドの各ネットワークにおける手作業の負担が大きいタスクを自動化することで、運用効率を向上させ、運用負荷を軽減します。
- AIOpsは、プロアクティブかつ予測型の運用を可能にします。分析、異常検知、イベント相関を活用して、問題がユーザーやシステムのパフォーマンスに影響を及ぼす前に特定・解決します。
AIOpsが重要な理由
AIOpsは、パフォーマンス、セキュリティ、またはユーザーエクスペリエンスに影響を与える問題を検出し、推奨事項や自律的な修正で対応します。複雑なワークフローを自動化し、効率を高め、人為的な遅延を最小限に抑えます。
AIOpsは、予測分析、異常検知、イベント相関を通じてITチームをサポートします。これらの機能により、オペレーターは、ユーザーエクスペリエンス、アプリケーションパフォーマンス、またはシステムの可用性に影響を与える前に問題をプロアクティブに特定して解決し、高度なインテリジェンスと自動化を活用したシームレスなエクスペリエンスを提供できます。
複雑なワークフローを自動化して手動の作業を削減するだけでなく、ビジネスニーズの変化に対応しながら、キャンパスネットワークからクラウドインフラストラクチャまで、さまざまな環境に拡張できることが、AIOpsの真の強みです。この適応性とリアルタイムのインテリジェンスを組み合わせることで、組織全体の効率性が向上します。
AIOpsの仕組み
AIOpsは、多様なソース (アプリケーション、ログ、イベント、アラート、パターンなど) から数十億のデータポイントを取り込んで統合することで機能します。次にそのデータを、エージェント型AIオーケストレーションを備えた機械学習またはディープラーニング (DL) アルゴリズムを介して処理し、エクスペリエンス品質 (QoE)、根本原因分析、異常検知などのリアルタイム インサイトを提供します。
AIOpsは継続的にスキャンして、新たな問題やパフォーマンスの逸脱を示す可能性のあるパターン、相関関係、異常がないか確認します。クラスタリング、分類、予測分析などの手法を適用して、関連するイベントを自動的にグループ化し、ノイズを除去し、根本原因を特定します。
AIOpsプラットフォームの多くは、自然言語処理 (NLP) を活用して非構造化データ (インシデントチケットやチャットメッセージなど) を解釈し、自動化エンジンを使用して修復ワークフローをトリガーしたり、ITチームに警告したりします。
優れたAIOpsでは、誤検知が減り、アラーム疲労が解消されるため、オペレーターは、エンドユーザーのエクスペリエンスに影響を与える前に問題をプロアクティブに検出して解決できます。
AIOpsがエンタープライズ ネットワーク環境でインサイトを提供する仕組み
AIOpsは、ネットワーク、クライアントデバイス、アプリケーションから収集されたテレメトリを使用してベースラインを作成し、問題の特定、根本原因の見極め、最適化に関するリアルタイムのアドバイスを自動サポートします。
AIOpsには、次のようなAI手法の利用が含まれます。
- 分類AI (機械学習を含む): 環境内の変化を認識して適応する能力を備えたアルゴリズムです。アルゴリズムの変更または新規アルゴリズムの作成により、問題を早期に特定して有効な解決策を推奨することができます。
- 生成AI (GenAI): 通常は指示に基づいて、生成モデルを使用してテキスト、画像、ビデオなどのデータを生成できるAIです。大規模言語モデル (LLM) などの生成AIモデルは、入力されたトレーニングデータのパターンと構造を学習して、同様の特性を持つ新しいデータを生成します。LLMを使用したGenAIの例に、OpenAIのChatGPTがあります。
- エージェント型AI: 複数のドメインにわたって推論、連携、行動できるインテリジェントな自己学習エージェントを活用します。これらのエージェントはドメインエキスパートとして機能し、複雑な問題を管理しやすいサブタスクに分割して、自律的に委任および解決します。
ネットワーキングにおけるAIOpsのユースケース
AIOpsは昨今、ITチームがネットワークを運用する際に直面する多くの共通の課題に対処するのに役立ちます。具体的には次のとおりです。
- ネットワーク構成のコンプライアンスを維持: 静的デバイス設定ではビジネスニーズの変化に対応できません。AIOpsが継続的にネットワーク運用を監視し、最適化のための変更を推奨するか自動適用します。
- ビジネスニーズの変化に対応: サービスレベル期待値 (SLE) を手動で設定すると、コストも時間もかかります。AIOpsでは、環境の変化に応じて、重要なネットワークしきい値が自動で定義、監視、調整されます。
- ネットワークの問題を迅速に解決: 多くのIT組織では、(高コストで非効率な) ヘルプデスクへの問い合わせが問題特定の基本形態となっています。AIOpsが提供するプリエンプティブインサイトを利用すれば、ユーザーやIoTデバイスに影響が及ぶ前に問題を特定し、ヘルプデスクへの問い合わせを減らすことができます。
- 断続的に発生する問題を再現: 多くのITチームが、断続的に発生する問題の追跡に数時間または数日を費やしているのは、そうした問題を再現することが困難なためです。AIOpsによる自動常時監視と組み込みのデータ収集機能により、永続的問題と明白な問題を特定します。
- ネットワークがさらに複雑化：ITの業務時間の50%以上がトラブルシューティングと最適化の作業に費やされています。AIOpsは、障害の原因、根本原因分析、修理の推奨など、重要なインサイトを提供することで、こうした課題を解決します。
- リソースおよびスキル不足: 多くのIT組織では、常にリソース不足とトレーニング不足が問題となっています。AIOps主導のインサイト (GenAIを活用した検索機能など) は、チームのナレッジベースをサポートして強化する設計となっています。
ネットワーキング向けAIOpsのメリット
- トラブルシューティングと解決の迅速化：AIOpsは根本原因分析とインシデント相関を自動化し、手動によるトラブルシューティングを減らして平均解決時間を短縮します。
- プロアクティブな問題検出：AIOpsは、ユーザーに影響を与える前に異常や潜在的な問題を特定し、管理者が問題にプロアクティブに対処してトラブルチケットを削減できるようにします。
- ネットワークパフォーマンスの最適化：AIOpsは、トラフィックパターンと構成データを分析して実行可能な推奨事項を提示することで、ネットワーク稼働率を向上させ、帯域幅を最適化し、ITチームがより重要な戦略的イニシアチブに注力できるようにします。
- アラートノイズの低減：機械学習により無関係なアラートや誤検知が除去されるため、管理者は真の問題に集中して運用効率を高めることができます。
- 自動修復とユーザーエクスペリエンスの強化：AIOpsは日常的なタスクとワークフローを自動化し、ダウンタイムと障害を最小限に抑えます。これにより、ITチームは運用オーバーヘッドを増やすことなく、より高いサービス可用性を維持し、ネットワーク稼働時間の要件に対応できます。
AIOpsのコンポーネントは何ですか
AIOpsプラットフォームは、MLおよびGenAIアルゴリズムと、コンテキスト化されたデータを活用して、根本原因を分析し、ネットワーク上の単純な問題を自動的に修復します。AIOpsには、イベントを相関付けることができるAIエンジンと、一連の観測データから知識やパターンを抽出するAIアルゴリズムが必要です。自然言語理解 (NLU) と言語生成 (LG) によって強化された自然言語処理 (NLP) を活用する仮想ネットワークアシスタントは、リクエストをコンテキスト化し、トラブルシューティングを迅速化し、インテリジェントな意思決定や推奨を行うことで運用を効率化できる、強力な対話型インターフェイスを提供します。
AIOpsの種類とは
AIOpsは、その機能によって分類できます。ドメイン固有AIOpsは、ネットワークやストレージなど、単一の領域に特化しています。一方、ドメイン非依存AIOpsは、IT環境全体にわたって機能します。AI技術の観点では、分類を行うML、インサイトの取得や検索に生成AIを活用するAIOps、そして自律的な複数ステップの問題修復を行うエージェント型AIまで、幅広い技術が含まれます。
AIOpsの主な機能は何ですか
- 問題の切り分け/根本原因分析：今日のネットワークはデータ量が多いため、トラブルチケットで提起された問題を正確に特定することは困難で、IT部門が注目していない問題ならなおさらです。AIOpsは、コンテキスト化されたデータを処理してイベントをリアルタイムで相関させ、運用チームが問題をタイムリーに特定して修正できるようにします。
- データ主導の意思決定：AIアルゴリズムはデータに基づいた分析を推進します。これにより、ネットワーク障害や異常に対して事前に決められた対応ではなく、運用上の推奨事項や修復策が提示されます。このデータ中心のアプローチにより、運用スタッフのトラブルシューティングの効率が向上します。
- 予測レポート：AIOpsはネットワークの動作を予測し、ネットワーク内のパフォーマンスの低下やその他の異常を修正するための推奨事項や修復策を提示します。この根本的な変革により、運用チームは、すでにユーザーやビジネスに影響を与えている問題を追いかけるのではなく、プロアクティブにネットワーク運用を管理できるというメリットが得られます。その結果、IT部門は、従来問題解決に費やしていた時間を、将来のビジネス目標への取り組みに活用できるようになります。
ネットワーキング向けAIOps
ネットワーキング向けAIOps (またはネットワーキング向けAI) は、セキュリティ、デジタルエクスペリエンスの監視、ゼロトラストアーキテクチャーのサポートを統合することで、進化する脅威に対してもネットワークの効率と耐障害性を確保するというネットワーキングの手法です。
ネットワークは、ユニバーサル接続、安定した稼働時間、高速、低レイテンシといった機能を備えつつ、セキュアで信頼性が高いものでなければなりません。GenAI検索、エージェント型メッシュ、自律修復などのイノベーションにより、組織はインテリジェントネットワーキングの新基準を確立できます。
ネットワーキングプラットフォームでAIの機能を活用してネットワークを最適化および管理することは、ポーカーテーブルで専門家のチームと一緒にプレイするようなものです。AIOpsの機能を活用することで、ネットワークのシームレスな運用が可能になります。
AI導入に対する懸念の解消
組織にとってAIOpsの導入は、ネットワーク運用を強化する絶好の機会となります。新しいテクノロジーの導入により、効率の向上、よりスマートな意思決定、サービス品質の向上が可能になります。組織がAI導入を検討する際に考慮すべき重要な要素は次のとおりです。
- セキュリティと倫理: AIエンジンがどのデータを使用し、そのデータがどのように保護されるかを確認します。ベンダーが倫理的なAIの原則とガイドラインに従っていることを確認します。
- 統合: 効果的なAIOpsソリューションは、運用を複雑化するのではなく、効率化する必要があります。既存のインフラストラクチャと統合できるソリューション、またはITソリューションに組み込みのソリューションを探します。
- 有効性: AIOpsが、最初の統合時点から、時間とともにどのように進化してきたかを評価します。効果的なAIOpsシステムは、アラート疲労を引き起こすことなく、正確なリアルタイム インサイトを提供し、優先度の高い問題についてオペレーターにプロアクティブに警告する必要があります。そのパフォーマンスは、フィードバックと開発のクローズドループサイクルを通じて継続的に改善されなければなりません。
- 実際の例: AIOpsソリューションが実際に顧客に成果をもたらした事例を探します。
HPEとAIOps
今日のネットワークを維持するには、継続的な可視性とインテリジェントな自動化が必要です。HPE Networkingは、AIOpsを備えたセキュアなAIネイティブネットワークを提供し、ITチームがネットワーク運用を最適化して自律的に自己修復するという自律型ネットワークのビジョンを実現します。
AIOps搭載のHPE Networkingが以下をサポートします。
- ネットワーク、セキュリティ、アプリケーションパフォーマンスに関する問題を、ユーザーやビジネスに影響が及ぶ前に、人間による作業を最小限またはゼロに抑えて迅速に特定します。
- コラボレーションアプリケーションデータ (Zoom、Teamsなど) と非構造化アプリケーションデータを使用して、悪いユーザーエクスペリエンスを予測し、自律運用における問題の根本原因を特定して軽減することで、ダウンタイムの短縮、サービス品質の向上、クライアントからクラウドまでのユーザー満足度の向上に役立てます。
- 手動のトラブルシューティングをなくすことが、コスト削減、問題の迅速な解決、ITの生産性向上につながり、チームが日常業務ではなく戦略的なイニシアチブに注力できるようになるため、全体の生産性が向上します。
- IoTデバイスのオンボーディング、WAN容量の拡張、誤って構成されたVXLANの修正など、ネットワークの変更に応じて実用的な推奨事項を提示して、パフォーマンスを維持し、構成ミスを減らし、効率的なスケーリングをサポートできるようにネットワークを最適化します。
- 顧客向けAIアシスタントとして機能するエージェント型検索インターフェイスを通じて、即時の回答、構成ガイダンス、トラブルシューティングに関するヒントを提供することで、問題解決の迅速化、サポート待ち時間の短縮、専門家レベルのサポートによるセルフサービス機能の向上を実現します。
- 世界中の何千もの実装環境とネットワークデバイスから収集されたテラバイト規模のデータに、ネットワーキングとセキュリティに関する高度な専門知識と強力なデータサイエンティストチーム (データレイクの検証を担当) を組み合わせることで、問題検出の迅速化、よりスマートな意思決定、解決時間の短縮を実現します。
AIOpsに関するよくある質問
AIOpsの主な機能とは
主な機能には、リアルタイムの異常検知、根本原因分析、予測分析、自動修復、アラートノイズの低減、自然言語インターフェイスなどがあります。これらの機能を組み合わせることで、ITチームは問題をより迅速に特定、優先順位付け、解決できるようになり、多くの場合、ユーザーに影響が及ぶ前に問題に対処できます。
AIOpsと従来のIT運用の違いは何ですか
従来のIT運用では、手動による監視、事後対応型のトラブルシューティング、サイロ化されたツールに依存しています。AIOpsは、環境全体からデータを集約し、AIを適用してパターンを検出し、障害を予測するとともに、対応を自動化します。これにより、平均解決時間（MTTR）を短縮し、ITチームがより付加価値の高い業務に注力できるようになります。
AIOpsとDevOpsの違いは何ですか
DevOpsは、開発チームと運用チームの連携を通じて、ソフトウェアの開発とデプロイを迅速化することに重点を置いています。一方、AIOpsは、AIを活用してIT運用とインフラストラクチャ管理を自動化・最適化することに重点を置いています。この2つは相互に補完する関係にあり、AIOpsによって、DevOpsチームが必要とする運用環境の可視性を向上させることができます。
AIOpsはどのような問題を解決しますか
AIOpsは、アラート疲れ、根本原因分析の遅れ、手動によるトラブルシューティング、複数のドメインにまたがるネットワーク環境の管理に伴う複雑化に対処します。イベントを相関付けて対応を自動化することで、ヘルプデスクへの問い合わせを削減し、ダウンタイムを最小限に抑えるとともに、ITチームが場当たり的な障害対応からプロアクティブな管理へと移行できるようにします。
AIOpsとAIネイティブネットワーキングの違いは何ですか
AIOpsは、IT運用全体にAIを適用する、より広範なアプローチです 一方、AIネイティブネットワーキングは、AIをネットワークの設計段階から組み込む、特定のアーキテクチャアプローチです。AIネイティブネットワーキングはAIOpsの原則を活用しますが、AIOpsはネットワークにとどまらず、IT運用スタック全体に適用されます。
AIOpsにおいてAI主導のサポートが重要なのはなぜですか
AI主導のサポートにより、ITチームは自然言語を使って複雑なシステムと対話し、トラブルシューティングに関するガイダンスを即座に取得するとともに、高度な専門知識がなくても問題を解決できるようになります。AIOps環境の自律性が高まるにつれて、AI主導のサポートは、チームがインサイトを解釈し、推奨事項に基づいて対応し、システムを確実に監視・管理できるようにします。