AIOps とは何か

AIOps は、独立して展開され、利用可能なすべての IT モニタリングソースからデータを収集して分析し、一元管理型のシステムオブエンゲージメントを提供する場合に最もその機能を発揮します。そのために、人間の認知機能と基本的に同じプロセスを踏んでいます。その主要な 5 つアルゴリズムを以下に示します。

AIOps は、膨大な量の利用可能な IT データを組み合わせて評価し、関連するデータ要素を特定することで、事前に定義された選択と優先順位の測定基準に基づいて、TB 規模のデータが埋もれた「山」から見つけにくい重要な「情報」を見つけ出すことができなければなりません。

AIOps は、関連するデータを細かく調べて、データ要素間の相関関係を特定し、それらをグループ化することで、さらに詳細な分析ができます。

AIOps プラットフォームは、詳細な分析により、問題の根本原因、イベント、傾向を明確に特定し、アクションに役立つ明確なインサイトを生み出すことができます。

AIOps には、適切なチームや個人に通知し、関連する情報を提供し、離れた場所にいるオペレーター間の効果的なコラボレーションを促進する、コラボレーションプラットフォームとして機能することも求められます。

最後に、AIOps は自動応答し、問題を直接修正するよう設計されているため、IT 運用の速さと精度が大幅に向上します。

Accenture の調査によると、最前線のカスタマーサポート部門は、チケット管理に費やす時間が最大で全体の 12% を占めており、IT サービスデスク担当者の 43% は、アサイン先グループの選択肢が 100 件以上になると重荷を感じていると回答しています。要するに、データや情報が多すぎるために、IT 部門やサービス部門は効率的に対応できていないことを意味します。AIOps は、このような負担を軽減できます。

AIOps プラットフォームの利用による主要なメリットを以下に示します。

AIOps は、インテリジェントな自動化とビッグデータを組み合わせて、サービス、運用、リソース全体の目に見えないつながりや偶発的なデータの関係を明らかにし、実用的なインサイトを提供します。その結果、データの使い勝手が向上し、データ分析からより大きいメリットが得られます。

AIOps は、IT スタッフやデータサイエンティストを大量に雇用する代わりとなる、費用対効果の高い方法です。また、IT 運用チームが日常業務や重要でないアラートへの対応に費やす時間と注意を大幅に減らすこともできます。その結果、効率性が向上し、全体的なコスト削減につながります。最後に、AIOps は、コストがかさむサービス中断から企業を保護できます。

AIOps は速さと精度に優れているため、エラー率が低減するだけでなく、サービスに影響を与える問題の解決までの時間も短縮できます。同時に、データのサイロを解消することで、コンテキストに基づいた単一ビューで IT 環境全体を確認できます。AIOps のプロアクティブなパフォーマンス監視とデータ分析により、より迅速で適切な意思決定が可能になります。

各自の仕事を効果的に行うのに適切なツールがあれば、従業員の満足度は高くなります。AIOps は、重要であるものの反復的で時間のかかるタスクを自動化することで、従業員の生産性を高め、従業員エクスペリエンスを改善します。

AIOps の中核となるのは、IT 運用データをインテリジェントに収集して分析するために設計されたプラットフォームです。ただし、AIOps は、この 2 つの主要なタスクにより、さまざまなアクションやソリューションにおける重要な資産になります。以下に、AIOps の代表的な 9 つのユースケースを示します。

AIOps は、インシデントアラートを迅速に処理して分析し、インシデントが制御不能に陥る前に解決策を提示することができます。

AIOps は、一貫してデータを分析し、過去の傾向と比較することで、潜在的な問題を示唆するデータの異常値を特定できます。

AIOps のデータ収集と分析機能は、問題の早期発見に加え、現在と過去のデータ傾向に機械学習を導入することで、将来の結果を正確に予測できます。

AIOps は、根本原因分析にも役立ち、多数のデータポイントを関連付けて、ユーザーとビジネスに関するコンテキストを提供し、イベントパターンを追跡するなどにより、問題の潜在的な原因を正確に診断できます。

AIOps の根本原因分析機能は、企業だけでなく、顧客にもメリットをもたらします。サポートエージェントは、より迅速に問題を特定して解決できるため、カスタマーエクスペリエンスが改善されます。同時に、IT デスクは、より多くのチケットを、より正確に管理できます。

AIOps は、適切なデータと指令があれば、問題が発生したときに自動的に対処するように設定できます。インシデント応答の自動化により、精度の高い特定、診断、修正を、人間が行うよりもはるかに迅速に行うことができます。

AIOps は、ITOps から新しいテクノロジーや複雑さによる負担を効果的に取り除くことで、制限のないデジタルトランスフォーメーションを可能にします。企業は、IT 部門が負荷の増加に対応できるかどうかを懸念することなく、新しい進歩を取り入れることで柔軟性が得られ、戦略的目標に取り組むことができます。

AIOPs は、クラウドの導入と移行で変化する相互依存関係を明確に可視化できます。そのため、移行に伴う運用リスクを大幅に軽減できます。

最後に、AIOps は効果的な自動化と明確なデータ可視性を提供することで、IT 部門による DevOps インフラストラクチャの適切なサポートを支援します。

AIOps の導入には、組織やその機能、ニーズに応じた、独自のアプローチが必要になります。ただし、一般的にあらゆる企業に共通する基本的な手順がいくつかあります。

組織によっては、AIOps アプローチを推進する際に抵抗勢力に直面することがあります。導入に共通する障壁として、以下が考えられます。

• データサイエンティストチームの不在
• 関連するスキルの欠如
• データの不足や低品質のデータ
• インサイトに基づく行動に必要な統合的な方法の欠如

幸いなことに、最も効果的な AIOps プロバイダーは、上記の問題を解決しています。ServiceNow は、堅牢なデータサイエンスサービスを提供し、使いやすいツールで既存のスキルセットを補完し、重要な次のステップを提供します。ServiceNow を使用すれば、データサイエンティストを雇う必要がなく、AIOps 導入の成功を妨げる問題を心配する必要もありません。

AIOps のビジネスケースを作成することで、管理職や経営層による同意を促進できます。IT 運用の改善点を洗い出し、AIOps が提供する信頼性の高い効果的なソリューションを共有します。

AIOps プラットフォームの選択には、自社のビジネスに関する深い知識と、利用可能なオプションに関する十分なリサーチが必要です。利用できるソリューションが多数あることを認識し、選択する場合は、デモを見たり、関連するレビューを読んだりするようにしてください。

希望する AIOps ソリューションを選択したら、詳細なロールアウト計画を作成することで、時間やその他のリソースを無駄にすることなく、適切なペースで移行を進められます。

AIOps ソリューションの導入という新しい取り組みによるメリットに最も関心を示すのは、従業員です。インテリジェントな予測型セルフサービスによるサポート、エージェント間のケース転送、自動化による反復的で時間のかかるタスクの排除というメリットを従業員に示します。