静かに現実味を帯びる「AIOps」【前編】

ただの流行語ではなくなった「AIOps」　なぜ導入が進み始めたのか？

機械学習とIT運用を組み合わせるAIOpsは派手に宣伝されることがなくなり、導入期に突入した。この動きに影響を与えたのは、パンデミックとクラウドサービスの利用拡大だ。

　企業のIT運用は機械学習アルゴリズムによって変わり始めている。システム稼働の問題をほとんど全て自律的に解決する「自己修復システム」とまではいかなくても、IT運用を部分的にでも自動化する動きは着実に広がりつつある。

　「AIOps」（AI for IT Operations）という用語が頻繁に登場するようになったのは2018年ごろのことで、一気にIT業界の流行語になった。人工知能（AI）技術で駆動する未来について、さまざまな臆測が飛び交った。人手による介入を排除する「NoOps」という概念を打ち出し、完全自己修復型システムの世界を描いてみせたAIOpsベンダーもある。

　そこを襲ったのが新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的大流行（パンデミック）だ。企業のIT支出計画はひっくり返り、NoOpsなどの未来を変えるアイデアには注目が集まりにくくなった。それよりもデジタルトランスフォーメーション（DX）が企業にとっての差し迫ったニーズとして浮上し、より手軽にシステムを利用できるクラウドサービス利用に勢いが付いた。

現実味を帯びるAIOps　何がきっかけになったのか？

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