災害対処と復旧においてAI技術が活躍する段階は、災害発生前、発生中、発生後の3つに分けられる。

1. 災害発生前
   • 主に予測に用い、計画策定やテストで活用できる
2. 災害発生時
   • 情報伝達、システムや復旧人員の割り当て、リアルタイム監視を支援できる
3. 災害発生後
   • AIモデルが学習した情報を活用して、将来起こり得る災害の被害軽減策を講じることができる

　AI技術がどのような場面で活躍するのかを、7つの具体的な例を取り上げて解説する。

分野1．DRシナリオの作成とテスト

　机上演習は、DR計画を検証するための正確かつ信頼性のある手法だ。AI技術を活用したDRツールは、テストシナリオの作成や、DR計画が実際にどう機能するのかを確認するためのテスト実施を支援する。これらのテストシミュレーションはDR計画において不可欠な要素であり、その妥当性、正確性、完全性を確保する上でAI技術が役立つ。

分野2．自動応答と自動復旧

　災害発生時においてAI技術は、常に同じ基準で復旧措置やデータ管理などのタスクを実行できる一貫性と、実行結果をあらかじめ予測できる予測可能性を備える。予測や分析に基づいて、フェイルオーバー（予備のシステムへの自動切り替え）やデータレプリケーションといった措置を自動で実施することも可能だ。こうした仕組みは、予期しないシステム障害が発生した際に、IT管理者が迅速な行動を取るための助けになる。

分野3．ログ分析と災害対処

　AI技術はさまざまな情報源から得たログデータを関連付け、素早く分析できる。この能力はサイバー攻撃や自然災害によるシステム停止、企業システム全体に影響を及ぼす設定ミスなどに対して、素早く対処する際に有用だ。

分野4．コミュニケーション管理

　コミュニケーションはDRにおいて重要な要素だ。多様な関係者、法執行機関、初期の対処要員、従業員、顧客に対して、サービスの中断と安全に関する懸念事項などの必要な情報を伝えなければならない。以下に示す場面において、AI技術は円滑なコミュニケーションを後押しする。

• 関係者や関連企業への自動通知
• 関係者間でやりとりしたメッセージの優先順位付け
• Webサイトやソーシャルメディアを通じたリアルタイムでの状況報告
• 担当者の代わりに情報提供や指示をするチャットbotの運用
• コミュニティーの反応、誤情報、影響力のある意見などを把握するためのソーシャルメディア監視

分野5．リアルタイム監視と分析

　AI技術を活用することで、膨大な量のデータを迅速に集約して分析し、災害時におけるシステム監視体制を構築できる。リアルタイムなシステム監視は、サイバー攻撃やクラウドサービスの障害といったより広範なインシデントを予測し、早期に警告することも可能だ。

分野6．優先順位に基づく復旧

　複数のクラウドサービスを併用するマルチクラウド、クラウドサービスとオンプレミスシステムを併用するハイブリッドクラウドなどの複雑な構成のシステムが正常に稼働するには、相互に連携したサービスやそれを支えるネットワークが不可欠だ。そうしたサービスやネットワーク、サーバなどのリソースに優先順位を付けることは、最も重要な機能を優先して復旧するために役立つが、困難な作業でもある。AI技術はそれらのリソースを適切な順序で復旧して、通信を確立させたりシステムを稼働させたりする役割を果たす。障害に対する自動応答は、判断の一貫性や実行速度に優れているため、優先順位に基づく復旧手順に組み込むとよい。

分野7．将来に備えるための継続的な学習

　DRのために手動で過去データを分析することは容易ではない。自然災害の報告書を詳細に調べ、人為的ミスのパターンを探し、起こり得る全ての問題を予測することは複雑な作業だ。AIモデルはデータを迅速に分析して、企業がDR計画の指針にできる結論を導き出せる。

　AI技術の災害対処能力は、AIモデルが参照できるログや災害対処事例が増えるほど向上することが見込める。自社で実施したDR訓練の結果や、他社が蓄積したDR関連のデータからも、恩恵を受けることが可能だ。