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?静かに現実味を帯びる「AIOps」【前編】

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。

2022年03月29日 05時00分 公開
[Beth PariseauTechTarget]

関連キーワード

機械学習 | 運用管理


 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?

 こうして2018年から2022年までの動きを振り返ると、パンデミックとクラウドサービス利用によって、AIOpsの必要性はなくなったかのようだが、実はその反対だ。クラウドサービス利用によって、さまざまな監視すべきデータが発生するようになり、それと同時に新しい監視ツールが登場した。クラウドサービス移行でシステムが複雑化した上に、パンデミックの直撃でIT予算は減少し、企業のIT部門はスタッフ不足に悩むようになった。これらを受けて、機械学習アルゴリズムを使ったAIOpsの必要性が一段と高まる結果になった。

 調査会社Gartnerでアナリストを務めるアルン・チャンドラセカラン氏は、「新しいアプリケーションは根本的に異なる仕組みを採用している場合もあるため、以前と同じ監視方法では不十分だ」と語る。受動的な監視ではなく、予測型の監視に移行するトレンドも生まれているという。

 AIOpsを支える技術が多様化してきたことも、システム運用方法の移行を後押しする。例えば時系列データベース(ミリ秒など細かい単位で情報を蓄積するデータベース)とオープンソースの並列処理エンジンによって、企業はより多くの計測値や機械データを収集できるようになった。それと同時に、大量のデータを処理するための技術も多様化している。「目的に応じて機械学習をすることで、高い価値を引き出せる状況が整ってきた」(チャンドラセカラン氏)

 ITベンダーがAIOpsについて派手に宣伝する傾向は、ここのところ収まってきた。それはAIOpsへの注目度が下がったのではなく、AIOpsが実用化の段階に入ったということだ。

TechTarget発 先取りITトレンド

米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。

ITmedia マーケティング新着記事

news061.jpg

マーケターの87%は自分の仕事が生成AIなどのテクノロジーに取って代わられることを懸念――Gartner調査
Gartnerがマーケティング人材に関する調査を実施。環境的不確実性と技術的複雑性の中で、...

news058.jpg

Z世代が旅に求める「令和的非日常」とは?
JTBコミュニケーションデザインと伊藤忠ファッションシステムが、Z世代の旅に関する意識...

news094.jpg

電通が「AI×クリエイティブ」の強みを生かしたビジネスコンサルティングサービスを提供開始
電通は「AI×クリエイティブ」で企業の事業やサービスの開発を支援する新サービス「AIQQQ...