初めに

皆さんはAIをどれだけ活用していますか？

最近のテック業界では、AIは単なる技術トレンドを超えて、産業全体の変化を主導しています。この流れは、2025年5月～7月にかけて開催された主要グローバルテックイベントのテーマにも明確に表れています。

• 2025年5月：IBM Think 2025 – 「信頼できるAIの導入と拡張」
• 2025年5月：NVIDIA GTC – 「AIの時代へようこそ」
• 2025年5月：OCP Korea Tech Week – 「AIの未来をリードする」
• 2025年6月：セールスフォース – 「AIエージェントによる業務自動化、革新」
• 2025年7月：Google Cloud Day – 「AIイノベーションの加速」

これらのイベントの共通点は、AIがもはや「未来の技術」の議論にとどまらず、実際の導入と成果中心の事例に迅速に移行しているということです。

AIは繰り返し業務の自動化、データに基づく意思決定の支援、部門間コラボレーションの加速など、さまざまな場面で活用されつつあります。

もちろん、期待通りの成果を出すことは簡単ではありません。しかし、明らかに今やすべての組織がAIをどこに、どのように適用するかを戦略的に考えるべき時に来ています。

年平均20%で成長してきたAIOps、ところが…

AIはほとんどのIT業界に導入されており、ITインフラ運用分野でも急速に変化をもたらしています。

MarketsandMarkets、GMI Insights、Grand View Researchなどの主要リサーチ企業によると、AIOps市場は2030年までにCAGR20%成長すると期待されています。これはIT運用の自動化、障害対応、コスト削減などの核心分野でAIOpsの導入が加速することを示しています。

ところが、期待とは裏腹に具体的にどの業務に適用できるのか、期待通りの効果を得られるのかについては、依然として慎重な立場が存在します。特にIT運用分野ではAIの役割や適用方法に関する情報不足が判断を保留する理由となることがあります。

今回の記事では、ITモニタリングにおいてAIがどのように活用され、実際にどのようなバリューを提供しているのかを事例をあげて説明します。

“AIがもたらすITモニタリングにおいての変革とは？”

ITモニタリングにおけるAIの主要役割

運用コパイロット： 繰り返し業務の自動化

IT運用者は毎日ログの確認、主要リソース状態のチェック、異常兆候の検出などの繰り返し作業を行っています。これは熟練した人材の時間を多く消耗しますが、高付加価値を生み出すことはありません。

AIOps技術は自然言語ベースのインターフェースに置き換えられます。

例: "昨日の朝、CPUに異常があったか？" → AIが主な指標とログの要約レポートを生成

異常兆候が発生した場合、SlackやTeamsなどのコラボレーションツールを通じて即座にアラートを通知し、対応シナリオを提示 → 1次対応への速度を向上

また、AI予測機能によりCPU、メモリ、I/Oのボトルネックの可能性を事前に検知してアラート通知します。これは単なるモニタリングを超え、運用環境全体の状況認識能力を高めます。

レポート自動化： データ解析とコミュニケーションギャップの解消

運用レポートは単なる指標の列挙ではなく、データの解析と共有のためのツールです。しかし、依然として多くの組織が手作業で行っています。

AIベースのレポート自動化は、項目を選択するだけで原因分析を含むレポートを生成します。

例: “CPU使用率が先週に比べて32%増加しました。これはOOOサービスのトラフィック急増によるものと分析されています。”

SLAやKPIに基づくテンプレートを併用することで、技術部門と非技術部門間のコミュニケーション効率が向上します。

マッキンゼーのレポートによると、レポートの自動化は運用データの分析時間を平均40%以上短縮します。

エラー分析： 単純検知から根本原因の分析へ

障害が発生した際に重要なのは、どこで、なぜ発生したのかを早急に把握することです。従来の手法のようにログ、メトリクス、トレースを別々に確認すると時間がかかります。

AIOps分析機能はこれを一つのフローに統合します。

• 問題時点における指標やログの自動マッピングと視覚化
• 過去の類似事例の提示 → 再発の防止

大規模なコードベース環境では、AIOps分析のコード構造理解と文脈分析を通じてエラーの位置や前後関係を解釈できるようになりました。これは単純な検知から根本原因の分析への移行を意味します。

異常検知および予測：パターンベースの事前対応

正常状態の基準を定義することは異常検知の核心です。AIは数千のメトリクスフローの中から異常なパターンを自動的に検出し、これを直感的に視覚化します。

一部のプラットフォームはメトリックデータを画像に変換し、ビジョンAIで分析する方法を使用して、検出速度と精度を向上させます。

Wavestone(2025)のレポートによると、AIOpsに基づく異常検知は障害検出時間を15〜20%短縮します。

終わりに：AI活用、その先の結果

ITモニタリングにおけるAIの主な役割は次の4つです。

1. 運用コパイロット
2. レポート自動化
3. エラー分析
4. 異常検知および予測

AIは単なる自動化ツールを超えて、運用方法を革新し、複雑なシステムフローの理解とオペレーターの判断を支援する重要な役割を果たします。

WhaTapはAIとオペレーターがシームレスに協力できるよう、AIチャットボット(WhaTap Assistant）を実装しました。

ITの運用者は自然言語で問いかけるだけで、システムやサービスに対する正確な診断とその解決策が迅速に確認できます。

WhaTap Assistant(AIチャットボット)が役立つ場面

• 製品マニュアルやガイドをすぐ探すのが難しい時
• 複雑な設定やメトリクスの解析が必要な時
• 開発者と運用者の間で迅速な情報共有が必要な時

IT運用のパラダイムが変化しています。その中心にはAIという新しいパートナーがいます。

本日紹介した記事をきっかけに皆さんの運用環境におけるAI適用戦略を考えてみたらいかがでしょうか。