AIOps とは？

AIOps は、独立して展開し、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および分析して、集中管理型のシステムオブエンゲージメントを提供することで最も効果的に機能します。 これを行うために、人間の認知機能で使われるプロセスと実質的に同じプロセスを踏みます。 関係する主要なアルゴリズムは、以下の 5 つです。

AIOps は、所定の選択と優先順位付けの基準により、膨大な量の利用可能な IT データを調査および評価し、関連するデータ要素を特定することで、サイズがテラバイト級のデータの「干し草」の中から、重要な「針」を見つけ出すことができます。

AIOps では、関連するデータを細部に至るまで精査して、データ要素間の相関を特定し、グループとしてまとめ、今後の分析に備えます。

AIOps プラットフォームは、深い分析により、問題、イベント、傾向の根本原因を明確に特定し、アクションを伝えるのに役立つ明瞭なインサイトを作成することができます。

AIOps は、オペレーター同士が離れている場合であっても、適切なチームや個人に通知して関連情報を提供し、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も機能します。

AIOps は、最終的に問題の対応と修正を自動的に行うようデザインされているため、IT 運用の速度と精度を大きく向上させます。

Accenture の調査によれば、最前線のカスタマーサポート担当者は、最大で 12% の時間をチケットの対応に費やしており、IT サービスデスク対応係の 43% が、100 以上ものアサイン先グループを選択しなければならないことを負担に感じているとのことです。 簡単に言えば、現代の IT サービス部門が効率的に処理するには、データや情報が多すぎるということです。 AIOps は、このような負担の軽減に役立ちます。

AIOps プラットフォームを使用する主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をビッグデータと組み合わせ、見えない関連性や、サービス、運用、リソース間の思いがけない関係を見つけ出し、実用的なインサイトを提供します。 わかりやすい結果として、データのユーザビリティが向上し、データ分析活動によるリターンが改善します。

AIOps は、IT スタッフやデータサイエンティストを集団で雇用する代わりとなる、コスト効率のよい手段です。 さらに、IT 運用チームは日常のタスクに費やす時間と注意力を大きく削減できるとともに、場合によっては無用なアラートの発生も低減することができます。 これは全体的な効率の向上とコストの削減につながります。 最終的に、AIOps は、多額のコストが発生するサービス中断から企業を保護するのに役立ちます。

AIOps は高速かつ正確で、エラー発生率を低下させ、一方でサービスに影響する問題の解決までの時間を短縮します。 同時に、AIOps はデータのサイロ化を解消し、状況に合わせた IT 環境全体の単一のビューを提供します。 AIOps の積極的なパフォーマンス監視とデータ分析により、より迅速かつ正当な意思決定を行うことができます。

適切なツールで効率的に仕事ができると、従業員の満足度は高まります。 AIOps は、重要でありながら繰り返しで時間のかかる幅広いタスクを自動化することで、従業員の生産性を向上させ、従業員エクスペリエンスを改善します。

AIOps の本質は、IT 運用データをインテリジェントに収集および分析するようデザインされたプラットフォームです。 しかしながら、この 2 つの主要なタスクのため、AIOps はさまざまなアクションやソリューションにおける貴重な資産となります。 AIOps の一般的な使用事例は以下の 9 つです。

AIOps は、インシデントアラートを迅速に処理および分析し、インシデントが制御不能になる前にソリューションを生成することができます。

AIOps は、データを常に分析し過去の傾向と比較することで、潜在的な問題を示している可能性のあるデータの外れ値を特定することができます。

AIOps のデータ収集および分析機能は、問題の早期特定に加え、現在および過去のデータ傾向に機械学習を適用して、将来的な結果を高精度で予測することができます。

また、AIOps は、問題の潜在的原因を正確に診断するため、数百万のデータポイントの相関関係を確認し、ユーザーとビジネスのコンテキストを提供して、イベントのパターンを追跡するなど、根本原因の分析に役立ちます。

AIOps の根本原因分析機能は、企業だけではなく顧客にとってもメリットがあります。 サポートエージェントは、より迅速に問題の特定と解決が可能になるため、顧客により良いエクスペリエンスを提供することができます。 同時に IT デスクは、より高い精度で、より多くのチケットに対応することができます。

AIOps は、適切なデータと指令を与えることで、問題の発生時に自動で対応するよう設定できます。 自動インシデント応答により、人間のオペレーターよりはるかに素早く、高精度の問題特定、診断、修復を行うことができます。

AIOps は、ITOps の新しいテクノロジーや複雑さによる負担を効率的に取り除き、制約のないデジタルトランスフォーメーションを実現します。 企業は、IT 部門が負担の増加に対応できるかどうかを心配することなく、戦略的目標達成に向け、新しい技術を柔軟に導入することができます。

AIOps は、クラウドの採用および移行の相互依存性の変更を明確に可視化します。 この機能により、移行に関連する運用上のリスクを大きく低減できます。

最終的に効率的な自動化と明確なデータの可視性を提供することで、AIOps は IT 部門が DevOps インフラストラクチャのサポートを改善できるよう支援します。

AIOps を立ち上げるタスクには、組織とその能力および需要によって、独自のアプローチが要求されます。 ただし、異なる企業の間でも、一般的に基本のステップのいくつかは共通しています。

組織によっては、AIOps のアプローチを推進する際に抵抗が生じる場合があります。 導入に対する一般的な障壁には、以下の内容が含まれます。

• チームにデータサイエンティストが不在
• 関連するスキルの不足
• データが不十分または低品質
• インサイトに対するアクションが不統一

幸いにして、効率性の高い AIOps プロバイダーならこれらの問題を解消できます。 ServiceNow では、堅牢なデータサイエンスサービスを提供し、既存のスキルセットを使いやすいツールで補強して、価値ある次のステップを提案します。 ServiceNow により、データサイエンティストの雇用は不要となり、AIOps 導入の成功を妨げる問題を心配する必要がなくなります。

AIOps のビジネスケースを作成することで、管理およびリーダーシップ促進を支援します。 IT 運用内の改善が可能な領域を特定し、AIOps が提供する、信頼性と効率性の高いソリューションについて共有します。

AIOps プラットフォームを選択するには、ビジネスに関する深い知識と、使用可能なオプションに関する専門的な調査が必要です。 多数の利用可能なオプションを理解する必要があるため、選択する際は必ずデモを見て、関連のレビューに目を通してください。

お好みの AIOps ソリューションを選択した後は、詳細なロールアウトプランを作成することで、時間やその他のリソースを無駄にすることなく移行を正しいペースで実行することができます。

この新しいアプローチでどんなメリットを得られるのか、最も興味を持っているのは従業員です。 インテリジェントな予測型セルフサービスの先を読んだサポートでエージェントのケースを引き受け、自動化によって時間のかかる繰り返しのタスクを解消できることを説明しましょう。