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実際の問題には実際の解決策が必要です。IT 運用における AI について、「アラート ノイズを削減する」や「異常を検出する」という同じ高尚な主張を私たちは皆聞いたことがあるでしょう。これらは紙の上では素晴らしいように聞こえますが、購入のピーク時に重要なシステムに障害が発生したり、重大なセキュリティ脅威が検出されなかったりすると、期待はずれになることがよくあります。
電子商取引企業はサイトがダウンすると毎秒ごとに収益を失い、通信会社は毎日 100,000 万件以上のアラートを処理し、マネージド サービス プロバイダーは独自の構成を持つ何百ものクライアント環境を処理しますが、いずれも長時間のダウンタイムや障害を許容できるものではありません。
従来の AIOps は、イベントの相関、異常検出、根本原因分析を提供し、IT 運用に一定のインテリジェンスをもたらしてきたことは間違いありません。しかし、ほとんどの AIOps ツールは、自律的な解決にはまだ至っていません。IT チームがアラートを精査し、データを解釈し、修正を提案する頃には、すでに被害が発生している可能性があります。つまり、トランザクションが失われ、顧客が不満を抱き、評判が損なわれているのです。
どこから始めれば？
次のセクションでは、AI の自律性が IT にとって不可欠になった理由について説明します。すでに納得していて、エージェント AIOps の実際の動作を確認したい場合は、「IT 運用におけるエージェント AI の主な使用例」に進んでください。それ以外の場合は、従来の AIOps とエージェント AIOps の重要な違いと、この変化が IT 運用に必要な進化である理由について説明しますので、このまま読み進めてください。
従来のAIOpsを超える
従来の AIOps は、イベントの相関、異常検出、根本原因の分析に優れていますが、問題の解決には至りません。ほとんどの AIOps ソリューションはリアクティブに動作し、問題を特定しますが、IT チームは手動でトラブルシューティングを行うため、アラートの精査に何時間も費やします。
ほんの一例を挙げると、不正監査中の金融サービス会社を考えてみましょう。ここで解決が遅れると、規制当局による罰金、コンプライアンス期限の遅延、顧客契約に違反するサービスの低下につながる可能性があります。業界を問わず、手動介入への依存は運用リスクと財務への影響を増大させます。ビジネスは脆弱なまま、最も重要なときに何も壊れないことを願うことになります。
エージェント型AIOpsへの移行
エージェントAIOps これは、AI 支援型運用から AI 主導型運用への根本的な転換を表しています。人間が行動するための洞察を提供するのではなく、自律的な行動で問題を解決します。これは、煙探知機の警告を受けるのと、スプリンクラー システムが自動的に火を消火するのとの違いです。
従来のツールは受動的に監視と警告を行いますが、 エージェント的解決策は問題を積極的に解決する彼らの自己学習モデルは、時間の経過とともに継続的に意思決定を改善し、処理するインシデントごとに効率を向上させます。
従来の AIOps では、パフォーマンスの低下に関するアラートが生成され、手動による介入が必要になる場合があります。一方、エージェント AIOps では、計画されたダウンタイム中にメンテナンスを自動的にスケジュールし、適切な部品を持った技術者を派遣し、ワークロードを再配分して生産効率を維持します。かつては数日間かかっていたプロセスで、多数の人間の判断が必要でしたが、数分で自動的に応答するようになります。
IT運用において自律性が重要な理由
従来の AI システムとエージェント AI システムの違いは IT 運用をはるかに超えています。しかし、その影響がこれほど直接的に価値があるものはありません。
自律性により、企業のインシデント処理方法が変わります。
| 従来のAIOps | エージェントAIOps |
| 問題を警告します | 顧客に影響が出る前に問題を解決する |
| 人間のスタッフのみでスケール | インフラストラクチャの成長に合わせて自動的に拡張 |
| システム間の手動ハンドオフが必要 | 監視と解決の間のシームレスなワークフローを作成します |
| コストの増加と対応の遅れにつながる | 総コストの削減と稼働時間の最大化を実現 |
エージェントAIOpsの仕組み
Agentic AIOps は、最も経験豊富なエンジニアの推論プロセスを迅速かつ大規模にエミュレートすることで、IT 運用を変革します。
エージェントシステムがどのように動作するかを明確に説明します。
1. データの取り込みと統合
エージェント型AIOpsは、ログ、メトリクス、トレース、イベントなどの構造化データと、インシデントレポートやチームコミュニケーションなどの非構造化データの両方を集約することから始まります。 可観測性 クラウド、ハイブリッド、オンプレミス環境にわたる情報、主要な可観測性フレームワークを活用し、 OpenTelemetry と Prometheus リアルタイムのエンドツーエンドの可視性を確保します。
2. AIと機械学習分析
データが集約されると、エージェント AIOps は高度な AI と機械学習アルゴリズムを適用して、複雑な分散システム内で異常を検出し、パターンを識別し、根本原因を迅速に特定します。静的なルールベースのシステムとは異なり、エージェント AIOps はインシデントをプロアクティブに予測し、進化するデータセットと過去のインシデントの結果に基づいて予測機能を継続的に改善します。
3. 自律的な意思決定と自己修復
Agentic AIOps は、潜在的な修復戦略を自律的に評価し、その有効性を予測し、人間の介入を必要とせずに最適なソリューションを選択するという点で他とは一線を画しています。学習した動作と定義済みのルールを組み合わせた AI 搭載のプレイブックを活用して、自動的かつインテリジェントなインシデント解決を実現します。
4. アラート疲労の軽減とノイズフィルタリング
アラート疲れに対処するため、システムは高度なイベント相関技術を使用して冗長または優先度の低いアラートをインテリジェントにフィルタリングし、本当に重要な問題のみを表面化します。これによりアラートのノイズが大幅に削減され、IT チームは真のインシデントに迅速かつ効果的に対応できるようになり、全体的な生産性と集中力が向上します。
5. 継続的なフィードバックループ
Agentic AIOps は静的な自動化にとどまりません。インシデントが自律的に解決された後、システムは継続的に結果を監視し、各イベントから学習して、変化する状況に適応します。この継続的な改善により、将来のインシデントの検出と解決の精度と効率が向上します。
IT運用におけるエージェントAIの主な使用例
1. 自動インシデント検出と解決
Agentic AIOps は、主に検出とアラートに重点を置く従来の AIOps ソリューションを超えて、最も早い段階でインシデントを自律的に識別して解決します。
たとえば、フラッシュセール中、オンライン小売業者はパフォーマンスの低下を繰り返し経験し、カートの放棄や収益の損失につながる可能性があります。エージェント AIOps を使用すると、システムはデータベースのボトルネックを自動的に検出し、接続プールを個別にスケーリングし、キャッシュを最適化し、クエリの効率をリアルタイムで向上させることができます。
一般的なAIOps実装では、通常、 計画外のダウンタイムを30%削減し、問題解決を50%高速化エージェント機能により、手動介入に伴う遅延が排除され、これらの成果がさらに高まります。
2. 根本原因分析と積極的な問題予防
エージェント AIOps の最も強力な機能の 1 つは、分散環境全体で複雑さを排除し、問題の真の原因を特定する能力です。これらのシステムは、IT およびネットワークの微妙な異常を検出し、アラート ストームを管理し、根本原因を即座に特定するといった、人間のチームでは完了するのに数時間または数日かかるタスクに優れています。
実際の顧客事例を挙げると、製造生産ラインで断続的に発生する中断は、エージェント AIOps によって自動的に追跡され、微妙なネットワーク異常であることが分かりました。その後、システムは自動的にネットワーク構成を最適化し、毎月約 175,000 ドルの生産損失を直接防ぎました。
一般的なAIOpsソリューションは 平均解決時間（MTTR）を最大40％短縮し、インシデントの15～45％を予防します。エージェント AIOps は、問題が発生した瞬間に自動的に修正アクションを実行することで、これらの数値を向上させます。
3. 自己修復型ITとリモートインフラストラクチャ監視
自己修復エージェント AIOps は、インフラストラクチャを自律的に監視、修復、最適化し、手動介入に大きく依存する従来の監視ツールを凌駕します。たとえば、世界的な金融サービス プロバイダーは、支払い処理システムで初期段階のデータベース パフォーマンスの問題が発生したときにエージェント AIOps を使用します。このプラットフォームは、処理負荷を自動的に再分配し、クエリを最適化し、追加のリソースをプロビジョニングして、稼働時間を大幅に向上させます。
4. ITSM管理とデジタルパフォーマンス監視
Agentic AIOps は、リアルタイム監視とフルスタックの可観測性を適用してチケットのトリアージ、分類、解決を自動化することで、IT サービス管理に革命をもたらします。アプリケーション監視と包括的なパフォーマンス分析により、これらのシステムは運用効率を大幅に向上させ、最適なデジタル エクスペリエンスを保証します。
AI強化ITSMプロセス チケット解決時間を35%短縮 貴重な IT リソースを日常的なメンテナンス作業から解放します。この移行により、技術チームは新たな収益源と競争上の優位性を生み出すイノベーションに集中できるようになります。
一般的な問題を自動的に処理することで、組織のポリシーとコンプライアンス要件が一貫して適用され、人為的エラーが排除され、ドキュメントが改善されます。
5. セキュリティイベントの検出と対応
Agentic AIOps は、脅威をリアルタイムで検出して対応することでサイバーセキュリティ体制を大幅に強化し、セキュリティ チームが分析を開始する前に脆弱性に対処することがよくあります。このテクノロジは、継続的に監視し、疑わしいパターンを即座に特定し、定義済みのセキュリティ プロトコルを実行する機能を備えているため、新たな脅威に対する強力な防御力が得られます。
自動化されたセキュリティ対応により、侵害コストが最小限に抑えられます。現在、侵害コストは4.88件あたり平均XNUMX万ドルです。 IBM のデータ漏洩コストレポート—組織の収益に直接影響を及ぼします。
AIを活用したセキュリティ分析 インシデント対応時間を平均108日短縮 脆弱性の期間と潜在的な被害範囲を大幅に縮小します。
エージェント型 AIOps への移行
従来のAIOpsからエージェント型AIOpsへの移行は、チームをAIに置き換えることではありません。 戦略を持つ 最新のインフラストラクチャの複雑さを管理するためのツールを従業員に提供すること。移行には、全面的な変革ではなく、慎重な計画と実行が必要です。
まず、ダウンタイムが収益に直接影響する単一のビジネス クリティカルなシステムを特定します。最初にこの重点領域にエージェント機能を適用し、結果を厳密に測定し、実証された価値に基づいて徐々に拡張します。成功している組織のほとんどは、自動化されたデータベース パフォーマンスの最適化、自己修復ネットワーク インフラストラクチャ、予測的な容量管理、自律的なセキュリティ インシデント対応など、影響の大きい領域に的を絞った実装から取り組みを始めます。
導入を成功させる上で重要な要素は、自律的なアクションによって明確なビジネス成果が得られるユースケースを選択することです。収益源を保護し、運用リスクを軽減し、顧客エクスペリエンスを向上させる機会を探してください。これらのメリットを定量化可能な指標で文書化し、より広範な導入に向けた勢いと組織的なサポートを構築します。
進捗に合わせてガードレールと監視メカニズムを確立します。IT チームがシステムの機能と制限を理解していることを確認し、重要な決定のための適切な人間によるチェックポイントを作成しながら、日常的な問題を AI が独立して処理できるようにします。このバランスの取れたアプローチにより、制御を維持しながら、自律的な運用の効率性の利点を最大化できます。
新しいアプローチの時が来ました。 Edwin AI がエージェント AI を使用して ITOps の最大の課題をどのように解決するかをご覧ください。
エージェント型AIOpsは戦略的に必須である
従来の AIOps からエージェント AIOps への移行により、次の 3 つの重要なビジネス成果がもたらされます。
- システムのダウンタイムを大幅に削減することで収益源を保護
- 積極的な問題予防による運用リスクの大幅な削減
- IT 人材を事後対応から戦略的イノベーションへと解放
自律的な IT 運用を採用している組織は、重要な瞬間にビジネスの継続性を保護し、顧客に一貫して優れたデジタル エクスペリエンスを提供する、回復力のあるインフラストラクチャを構築します。ダウンタイムの短縮、問題解決の迅速化、重大なインシデントの防止などの実証された結果により、ビジネス ケースは明確です。
数秒のダウンタイムが収益の損失や評判の低下に直接つながる世界では、エージェント AIOps は現代のビジネスに必要な自律的な保護を提供します。
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