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エグゼクティブサマリー
インフラの可視性ギャップはもはや許容できない
IT運用は、その基盤となったモデルをはるかに超えて成長しています。企業は現在、オンプレミスのデータセンター、複数のクラウド環境、そして新たなAIワークロードにまたがる、ますます複雑化するインフラストラクチャを管理しながら、毎日数万もの指標を監視し、テラバイト単位のログを取り込み、数千ものアラートを生成しています。しかし、これほど多くのテレメトリが存在するにもかかわらず、多くのチームは、自社のツールで確認する前に、顧客から障害について知るという状況が依然として続いています。
CrowdStrike、Cloudflare などの最近の注目度の高い障害は、小さな問題がいかに急速に業界全体に波及し、日常生活を妨害し、企業に数十億ドルの損害を与える可能性があるかを示しています。
AIファーストの可観測性の次の段階には、より大きなものが求められます。データセンターやクラウドにとどまらず、アプリケーション、アイデンティティ、決済、API、そしてユーザーエクスペリエンスが実際に存在するインターネットそのものを網羅する必要があります。まさにここが、ビジネスのレジリエンスの成否を分ける鍵です。ハイブリッドインフラストラクチャの可観測性、インターネットパフォーマンスモニタリング、そしてデジタルエクスペリエンスモニタリングの融合こそが、自律型ITの真の始まりです。
コンバージェンス
自律型ITに向けて収束する5つの力
100人のVP以上のIT意思決定者を対象とした調査データによると、自律運用への移行を加速させる5つの力が重なり合っていることが明らかになりました。それぞれの力が互いに補完し合い、最高業績を上げている組織ではすでにサイクルが形成されています。
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可観測性予算は保護されたインフラストラクチャです
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統合は最適化戦略である
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プラットフォームへの忠誠心は機敏性に取って代わられる
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現在のツールは実用的な洞察を提供していない
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AI導入は成熟しつつあるが、その大半には大きな将来性がある
1. 可観測性予算は保護されたインフラストラクチャです
コスト削減へのプレッシャーは現実のものとなっています。組織はより少ないリソースでより多くの成果を上げることが求められています。しかし、オブザーバビリティ予算は典型的なパターンを辿っていません。ITリーダーの96%は、今後12～24ヶ月間のオブザーバビリティ支出が横ばいまたは増加すると予想しており、62%は増加を予測しています。
これは予算精査を免れているということではありません。可観測性が、リーダーが守るべき基盤となる戦略的インフラとなっていることの証です。小売、銀行、医療、製造など、あらゆる企業の業務の中核にITが位置づけられており、稼働時間の確保はビジネス遂行において不可欠な要素となっています。
AI イニシアチブは戦略的焦点として最も高い割合を占めていますが (リーダーの 63% が最優先事項として挙げています)、コスト削減はインフラストラクチャを可視化して運用し続けるシステムではなく、他の領域から生まれています。
予算が確保されているからといって、支出が固定されているわけではありません。組織はツールではなく成果を重視した支出を積極的に再配分しています。
2. 統合は最適化戦略である
84%の組織がツール統合を進めている、または検討しています。41%は積極的に統合を進めており、さらに43%は統合を評価中です。リーダーたちは現在、統合こそがコスト削減、サービス提供の向上、そしてAIに必要な統合データ基盤の実現に最も効果的な方法だと考えています。
計算は簡単です。2～3つのオブザーバビリティ・プラットフォーム（回答者の66%）または4～5つのプラットフォーム（18%）を運用している組織は、重複する機能、重複したデータパイプライン、統合メンテナンスに費用を費やしているだけでなく、インシデント発生時のコンテキスト切り替えに伴う運用上のオーバーヘッドも負担しています。
現状と望ましい状態の間には大きなギャップがあります。74% が、要件を満たすのであれば単一のプラットフォームに対してオープンであると回答しています。これは、歴史的にベンダーの集中化に抵抗してきた業界において、統合に対する驚くべき意欲を示しています。
主な課題: サイロ化されたツールが可視性のギャップを生み出す
51%が、複数のツールに依存し、ビューがサイロ化され、統一された可視性がないことを最大の課題として挙げています。本番環境でのインシデント発生時、エンジニアはプラットフォーム間でコンテキストを切り替え、システム間のデータを手動で相関させ、全体像を把握するために貴重な時間を無駄にしています。
2024年のCrowdStrikeの障害は、フォーチュン500企業に5億ドル以上の損害を与えたと推定されています。どの業界もその影響を受けずにはいられませんでした。
統合の波は、自律的な IT を可能にする 2 つの成果を生み出します。AI 機能に再投資できる予算の節約と、AI が効果的に機能するために必要な統合データ基盤の確立です。
3. プラットフォームへの忠誠心は機敏性に取って代わられる
ITリーダーの67%が、自社が1～2年以内に可観測性プラットフォームを切り替える可能性が高いと回答しています。これは、エンタープライズソフトウェアの購買行動における根本的な変化を示しています。かつては再検討に何年もかかっていたプラットフォームの決定が、今では12～24ヶ月周期で再検討されています。
切り替えの可能性は、次のように分類されます: 非常に可能性が高い (積極的に変更を検討または計画中) 17%、ある程度可能性が高い (強力な根拠が出てきたら切り替える可能性がある) 50%、あまり可能性がない 27%、まったく可能性がない 5%。
主な理由としては、より優れた監視を必要とする新しい企業の取り組み (27%)、セキュリティとコンプライアンスの義務 (22%)、古いツールを交換する必要性 (19%)、監視のギャップを浮き彫りにする大規模な停止 (13%)、定期的なテクノロジー更新サイクル (11%) などが挙げられます。
切り替えの障壁は戦略的なものではなく、運用上のものです。OpenTelemetryとAPIベースの統合の普及により、切り替えコストは低下しており、ITリーダーは増大し続けるデータ取り込みコストよりも、オープン性とインターネット対応の可視性を優先するようになりました。
4. 現在のツールは実用的な洞察を提供していない
収集されたデータから有用な洞察を引き出すプラットフォームの能力に満足していると回答したITリーダーはわずか41%です。つまり、59%のITリーダーは、データを行動や予防につなげるツールがないまま、膨大なテレメトリを抱えていることになります。
不満の内訳
満足度のギャップは、具体的な問題点として現れます。
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38%が高度な洞察力の欠如を最大の障壁として挙げている
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6%はアラート疲れに悩まされており、毎日数百、数千もの通知を受け取りながら、重要な問題を見逃している。
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39%が、監視ツールがITSMシステムやDevOpsワークフローとシームレスに連携できない原因となる統合ギャップを報告しています。
問題はデータ収集ではなく、相関関係、コンテキスト、そして因果関係にあります。従来の可観測性ツールは、よりシンプルなアーキテクチャと小規模なデータ量向けに構築されており、コンテナ化された環境からの高カーディナリティデータの処理、システム間のメトリクス、ログ、トレースの相関分析、分散アーキテクチャにおける根本原因の特定といった課題を抱えています。
この不満から、自動相関分析と根本原因分析、ユーザーに影響を与える前に問題を特定する予測機能、誤検知を減らすインテリジェントなアラートなど、測定可能な結果をもたらす AI を活用した機能に対する需要が生まれています。
5. AI導入は成熟しつつあるが、ほとんどの組織には大きな余裕がある
IT運用全体でAIをフル活用し、運用の成熟度が完全に達している組織はわずか4%です。さらに12%は根本原因分析と修復の自動化にAIを活用しており、13%は主に異常検知とインシデント対応にAIOpsを活用しています。大多数の49%は、まだ限られた環境でAIのパイロット運用または実験を行っており、22%はまだ導入していません。
AI の導入は明らかに始まっていますが、規模拡大の面で進歩が停滞しています。組織の 62% が AI の実装 (パイロット、テスト、または限定的な使用) を開始していますが、IT 全体ではまだ運用化されていません。
リーダーはガードレール付きの自動化を望んでいる
ITリーダーには、承認ワークフロー、既存のガバナンスプロセスとの統合、そしてAIが問題をフラグ付けした理由と、その判断に寄与したデータを明確に示す説明可能性を備えた、ポリシー主導のアクションが必要です。理由を説明できないブラックボックス型のシステムは、信頼を損ない、導入を制限します。
完全な運用化に至っていない78%の企業は、AIが機能しないから行き詰まっているわけではありません。断片化されたデータ、連携されていないツール、そして推論を説明できないプラットフォーム上でAIを実行しようとしてきたために行き詰まっているのです。
収束効果
自律型ITが想像以上に近づいている理由
これら5つの行動の変化はそれぞれ単独で存在するものではなく、自律型ITへの移行を加速させる強化サイクルを形成します。
このサイクルはコスト圧力から始まります。オブザーバビリティ予算はIT組織内で確保される一方で、ベンダー数の削減、重複機能の排除、統合オーバーヘッドの削減といった最適化戦略によって、総支出の合理化が図られています。しかし、統合はコストの再利用だけにとどまりません。効果的なAIに必要な統合データ基盤を構築するのです。
この統合基盤により、実際に機能するAI機能、すなわち自動相関分析、根本原因分析、予測アラート、そして最終的には自律的な修復が可能になります。これらの機能は、MTTRの短縮、アラート疲れの軽減、本番環境に到達するインシデントの減少といった測定可能な成果をもたらします。そして、測定可能な成果は継続的な投資を正当化し、他の支出が削減された場合でもオブザーバビリティ予算を保護することができます。
予算が確保されればサイクルが再開されます。安定した資金を持つ組織は、次の段階の最適化と能力構築に取り組むことができ、依然として事後対応型の運用に固執している競合他社に対する優位性を拡大することができます。
IT リーダーは、このサイクルをさらに加速させる要因として、現在のツールへの不満から移行の緊急性が生まれ、プラットフォームへの忠誠心の低下によって、組織をパフォーマンスの低いソリューションに縛り付けていた摩擦が解消されると報告しています。
先への道
ITリーダーの使命
この融合により、明確な使命が生まれます。自律型ITはもはや未来のビジョンではなく、2026年の運用要件です。
組織は決断の時を迎えています。オブザーバビリティを、ばらばらのツールと手動プロセスの集合体として管理し続けるか、AIを活用した自律運用を可能にする統合プラットフォームへと大胆に移行するか。行動を起こすための窓は今開かれていますが、いつまでも開かれているわけではありません。
前進するには3つの連続した動きが必要
- 観測可能性ツールを統合して、インフラストラクチャ、アプリケーション、ユーザー エクスペリエンス全体にわたる統合されたデータ基盤を作成します。
- アプリケーション、API、顧客エクスペリエンスが実際に存在するインターネット層まで可視性を拡張し、内部テレメトリとビジネス成果のギャップを埋めます。
- 事後的なアラートから予測的な予防と自律的な修復へと移行する AI を活用した自動化を導入します。
この道筋を実行する組織は、信頼性の向上、イノベーションサイクルの加速、運用オーバーヘッドの削減を通じて競争優位性を獲得します。遅れた組織は、競合他社が自律的に運用する一方で、不十分なツールでますます複雑化するインフラストラクチャを管理することになってしまいます。
技術は存在する。予算は確保できる。切り替えのチャンスは開かれている。市場は準備万端だ。ITリーダーにとって重要なのは、自律運用が標準になるかどうかではない。その標準を定義する側になるのか、それともそれに適応しようと奔走する側になるのか、ということだ。
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