AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）とは、AIを活用したIT運用管理の概念を指します。
AiOpsは、AI、人工知能、ビッグデータ、機械学習（ML）などを組み合わせ、システムの安定運用を支援するものです。
企業の情報システムの多様化と、それに伴うデータ生成量の急増によるIT人材の不足に対応するため、米国の調査会社ガートナーによって提唱された。
ここでは、AIOpsのさまざまなメリットとデメリットを紹介する。
AIOpsのメリット
AIOpsは、情報システムで発生するデータの処理速度や精度を活かして、システムの安定運用をサポートします。
データのパターンや異常を素早く特定し、インサイトを生成し、レコメンデーションを提供することができます。
AIOpsは、大量のデータを迅速に処理し、運用業務を自動化する機能を備えているため、IT担当者の貴重な時間を確保することができます。
問題の調査や解決にかかる時間を短縮し、多くのIT業務にかかるコストを削減することができます。また、AIOpsはエラーを最小限に抑え、企業は変化する顧客要求に対してより俊敏に対応することができます。
AIOpsのデメリット
AIOpsの大きな欠点は、導入と維持が困難であることです
。AIOpsはAIに大きく依存しているため、設定や構成が複雑になる可能性があります。
この複雑さにはエラーのリスクが伴うため、本番環境にロールアウトする前にAIOpsを適切にテストすることが重要です。
さらに、AIはまだ完璧ではないため、システムから偽陽性や偽陰性が読み取られる可能性があり、AIOpsが生成するアウトプットを検証することが重要です。
最後に、AIOpsが適切に動作するためには多くのデータが必要であり、不完全なデータや古いデータは不正確な結果につながるため、高品質なデータを確保することが重要です。
まとめ
AIOpsは、システム運用のスピードアップや正確性の向上など、多くのメリットをもたらします。しかし、導入や保守の難しさ、AIの不完全さによる誤読のリスクなど、考慮すべき欠点もある。そのため、AIOpsを使用する際には、事前に適切なテストと検証を行うことが重要です。全体として、正しく使用すれば、AIOpsは組織のIT運用に多くの利益をもたらすことができます。
