ITオペレーションを最適化するAIOpsツール、調査結果から見えてきた課題とは？

　2016年に登場したAIOpsという概念。機械学習によるイベント分析をベースに、従来のインフラ運用管理の業務を自動化、効率化するもので、多くの企業でAIOpsソリューションを導入する動きが加速している。

　その導入で期待されているのが、インシデント管理におけるデータ精度の確保、原因の分析、膨大なアラート処理、ルーティンタスクの自動化といった、従来のツールが抱えていた課題の解消だ。そのため、AIOpsソリューションには高いレベルでのデータの統合と正規化、アラートの最適化、インシデントの可視化といった機能の統合が求められている。

　実際にAIOpsソリューションを導入した企業では、インフラとインシデントの管理で成果を挙げている。一方で、そのデータ精度や、運用のためのスキル・人材の不足を懸念する声もあるという。本コンテンツでは、米国のITリーダーに対して実施されたアンケート調査の結果を基に、AIOpsの現状や課題について詳しく解説していく。