AIはIT運用におけるオペレーショナルハイジーン（運用衛生管理）をどのように推進するか

IT運用における重要度は、これまでになく高まっています。広大なインフラ、複雑なサービスの依存関係、深刻化するサイバーセキュリティの脅威を考えれば、ITリーダーにとって運用の衛生管理が最重要課題であるのは当然です。実際に、30％のリーダーが、今後2年間で運用の最適化をトップ3の優先課題と回答しています。

ITリーダーはすでにAIソリューションの力を活用していますが、75％のリーダーはテクノロジー投資の潜在能力を最大限に引き出せていないと感じています。実際、多くの組織は 依然として 運用衛生に対して事後対応的なアプローチを取っており、十分に力を発揮していない、あるいはパズルの重要なピースが欠けた技術スタックに苦戦しています。

では、AIツールはどのようにして業務衛生基準を強化できるのでしょうか。

AIが、組織の運用衛生に対する姿勢を事後対応的な「火消し対応」からプロアクティブな予防型へとどのように転換しているのか、AIOpsが最も価値を発揮できる領域、そして継続的改善におけるプロセスインテリジェンスの重要な役割について、ぜひ一緒に探っていきましょう。

ITにおける運用上の衛生管理が重要な理由は何ですか？

身体的な衛生が健全な健康の基盤となるように、運用衛生はレジリエントで健全なIT環境の基盤となります。

適切に行われた運用衛生は、ITシステムを常に最適な状態で稼働させつつ、完全な安定性とセキュリティを維持することを可能にします。運用衛生の健全性は、信頼性、効率性、そして大きな混乱を伴うことなく組織がスケール（あるいはイノベーション）できるかどうかといった要素に直接影響します。包括的で効果的な運用衛生は、次の領域にまたがります。

• データ衛生：ログ、指標、プロセスデータなどのデータの「クリーンさ」を、正確性、完全性、使用可能性をチェックすることで確保します。
• サイバー衛生：クローズドネットワークや個々のデバイスを含む組織のシステムの健全性とセキュリティを維持するための予防措置を講じます。
• 構成の衛生：承認された構成からの逸脱を防ぎ、コンプライアンス違反を避け、不正な変更によるリスクを軽減します。
• プロセス衛生： 主要なITプロセスをプロセスマイニングを通じて客観的に監視および分析します。

• 世界中のITリーダーが業務効率をどのように再評価しているかについて、さらに知りたいですか？当社の2025年プロセス最適化レポート：IT版をご覧ください。

事後対応的な運用からプロアクティブへ。AIによる運用衛生が「ゲームチェンジャー」である理由

これまでIT運用を支配してきた事後対応的なマインドセットは、もはや終わりを迎えています。

インシデント発生後の対応には、手作業によるトリアージ作業と大量のアラートのフィルタリングが必要です。こうしたプロセスは、今日多くの企業が扱っている分散型でクラウドネイティブ、そして常時稼働が前提のインフラ環境には適していません。事後対応的なアプローチでは、運用衛生上の問題が見落とされやすく、気づかないうちに状況が悪化しやすいため、高額な障害を招く可能性があります。

AIは、事後対応型からプロアクティブ型への移行を推進し、IT運用を再構築することで、ITリーダーが規制コンプライアンスに関するインシデント、障害、停止を未然に防ぎ、業務効率を向上させることを可能にしています。AIがIT領域におけるプロアクティブな運用衛生を支える、特に大きなインパクトをもたらす方法は次のとおりです。

1. 異常検出と早期警告

AIは、アラートが発報される前であっても、期待されるベースラインから外れた振る舞いやパターンを検出し、ITリーダーが潜在的な運用衛生リスク（レイテンシーの増大など）を影響が出る前に特定できるようにします。

1. ノイズリダクションとよりスマートなトリアージ

適切なAIツールであれば、押し寄せるアラートを取捨選択し、相関関係を見つけ出し、重要度に基づいて優先順位づけすることで、IT担当者が最も関連性が高くリスクの大きい問題への対応に集中できるようにします。

1. 予測的洞察と自動診断

AIは、過去のイベントやシステム挙動に関するデータへアクセスすることで、インシデント、容量の制約、コンプライアンスリスクを予測し、運用衛生上の問題をプロアクティブに対処できるようにします。

1. AIによる自動修復のトリガー

場合によっては、アプリケーションやサービス障害、接続問題、リソース閾値の超過といった問題を検知すると、AIソリューションが自己修復ワークフローを自動的に開始することもあります。リソースのスケールやサービスの再起動など、先手を打ったアクションを実行することで、自動修復はユーザー（や依存するシステム）に影響が及ぶ前に問題を解消できます。

AIには大きな変革力がありますが、多くの場合、その可能性（あるいは十分なROI）の実現を妨げる「欠けた要素」が存在します。ITリーダーの実に90％が、AIを効果的に活用するためには、自社のビジネスがどのように動いているのかという コンテキスト が不可欠だと答えています。そこで重要になるのが、プロセスインテリジェンスです。

プロセスインテリジェンスは、AIを活用するための土台となる存在です。Celonis共同創業者兼共同CEOであるAlex Rinkeは、プロセスマイニングコミュニティへの公開書簡の中で次のように述べています。「プロセスインテリジェンスは、すべての部門、すべてのシステムをまたいで、プロセス同士がどのように相互作用し、影響し合っているかを明らかにします。プロセスインテリジェンスがあれば、プロセスはただ動くだけでなく、あなたのために働くようになるのです。」

プロセスインテリジェンスはセマンティックレイヤーのように機能し、AIソリューションに、ありふれた成果を超えて、より賢明な意思決定を行い、改善を適用し、真の変革を推進するために必要な重要なビジネスコンテキストを提供します。

AIOpsの影響度の高いユースケース

AIがどのような力を発揮できるのか理解したところで、ITにおけるAI主導の運用衛生の中でも、特にインパクトの大きいユースケースを見ていきましょう。

• 根本原因分析の迅速化

インシデントが発生した場合、AIOpsは平均解決時間（MTTR）を短縮できます。データソース、サービス依存関係、過去のインシデントの点と点を結ぶことで、AIは最も関連性の高いイベントを浮き彫りにし、ITリーダーに何が問題で、なぜそうなったのかを明確に示します。根本原因分析は問題解決を加速するだけでなく、再発防止にも役立ちます。

• 今後の変更に対するリスクスコアリング

どれほど多くの予防措置を講じても、ITインフラの変更は、ITインシデントや運用衛生の混乱を引き起こす最大の引き金の一つであることに変わりはありません。AIOpsは、ソフトウェアやシステムの変更が本番稼働する前にそれらを評価し、リスクスコアを提示することで、このリスクを軽減します。これによりITチームは、変更を「いつ」「どのように」実施すべきか、十分な情報に基づいて判断できるようになります

• 容量計画の立案とコストの最適化
  AIを活用した分析により、リソース使用量のトレンドを正確に予測でき、ワークロードや適正規模化に関する判断をデータに基づいて行えます。その結果、ITリソースをコスト・エネルギー・時間の面でより効率的に活用できるようになります。
• コンプライアンスの逸脱の検出
  手作業による追跡されていない変更から一貫性のない導入方法まで、ITシステムが承認された構成から逸脱する理由は数多くあります。AIOps はシステムを継続的に監視し、あらゆる不一致（差異）を警告することで、その逸脱をフラグ付けし、コンプライアンスやセキュリティ違反が発生する前に自動修正することさえあります。

• AIOpsについてさらに詳しく知りたいですか？こちらの記事「From automation to innovation: AI’s role in IT operations（自動化からイノベーションへ：IT運用におけるAIの役割）」をご覧ください。

Celonis Process Intelligence Platformによる継続的な改善と効率化

CelonisのProcess Intelligence Platformを使えば、技術スタック内のAIを確実に機能させることができます。Celonisは、プロセスマイニングに対象のIT環境（およびビジネス全体）固有のコンテキストを付与し、すべてのシステム、アプリ、プログラムを横断して、プロセスの「本来の姿」を可視化できる、生きたデジタルツインを構築します。このデジタルツインはリアルタイムで更新され、ITプロセスの総合的かつリアルタイムの可視性を提供します。

最終的に、Celonis Process Intelligence Platformは、運用衛生を継続的に改善するために必要な洞察を提供し、運用効率を劇的に向上できる新たな領域を明らかにします。

CelonisがITにもたらす価値をぜひご覧いただき、IT領域における運用衛生をCelonisがどのように支援できるのか、さらに詳しい情報をご希望の際は、どうぞお問い合わせください。