AI時代に「障害対応型IT運用」は限界を迎えている
―IT運用は自律型運用へ進化する
深夜、重要な業務システムで障害が発生する。大量のアラートが発報され、運用担当者はログを確認しながら複数のシステムを横断して原因を調査する。過去のインシデントを検索し、関係者を招集しながら復旧作業を進める――。
多くの企業にとって、このような対応は決して珍しいものではないでしょう。しかし、クラウドやアプリケーション、ネットワーク環境が複雑化する中で、人手を中心とした従来型の運用モデルは限界を迎えつつあります。
IT環境の複雑化が進む中、障害対応型運用（Reactive Operations）から、AIを活用したAutonomous Operations（自律型運用）への進化が求められています。
IT運用を取り巻く環境は大きく変化している
今日のIT環境はかつてないほど複雑になっています。
企業は複数のクラウドサービスやアプリケーション、ネットワーク環境を組み合わせて運用しており、システム全体を把握することは容易ではありません。その結果、単一の障害に対しても多数のイベントやアラートが発生し、原因の特定や復旧に長い時間を要するケースがあります。
今日のIT環境の規模と複雑性を考えると、人手による監視や障害対応だけでは十分とは言えません。従来の障害対応型運用（Reactive Operations）からの転換が求められています。
障害対応型運用から予兆型運用、そして自律型運用へ
これまで多くの運用組織は、障害発生後に対応する障害対応型運用（Reactive Operations）から、障害を未然に検知・対応する予兆型運用（Proactive Operations）への進化を進めてきました。
さらにその先にあるのが、自律型運用（Autonomous Operations）です。
自律型運用では、Agentic AIやAIOpsを活用しながら、システム内で発生する膨大なイベントやデータを分析し、インシデントにつながる複雑な相関関係を把握します。これにより、単なる異常検知にとどまらず、原因分析や対応判断の高度化が可能になります。
自律型運用を支える運用基盤
自律型運用を実現するためには、AIそのものだけでなく、その判断を支えるデータや運用基盤が欠かせません。
そのためには、AIが適切に判断できるよう、運用現場の情報を継続的に収集・分析し、改善につなげるための基盤が重要になります。
実際の運用現場では、
- システム全体の状況を可視化するObservability
- イベントやアラートを分析するAIOps
- インシデントや変更管理を支えるService Management
- IT資産や構成情報を管理するCMDB
といった要素が連携することで、より高度な運用自動化と継続的な改善を支援します。
OpenTextでは、Observability、AIOps、Service Management、CMDBを統合的に提供し、障害対応型運用から自律型運用への進化を支援しています。
▶ OpenText Observability & Service Management
まとめ
IT環境の複雑化が進む中、障害対応型運用だけでは十分な俊敏性や効率性を維持することが難しくなっています。
AIを活用した自律型運用（Autonomous Operations）は、イベント分析や問題解決の高度化を支援し、運用チームがより戦略的な業務に注力できる環境を実現します。
これからのIT運用では、人とAIが協調しながら継続的に改善を進める新しい運用モデルへの進化が重要になっていくでしょう。
