ITオペレーションのためのAI：監視、インシデント、および自動化のガイド

正直に言って、ほとんどのITチームは溺れているように感じています。あなたは絶え間ないアラートの洪水、膨大な数のソフトウェアツール、そして終わりのない繰り返しのチケットのキューをさばいています。すべてを動かし続けることに時間を費やしているように感じ、実際にビジネスを前進させるプロジェクトに時間を割くことができません。手作業の膨大な量が管理不能になりつつあります。

これがまさにAIOps（IT運用のための人工知能）が解決しようとしている問題です。AIを使用してITプロセスを自動化し、簡素化することが目的です。しかし、ここには落とし穴があります。従来のAIOpsプラットフォームは非常に複雑であるという評判があります。これらはしばしば大規模な「リップアンドリプレース」プロジェクトを伴い、数年を要し、専門のデータサイエンティストのチームを必要とし、7桁の価格がかかります。ほとんどのチームにとって、それは現実的ではありません。

良いニュースは、はるかに簡単な方法があるということです。このガイドでは、現代的で統合を優先する戦略を使用して、IT運用にAIを導入するための実用的なステップバイステップのアプローチを紹介します。既存のツールを使用して、AIOpsの利点を頭痛なしに得る方法を学びます。

IT運用にAIを導入するために必要なもの

成功するAIOpsのセットアップは、最大で最も高価なプラットフォームを購入することではありません。正しい基盤と賢いアプローチから始めることです。

従来の方法と新しい方法を比較してみましょう。

機能	従来のアプローチ（難しい方法）	現代のアプローチ（賢い方法）
データ処理	中央集約型のデータレイクを構築し、すべてのデータを移動する必要があります。	既存のツールに直接接続し、データはそのままにします。
必要な専門知識	モデルを構築し維持するために社内のデータサイエンスの専門家が必要です。	データサイエンスの専門知識は不要で、ITチームが管理します。
プラットフォームの種類	「リップアンドリプレース」を必要とする独立した専有プラットフォーム。	既存のツールと連携するインテリジェントな統合レイヤー。

従来の前提条件（難しい方法）：

• すべてのログ、メトリクス、トレースデータを統合するために中央集約型のデータレイクを構築する必要があります。

• 機械学習モデルを構築し維持するために社内のデータサイエンスの専門家が必要です。

• チーム全体がゼロから学ばなければならない独立したAIOpsプラットフォームを購入する必要があります。

現代の前提条件（賢い方法）：

現代のAIOpsの方法は、技術スタック全体を再構築することを強制しません。代わりに、既に持っているものと連携します。必要なのは既存のツールへのアクセスだけです。データを移動する必要はなく、ただ接続するだけです。通常、以下が含まれます：

• ITサービス管理（ITSM）ツール 例えば Jira Service Management や Freshdesk。

• ドキュメントが保存されている内部ナレッジベース、例えば Confluence や Google Docs。

• Slack や Microsoft Teams のようなチームコラボレーションソフトウェア。

• これらのツール間でワークフローを接続し管理するインテリジェントなレイヤーとして機能するAI統合プラットフォーム。

IT運用にAIを導入する方法：5ステップガイド

年単位の実装計画を忘れましょう。これらのステップは実用的で、数日または数週間で実際の価値を提供するように設計されています。

ステップ1：セットアップを見直し、明確な目標を設定する

新しい技術を考える前に、最大の運用上の頭痛の種を特定することから始めましょう。パスワードリセットのチケットに常に埋もれていますか？監視システムからのアラートノイズが本当の問題を見つけるのを不可能にしていますか？チームに最も痛みを与える1つか2つの問題を選びましょう。

問題がわかったら、達成したい具体的で測定可能な目標を定義します。「効率を改善する」といった漠然とした目標は役に立ちません。代わりに、「次の3か月でTier 1 ITサポートチケットの30％を回避する」や「重大なインシデントの解決にかかる時間を25％短縮する」といった具体的な目標を目指しましょう。

プロのヒント： 1つか2つの高影響のユースケースから始めましょう。一般的なソフトウェアアクセスリクエストやパスワードリセットへの応答を自動化することで、早期に成果を上げることができます。これにより、IT運用におけるAIの価値を早期に証明し、より多くの人を巻き込むための勢いをつけることができます。

ステップ2：データレイクなしでツールを接続する

これが従来の方法が本当に痛いところです。ほとんどのAIOpsツールは、すべてのデータをそのシステムに投入することを要求します。これは巨大なデータエンジニアリングプロジェクトに変わり、結果が出るまでに数ヶ月、場合によっては数年かかることがあります。遅く、高価で、破壊的です。

現代の代替手段は、既存のツールに直接接続し、データをそのままにしておくAIレイヤーを使用することです。これにより、より速く、より安全に、数分で開始できます。

これがeesel AIのような統合優先プラットフォームの考え方です。これは、100以上のソースに安全に接続するインテリジェントなレイヤーとして機能します。大規模なエンジニアリング作業の代わりに、Confluenceスペース、Jiraプロジェクト、Slackチャンネルへのアクセスを承認するだけです。AIはすぐにドキュメント、過去のチケット、内部チャットから学習を開始し、正確でコンテキストに基づいたサポートを提供する準備が整います。

アセット2：[スクリーンショット] – eesel AIの統合ページで、Slack、Jira、Confluence、Zendeskなどの接続されたツールのロゴを表示。

代替タイトル：現代のIT運用のためのAIツールの接続。

代替テキスト：データレイクなしでIT運用のためのAIツールを接続する方法を示すeesel AIプラットフォームのスクリーンショット。

ステップ3：よりスマートな監視とアラートに使用する

AIOps監視の目的は、アラートを増やすことではなく、よりスマートなアラートを生成することです。ノイズの中から信号を見つけることです。私たちは皆、伝統的な監視ツールが「アラートストーム」を引き起こすことで有名であることを知っています。単一の問題が数千の低レベルのアラートを引き起こし、チームを圧倒します。AIOpsはこれらの別々のイベントを接続して、実際の根本原因を特定することができます。

実用的な方法としては、サービスデスクに既にあるデータを見てみることです。システムメトリクスを追跡するだけでなく、受信チケットデータを分析することができます。例えば、eesel AIは、ヘルプデスクの新しいリクエストをリアルタイムで分析し、自動的にトレンドを検出します。「VPNの問題」や「ファイナンスドライブにアクセスできない」といったチケットが急増した場合、AIがそれをフラグします。これにより、システムレベルのアラートが発生する前に、何かが間違っているというリアルタイムの信号を得ることができます。

アセット3：[スクリーンショット] – eesel AIのダッシュボードビューで、受信チケットで検出されたトレンドのアラートを表示し、「VPNの問題」のスパイクを示すチャート。

代替タイトル：IT運用のためのAIを使用したよりスマートな監視とアラート。

代替テキスト：VPNの問題に関連するサポートチケットのトレンドを特定し、リアルタイムアラートを提供するIT運用のためのAIのダッシュボード。

ステップ4：インシデント管理と自動化のセットアップ

アラートを受け取ることは一つのことですが、それに自動的に対応することは、時間を本当に節約し始めるところです。AIOpsはチケットのトリアージ、割り当て、さらには完全な解決を自動化し、手作業のチケット処理からチームを解放します。

これは、過去の不格好なルールベースの自動化からの大きな進歩です。古いシステムは、簡単に壊れ、常にメンテナンスが必要な硬直した「IF this, THEN that」ロジックに依存しています。現代のAIは、人々が実際に何を求めているのかを理解します。

eesel AIのAIトリアージのようなツールを使用すると、シンプルで自然な言語のプロンプトを使用してワークフローを作成できます。例えば、「新しいハードウェアリクエストに関するチケットがある場合、それをIT調達チームに割り当て、「ハードウェア」とタグ付けする」と指示するだけです。完全な解決のために、AIエージェントは一般的な問題に対する会話全体を処理できます。Confluenceの記事を使用してステップバイステップの指示を提供し、その後人間を必要とせずにチケットを自動的に閉じることができます。

手動のITインシデントワークフローとeesel AIによる自動化されたワークフローの視覚的比較。

ステップ5：自信を持ってテストとローンチ

自動化の最大のリスクの一つは、「ブラックボックス」を展開して、うまくいくことをただ願うことです。AIに敏感な従業員の問題を処理させる前に、その作業を確認せずに信頼することはできません。

これがサンドボックスやシミュレーション環境が非常に重要である理由です。eesel AIは、過去の数千のチケットでAIセットアップ全体をテストできるシミュレーションモードを提供します。バックグラウンドで実行され、AIがどのようにパフォーマンスを発揮したかを示す詳細なレポートを提供します。正しく回答したもの、人間にエスカレーションしたもの、時間とお金の節約の予測を確認できます。これにより、AIの動作を微調整し、完全な自信を持ってローンチできます。

アセット4：[スクリーンショット] – eesel AIシミュレーションレポートで、「予測された回避率」、「正しく回答」、「人間にエスカレーション」などのメトリクスを表示。

代替タイトル：IT運用のためのAIセットアップをテストするためのシミュレーションレポート。

代替テキスト：IT運用のためのAIを自信を持ってテストし、ローンチするために使用されるeesel AIシミュレーションレポートのスクリーンショットで、予測された時間とお金の節約を示しています。

成功するローンチのためのヒント

AIOpsへの移行をできるだけスムーズにするために、これらの実践を心に留めておいてください。これらはIT自動化への現代的で実用的なアプローチを強化します。

• 統合し、置き換えない。 最も賢い動きは、既存のツールを強化するAIツールを選択し、痛みを伴う移行を強制しないことです。これにより、ZendeskやJira Service Managementなどのプラットフォームへの現在の投資を保護し、はるかに速く結果を得ることができます。

• 人間をループに入れて始める。 完全な自動化に進む前に、AIを使用して人間のエージェントを支援することから始めましょう。AIコパイロットは、エージェントがレビューして送信するための返信を下書きすることができます。これにより信頼が築かれ、エラーが減少し、チームが各インタラクションでAIを積極的にトレーニングすることができます。

アセット5：[スクリーンショット] – Zendeskのようなヘルプデスク内のAIコパイロット機能で、エージェントがレビューするための下書きの返信を表示し、「送信」または「編集」ボタンが表示されます。

代替タイトル：IT運用戦略の一環としてエージェントを支援するAIコパイロット。

代替テキスト：IT運用のためのAIの人間をループに入れたアプローチを示す、サポートチケットの返信を下書きするAIコパイロットのスクリーンショット。

• ITチームをエンパワーする。 最良のAIOpsツールはデータサイエンティストを必要としません。自然言語とシンプルなインターフェースを使用するプラットフォームを探しましょう。これにより、IT OpsチームがAIを自分たちで構築、管理、改善でき、機械学習の学位を必要としません。

• 重要なことを測定する。 虚栄心のメトリクスに迷わないでください。リーダーシップチームが実際に気にする数字を追跡します。これには、チケット回避率、エージェントの時間節約、解決時間、従業員満足度スコアが含まれます。

IT運用のためのAIの未来はここにあり、統合されています

IT運用のためのAIの導入は、かつてのような大規模で数年にわたるプロジェクトではありません。その複雑で威圧的なモデルは、主に無制限の予算と時間を持つ大企業のためのものです。

今日、AIOpsは、既に知っているツールと連携するスマートでアクセスしやすい自動化に関するものです。統合に焦点を当て、最も痛みを伴う問題から始め、チームに使いやすいツールを提供することで、どのIT部門も時間を取り戻し始めることができます。手作業を削減し、問題を迅速に解決し、最高の人材を本当にビジネス価値を生むプロジェクトに集中させることができます。

よりスマートで効率的なIT部門への道は、適切なツールから始まります。eesel AIは、IT運用をスタック全体で自動化するためのインテリジェントで統合優先のレイヤーを提供します。

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