2025年にAIオプスプラットフォームを選ぶ方法（頭痛なしで）

正直に言って、現代のITの世界は少し混乱しています。あなたのチームは、おそらく、互いに連携しない数十の異なるツールからのアラート、チケット、データの終わりのない海に溺れているでしょう。人々は燃え尽き、応答時間は遅れ、何か重要なことが見落とされそうな気がしてきます。これは多くの人がよく知っている話で、単に人を増やすという古い解決策はもはや機能していません。

ここでAI Opsプラットフォームが本当に違いを生むことができます。AIOps、つまりIT運用のための人工知能は、単なる技術の流行語ではありません。それは、IT運用に必要なスマートさと自動化をもたらし、混乱を制御する方法です。このガイドでは、AIOpsプラットフォームが実際に何であるか、どのようにアプローチするか、そして複雑なサーバー設定を管理する場合でも、忙しいITヘルプデスクを管理する場合でも、必要なことを行うために適切なものを選ぶ方法を説明します。

AI Opsプラットフォームとは何ですか？

では、AI Opsプラットフォームとは正確には何でしょうか？その中心にあるのは、人工知能と機械学習を使用してIT運用を自動化し、簡素化するシステムです。この用語はもともとGartnerによって作られ、"ビッグデータと機械学習を組み合わせて、イベントの相関、異常検出、因果関係の決定を含むIT運用プロセスを自動化するプラットフォーム"として定義されています。

それを簡単な英語に分解してみましょう。これらのプラットフォームは一般的に3つのことを行います：

• あらゆる場所からデータを取り込む： システムログやパフォーマンスメトリクスからサービスデスクのチケットやチャットメッセージまで、すべての異なるシステムに接続し、その情報を一か所に集めます。

• ノイズを理解する： ここでAIが活躍します。機械学習アルゴリズムがすべてのデータを整理し、パターンを見つけ、何かがおかしいときに気づき、重要なものと単なる背景ノイズを区別します。

• 自動的に行動を起こす： 見つけたものに基づいて、プラットフォームは自動応答をトリガーできます。これは、人間が確認するための潜在的な根本原因をフラグとして立てるような単純なものから、誰も手を下さずに問題を自動的に修正するような強力なものまであります。

全体のポイントは、チームを常に火を消すことから積極的に、さらには予測的にITを管理することにシフトすることです。それは問題をより速く解決する（時にはそれが起こる前に）ことであり、才能あるITスタッフをアラートを追いかけるだけでなく、より大きなプロジェクトに取り組むために解放することです。

現代のAI opsプラットフォームの主要な機能

AIOpsプラットフォームが何をするのかを本当に理解するには、その機能を単純なフローで考えると役立ちます：観察、分析、そして行動。

すべてのデータを1つのAI opsプラットフォームに集める

見えないものは修正できませんよね？どのAIOpsプラットフォームの最初の仕事は、すべてを単一の明確なビューで見ることです。これは、IT環境のあらゆる部分からデータを接続して取り込み、1つの真実の源を作成することを意味します。

これには通常、インフラストラクチャ監視ツール、アプリケーションパフォーマンスモニター（APM）、ログツール、ITサービス管理（ITSM）システム（Jira Service Managementなど）からのデータが含まれます。しかし、最新のプラットフォームはさらに一歩進んでいます。彼らは、ConfluenceやGoogle Docsのようなナレッジベースからの非構造化情報を理解したり、ヘルプデスクに保存されている過去のサポート会話から直接学習したりすることができます。

AI opsプラットフォームでインテリジェントに根本原因を見つける

すべてのデータが収集されると、「AI」部分が作業を開始します。チームが手動で多数のダッシュボードやログファイルを調べる代わりに、機械学習アルゴリズムが重い作業を行います。彼らはリアルタイムであらゆるものを分析し、イベント間の関連性を見つけ、異常を検出し、問題の可能性のある根本原因を特定します。

それは、経験豊富な探偵がチームにいて、関連性のない手がかり、遅いサーバー、エラーログのスパイク、最近のコード変更を瞬時にリンクして、何が間違っているのかを見つけるようなものです。このような分析がなければ、ITチームはしばしば、重要なサービスがダウンしている間に貴重な時間を浪費する遅い手動調査に陥ります。

AI opsプラットフォームで応答と修正を自動化する

ここで本当の成果が見られます。分析に基づいて、プラットフォームは通知から問題の完全な修正まで、さまざまなアクションを自動化できます。

これらの自動化されたアクションは次のように見えるかもしれません：

• 必要なコンテキストをすべて含む詳細なインシデントチケットを作成し、適切なチームに送信する。

• 特定の解決策を提案したり、エンジニアが従うべきステップバイステップのガイドを提供したりする。

• クラッシュしたサービスの再起動やストレージの追加など、一般的で繰り返し発生する問題を自動的に解決する。

目標に合ったAI opsプラットフォームを選ぶ方法

さて、アイデアに納得しましたね。しかし、すべてのAIOpsプラットフォームが同じように作られているわけではありません。あなたにとって適切なものは、実際に最も大きな頭痛の種に依存します。サーバーのクラッシュを防ぎたいのか、それともサポートチケットの雪崩に追いつきたいのか？

深いインフラストラクチャ監視のために

多くの人が「AIOps」と聞くと、Dynatrace、Splunk、またはScienceLogicのようなプラットフォームを思い浮かべます。これらのツールは、サーバー、ネットワーク、複雑なアプリケーションの技術的詳細を監視する際に絶対的な強さを発揮します。

彼らは、専任のサイト信頼性エンジニアリング（SRE）またはネットワークオペレーションセンター（NOC）チームを持つ大企業にとって堅実な選択です。彼らの主な使命は、基盤となるインフラストラクチャをスムーズに運営することであり、これらのプラットフォームはそのための素晴らしい可視性を提供します。

しかし、ここに問題があります：

• セットアップに時間がかかります。 これらは巨大なシステムです。実装、構成、統合には数ヶ月、時には1年もかかることがあります、そしてそれを行うためには高度に専門化された専門家が必要です。

• 非常に高価です。 真剣な価格タグに備えてください。彼らはしばしば6桁の契約と使用に基づく複雑な価格モデルを伴い、予測が難しいことがあります。

• 忙しいサービスデスクを助けません。 従来のプラットフォームはサーバーがダウンしていることを教えてくれますが、その後に続くITチケットの洪水を自動化することはまったくありません。サービスデスクは依然として手動で混乱を片付ける必要があります。

ITサポートの自動化のために

異なる、より現代的なアプローチがあります：サービスレイヤーにAIOpsを適用することです。これは、ITチームが実際に従業員や顧客とやり取りする場所です。それは、Jira Service Management、Zendesk、Slack、Microsoft Teamsなど、すでに使用しているツール内でタスクを自動化することに関するものです。

この道は、Tier 1サポートチケット、繰り返しの質問、手動のチケットルーティングに埋もれているITチームに理想的です。彼らの最大の問題はログの分析ではなく、チケットの膨大な量です。

ここで、eesel AIのようなサービスに焦点を当てたAI Opsプラットフォームがリーディングエグザンプルとして登場します。それは、インフラストラクチャのすべての部分を監視しようとする代わりに、既存のヘルプデスクやナレッジソースに直接接続して、ITサポートの最前線を自動化します。

このアプローチが非常に異なる理由は次のとおりです：

• 数分でライブにできます。 数ヶ月かかるプロジェクトや終わりのない営業電話を忘れてください。eesel AIを使用すると、サインアップしてワンクリックでヘルプデスクを接続し、数分で自分で始めることができます。

• 既存のものから学びます。 複雑なデータモデルは必要ありません。それは、過去のチケット、Confluenceページ、内部文書など、既存の資産から直接学習します。

• 完全にコントロールでき、リスクはありません。 小さく始めることができ、たとえば1種類のチケットだけを自動化することができます。最も良いことに、過去のチケット数千件に対するAIのパフォーマンスをシミュレートして、実際のユーザーに対してオンにする前に、どのように機能するかを正確に確認できます。これは、完全にリスクのない方法で始めることができます。

機能	従来のAI Opsプラットフォーム	サービスに焦点を当てたAI Opsプラットフォーム（eesel AI）
主な目標	インフラストラクチャの健康状態と稼働時間の監視	ITサポートとナレッジデリバリーの自動化
主要なデータソース	ログ、メトリクス、トレース、テレメトリー	ヘルプデスクチケット、ナレッジベース、チャット
実装時間	数ヶ月から1年以上	数分から数時間
理想的なユーザー	SRE、NOCエンジニア、DevOps	ITサービスデスクマネージャー、ITSMチーム
価格モデル	複雑で使用量に基づく高コスト	透明で予測可能、解決ごとの料金なし

始める：実用的なAI opsプラットフォームのユースケース

AIOpsの採用は、巨大なオールオアナッシングのプロジェクトである必要はありません。最も賢い方法は、迅速で具体的な成果をもたらすいくつかの特定のユースケースを選ぶことです。

Tier 1 ITチケットの解決を自動化する

問題点： 多くのITチケットは、パスワードリセット、ソフトウェアアクセスリクエスト、そして「VPNに接続する方法は？」のような痛々しいほど繰り返しのものです。これらはキューを詰まらせ、チームがより重要な問題に取り組むのを妨げます。

解決策： eesel AIのAIエージェントのようなAI Opsプラットフォームは、ナレッジベースと過去のチケットを学習して、これらの問題を自動的に処理できます。ユーザーとチャットし、適切なガイドへのリンクを送信し、人間が関与することなくチケットを閉じることができます。

利点： 受信チケットの30-50%を即座に回避し、熟練した技術者をより複雑な課題に解放できます。

エージェントにAIコパイロットを提供する

問題点： 新しいIT採用者が完全にスピードに乗るまでに数ヶ月かかることがあります。さらに、シニアスタッフでさえ、ナレッジベースを掘り下げて同じ回答を何度も入力するのに多くの時間を費やしています。

解決策： AIコパイロットをヘルプデスク内に配置します。それはチケットを読み、すべての内部知識に基づいて正確で関連性のある返信を即座に作成します。エージェントはそれを確認してワンクリックで送信するだけです。

利点： 応答時間が劇的に短縮され、新しい採用者から経験豊富なプロまで、すべてのエージェントがトップエキスパートの知識を手に入れることができます。

Slack & MS Teamsで即時回答を提供する

問題点： 正直に言って、従業員はチケットを作成するのが嫌いです。彼らはむしろITの誰かに直接チャットでメッセージを送りたいと思っています。これにより、チームが常に中断され、追跡されない多くの作業が発生します。

解決策： 会社のSlackまたはMS Teamsに内部AIチャットボットを展開します。それはConfluence、Google Docs、SharePointなどのすべての内部文書に接続し、24時間365日、正確な回答を即座に提供します。

利点： 質問がチケットになる前に回答を提供し、従業員に迅速でセルフサービスのサポートを提供できます。

プロのヒント：自信を持って始める

最高のAIOpsソリューションは、コミットする前にテストすることができます。eesel AIを使用すると、過去のチケット数千件に対してAIエージェントをシミュレーションモードで実行できます。これにより、どのように機能するかを正確に示し、応答を調整し、実際のユーザーと対話する前に投資収益率を正確に計算するのに役立ちます。

なぜeesel AIがサービスデスクに最適なAI opsプラットフォームなのか

ITサービスチームにとって、eesel AIのアプローチは理にかなっています。それは、伝統的なツールのコストと複雑さなしに、実際に毎日直面する問題を解決するために構築されています。

それは非常にシンプルです。サインアップして数分で自分で稼働させることができ、営業担当者と話す必要はありません。それは既存のツールと連携し、すでに使用しているヘルプデスクやナレッジソースに直接接続します。何かを取り除いたり、持っているものを置き換える必要はありません。そして、価格設定は透明で予測可能です。解決するたびに驚くような料金が発生することはありません。eesel AIは、月単位で開始し、いつでもキャンセルできるシンプルなプランを提供しています。

では、結論は何でしょうか？AIOpsはIT運用を近代化するための素晴らしい方法ですが、それは一律のものではありません。適切なAI Opsプラットフォームを選ぶことは、チームの最大の課題を見極めることに本当にかかっています。

従来のプラットフォームは、インフラストラクチャの深く複雑な世界を監視するために構築されていますが、eesel AIのようなサービスに焦点を当てた新しい波のプラットフォームは、過負荷のITサポートチームにとって、より迅速で手頃な価格の自動化の道を提供します。サーバーがダウンしていることを教えてくれるツールに1年と大金を費やす代わりに、続くチケットを自動的に解決するツールを数分で設定することができます。

チケットの量がチームの一日を支配するのをやめましょう。ITサービスデスクに自動化を簡単に導入する方法を確認する準備ができたら、無料トライアルを開始するか、eesel AIのデモを予約してください。