正直に言いましょう：現代のIT環境は、アラート、ログ、データストリームの混沌とした状態です。あなたのチームは、おそらく通知の絶え間ない洪水に追われて溺れかけているでしょう。これがバーンアウト、アラート疲労、そして何か重要なことを見逃す非常に現実的なリスクにつながります。
AIOps、つまりIT運用のための人工知能は、その答えとして提案されています。AIを使って混乱に秩序をもたらすことを約束します。リーダーが選択肢を整理するのを助けるために、Gartnerのようなアナリスト企業は、非公式に「AIOpsマジック・クアドラント」と呼ばれるガイドを作成します。
このガイドでは、これらのプラットフォームが実際に何をするのかを分解し、これらのレポートで見つかるベンダーの種類を案内し、数年や数百万ドルのコミットメントを必要としない、より実用的な始め方を示します。
では、AIOpsとは本当に何なのか？AIOpsマジック・クアドラントの重要な概念
マーケティングのバズワードを脇に置いておくと、AIOpsは単にAIと機械学習をIT運用に適用することです。典型的なAIOpsプラットフォームは、さまざまなITツール、監視システム、チケットプラットフォーム、インフラストラクチャログに接続し、すべてのデータをふるいにかけてパターンを見つけ、問題を予測し、応答を自動化します。
Gartnerのような企業の研究によれば、適切なAIOpsプラットフォームは次のことができるべきです：
-
技術スタック全体からデータを取り込む。
-
すべてのIT資産がどのように接続されているかをマッピングする。
-
関連するアラートを単一の一貫したインシデントにグループ化する。
-
問題を検出するためのパターンを見つけ、根本原因を特定する。
-
修正を提案するか、完全に自動化する。
全体のポイントは、チームを常に火を消すことから、積極的にそれを防ぐことにシフトさせることです。これにより、最も優秀な人材が、夜中にアラートを追いかけるのではなく、実際にビジネスを前進させることに取り組むことができます。
AIOpsマジック・クアドラントプラットフォームの重要なコア機能
AIOpsプラットフォームを見始めると、機能の海に迷い込むのは簡単です。最高のツールは、無駄なアラートを静かにすることから、ワークフロー全体を自動化することまで、いくつかの重要な領域で価値を提供します。ここで実際に探すべきものを紹介します。
すべてのデータを一つにまとめる
まず、AIOpsツールは、何が起こっているのかを見られないとほとんど役に立ちません。AWSのようなクラウドプラットフォームやサービスデスクから、Dynatraceのような監視ツールまで、ITスタック全体の数十のデータソースに接続する必要があります。これにより、AIが点を結びつけることができる単一の真実の源が作成されます。これがなければ、より大きな問題の断片を見ているだけで、複数のシステムにまたがる問題の根本にたどり着くことはできません。
AIOpsマジック・クアドラントプラットフォームでアラートノイズを賢く削減する
平均的な企業は、毎日数千、場合によっては数百万のアラートに対処しています。ここでの汚い秘密は、ほとんどがほんの一握りの根本的な問題の症状に過ぎないということです。AIOpsはAIを使用して、これらすべてのアラート間の関係を理解し、冗長なものを自動的に単一のインシデントにクラスタリングします。これだけでアラートノイズを90%以上削減し、チームが通知に埋もれるのではなく、問題の修正に集中できるようにします。
自動的に根本原因を見つける
ここでAIOpsは本当に魔法のように感じ始めます。アプリケーションとインフラストラクチャがどのように接続されているか（アナリストが「トポロジー」と呼ぶもの）を理解することで、プラットフォームは問題をその源に遡ることができます。サービスがダウンしている理由を見つけるために「戦争室」コールで何時間も費やす代わりに、AIOpsプラットフォームは、火事を引き起こした正確なコードデプロイメントやサーバーの故障を指摘することができ、しばしば数分で行います。これにより、高ストレスの手動調査が迅速で自動化された洞察に変わります。
AIOpsマジック・クアドラントツールで修正を自動化する
パズルの最後のピースは、洞察を行動に変えることです。AIOpsプラットフォームは、一般的な問題を解決するための自動化されたワークフローをトリガーすることができ、これは「ランブック自動化」として知られています。これは、サーバーを再起動するような単純なものから、サポートチケットを自動的にトリアージしルーティングするような複雑なものまであります。
しかし、ここで物事がしばしば脱線します。従来のプラットフォームでこれらの自動化を設定することは、専用のチームを必要とする大規模でコード重視のプロジェクトになることがあります。特にサービス管理において、より実用的なアプローチは、より多くの制御を持ってカスタム自動化を構築できるツールを使用することです。たとえば、eesel AIのようなプラットフォームからのAIエージェントは、Shopifyでの注文状況の確認やZendeskでのチケットへの適切なタグの追加など、特定のアクションを設定することができます。これにより、開発者チームを必要とせずに、何が自動化されるかを完全に制御できます。
AIOpsマジック・クアドラントベンダーの風景を理解する
「AIOpsマジック・クアドラント」という用語は通常、Gartnerの「AIOpsプラットフォームの市場ガイド」のようなレポートを指します。これらのガイドは役立ちますが、世界最大の企業向けに設計された巨大で複雑で目が飛び出るほど高価なプラットフォームで満たされている傾向があります。
AIOpsマジック・クアドラントのオールインワンプラットフォーム
ここでは、Dynatrace、Splunk、ServiceNowのようなベンダーを見ることができます。彼らはすべてを監視することを約束する強力なエンドツーエンドのソリューションを提供します。
-
良い点: 彼らは非常に徹底しており、技術スタックのほぼすべての隅々に可視性を提供できます。
-
悪い点: 複雑さとコストは驚異的です。導入はタスクではなく、しばしば6〜12か月かかり、専用のチームを必要とし、6桁または7桁の価格が付く大規模なプロジェクトです。ほとんどの企業にとって、それは完全に過剰です。
ニッチツール
他のツールは、インシデント管理（例：PagerDuty）やログ分析のように、一つのことを非常にうまく行うことに焦点を当てています。彼らはAIを使用してコアジョブを改善しますが、全体の運用全体で点を結びつけようとはしません。
-
良い点: 彼らはしばしば自分たちの仕事に優れており、よりクリーンなユーザーエクスペリエンスとより焦点を絞った機能セットを持っています。
-
悪い点: 彼らは単に別のデータサイロを作成します。全体像を得るために、すべてと統合する責任は依然としてあなたにあります。結局、AIOpsが解決するはずだった問題である、異なるシステムからの洞察を手動で組み立てるところに戻ってしまいます。
| 機能 | 重量級（例：ServiceNow、Dynatrace） | スペシャリスト（例：PagerDuty） |
|---|---|---|
| 範囲 | ITスタック全体のエンドツーエンドプラットフォーム | 一つの領域に焦点を当てる（例：インシデント対応） |
| 長所 | 包括的な可視性、強力な機能 | 深い専門知識、使いやすさ |
| 短所 | 非常に高価、6〜12か月以上の実装 | データサイロを作成、手動統合が必要 |
| 最適な用途 | 専用チームを持つ大企業 | 特定の問題を解決する必要があるチーム |
AIOpsマジック・クアドラントの課題
ほとんどの大規模なAIOpsプラットフォームの本当の問題は、投資のリターンを得るのに時間がかかることです。彼らはしばしば既存のツールを「リップアンドリプレース」し、チームを徹底的なトレーニングに通し、高価なコンサルタントを雇うことを要求します。システムを設定するのに1年を費やし、意味のあるタスクを自動化する前に、通常は1年を費やします。
AIOpsマジック・クアドラントよりも良いスタート地点
では、AIOpsのコアな利点、オートメーション、より良い根本原因分析、積極的なサポートを、巨大な頭痛や高額な価格を伴わずに得ることができるとしたらどうでしょうか？ほとんどのビジネスにとって、AIが最大かつ最速の影響を与える場所は、抽象的なインフラストラクチャ監視ではありません。それは最前線、つまりITサービス管理（ITSM）とカスタマーサポートです。ここでは、反復的で手動の作業の痛みが毎日感じられ、オートメーションが即座に価値を提供します。
ここでAIOpsの原則を適用することは、AIを使用して次のことを行うことを意味します：
-
ユーザーの問題を即座に理解する: 過去のチケット、ヘルプ記事、ConfluenceやGoogle Docsのような内部ドキュメントなど、既に持っている知識でAIを訓練します。
-
フロントラインサポートを自動化する: AIエージェントに、パスワードリセットや「使い方」質問のような一般的なTier 1リクエストを処理させます。これにより、人間のエージェントは難しいことに集中できます。
-
チケットを自動的にトリアージする: AIを使用して、受信チケットをタグ付け、カテゴリ分け、適切なチームにルーティングし、手動のソートキューを完全に排除します。
このアプローチは、数日で具体的なリターンを提供します。ITスタック全体をオーバーホールしようとする代わりに、既に使用しているヘルプデスクにスマートなAIレイヤーを直接プラグインできます。それがZendesk、Jira Service Management、またはFreshdeskであっても。
これがまさにeesel AI for ITSMの役割です。それは完全にセルフサーブとして設計されています。数回のクリックでヘルプデスクと知識ソースを接続し、過去のチケット数千件でAIがどのようにパフォーマンスを発揮するかをシミュレートして潜在的なROIを確認し、数分で本稼働に移行できます。それはAIOpsの力ですが、今日の実際の問題を解決することに焦点を当てた実用的なパッケージです。
AIOpsマジック・クアドラントで実用的な第一歩を踏み出す
AIOps市場は、完全に自動化されたITの未来を約束する巨大なプラットフォームで圧倒されるように感じるかもしれません。しかし、始めるために海を沸かす必要はありません。「AIOpsマジック・クアドラント」で見る大手ベンダーは強力ですが、ほとんどの場合、高価で長く痛みを伴うセットアッププロセスが伴います。
ほとんどのチームにとって、より賢明な選択は、ITサービスデスクを自動化するという高影響で低リスクのプロジェクトから始めることです。既に持っているツールと連携するセルフサーブプラットフォームを選ぶことで、即座の痛みを解決し、投資の明確なリターンを示し、ビジネスの他の部分でAIを使用するための勢いを築くことができます。
eesel AIを使用すると、チームの知識から学び、数分でサポートワークフローを自動化し始める強力なAIエージェントを展開できます。
-
数分で本稼働、数ヶ月ではなく: ツールを接続し、営業担当者と話すことなくAIエージェントを起動します。
-
展開前にテスト: シミュレーションモードを使用して、AIが実際のチケットをどのように処理するかを確認し、ユーザーに対してオンにする前に確認します。
-
既存のヘルプデスクを維持: eesel AIはZendesk、Freshdesk、Intercom、Jiraなどと連携するため、移行の必要はありません。
実用的なAIOpsアプローチがサポート運用をどのように変えるかを見てみませんか？
よくある質問
一般的に、これらのガイドに掲載されている重量級プラットフォームは、大規模な予算と専任の実装チームを持つ大企業向けに設計されています。小規模なビジネスは、ITサポートの自動化のような特定の問題点に焦点を当てたセルフサービスのAIOpsツールを使用することで、より迅速かつ手頃な結果を得ることが多いです。
レポート内のベンダーの位置に注目するのではなく、まず最も緊急のIT運用問題を特定することから始めましょう。アラート疲れや手動のチケットトリアージなど、特定の高影響の問題を解決するツールを選ぶことで、複雑なオールインワンプラットフォームを採用するよりもはるかに速く価値を提供できます。
大規模なオールインワンAIOpsプラットフォームの場合、実装は6〜12ヶ月かかり、高価なコンサルタントが必要な大規模プロジェクトです。より実用的なアプローチは、サービスデスクの自動化のような焦点を絞ったソリューションから始めることで、数日から数週間で投資回収を実現できます。
アナリストレポートに掲載されているオールインワンプラットフォームは、6桁または7桁の価格と大幅な実装コストがかかることが多いです。ほとんどの企業にとって、より実用的な出発点は、ITSMのような特定のユースケースに焦点を当てたセルフサービングツールで、はるかに予算に優しいです。
全くその必要はありません。ノイズ削減や自動化といった主要なAIOpsの利点は、単一の高影響エリアから始めることで達成できます。例えば、サービスデスクにAIOpsを適用することで、即時の問題を解決し、明確なROIを提供し、巨大な数年にわたるプロジェクトを必要としません。
これは非公式ですが広く使用されている用語で、通常はGartnerの「AIOpsプラットフォームのマジック・クアドラント」や「AIOpsプラットフォームの市場ガイド」といったアナリストレポートを指します。これらのレポートは、AIOps市場のベンダーを評価し、分類して、リーダーが購入決定を行うのを助けます。
