企業のシステムが複雑化し、運用の難易度が上がり続ける現代、安定稼働と効率化を両立する切り札として注目されているのが「AIOps」だ。従来の監視の枠を超え、AIとオブザーバビリティ（可観測性）を融合させたこの手法は、今や運用のみならずソフトウェア開発の現場にも大きな変革をもたらそうとしている。

 

IPAの調査によれば、日本国内の中堅・大手企業における生成AIの導入・試験利用率は75.7％に達し、米国やドイツを上回る勢いで活用が進んでいる。デジタル技術が競争力の源泉となるDX時代において、AIが生み出す膨大なデータをAI自身に分析させ、運用の自動化・自律化を目指すAIOpsは、もはや避けては通れない戦略的選択と言える。

 

本資料「AIOps 完全ガイド」では、複雑化したクラウドネイティブな環境において、いかにしてAIを活用し、システムの信頼性を担保すべきかを詳説している。

  • AI活用の光と影：生成AIやAIエージェントの導入がシステム構造をいかに複雑化させ、運用リスクを増大させているか。
  • 開発現場のボトルネック解消：AIによるコード生成の裏で起きている「ブラックボックス化」や「変更失敗率の悪化」を、オブザーバビリティがいかに解決するか。
  • AIOpsの核心「フルスタック監視」：システム全体の状態を把握し、問題の早期発見や根本原因の特定、自動修復へと繋げる最新のアプローチ。
  • 先行企業の活用事例：KINTOテクノロジーズ社による「New Relic MCPサーバー」の活用により、障害調査の学習コスト低減や、資料作成時間を3時間から10分へと短縮した具体策を紹介。

 

本資料は開発と運用の境界を越え、次世代のDevOpsを実現するためのヒントが凝縮された一冊だ。自社のIT基盤をより強固にし、エンジニアが価値創出に集中できる環境を構築するために、ぜひ本資料を活用してほしい。