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Introduction

  • AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、AIや機械学習を活用してIT運用を自動化し、効率化する技術です。

  • 日本国内では、AIOpsの導入は進んでおらず、2022年の調査では実現率が13.5%に留まっています。

  • AIOpsの導入が進まない主な要因として、ITインフラ運用のサイロ化、ログデータの収集・管理の負担、AIの信頼性への懸念が挙げられます。

  • AIOpsに対する投資意向は高まっており、特に人材不足やマルチクラウド化に伴うインフラ管理の複雑化が背景にあります。

  • FinOps(cloud Financial Operations)も注目されており、クラウドコストの最適化が重要視されています。

  • 国内では、クラウドコストの最適化を継続的かつ組織横断で実施しているITバイヤーは少ないが、単発的な取り組みは増加しています。

  • クラウドCoE(Center of Excellence)を設置している組織では、FinOpsの実践に向けた環境が整備されつつあります。

AIOpsの概要 [1]

  • 定義: AIOpsは、AIや機械学習を活用してIT運用を自動化し、効率化する技術です。

  • 目的: ITインフラの監視や障害対応を自動化し、最適化することを目指します。

  • 背景: 2016年にガートナー社によって提唱されました。

  • 技術: ビッグデータ、機械学習、その他の分析技術を組み合わせて使用します。

  • 適用範囲: ITインフラ運用のベストプラクティスと共に適用されます。

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国内の主要プレイヤー [1]

  • IDC Japan: IT専門調査会社で、AIOpsとFinOpsの実態調査を実施。

  • NTTグループ: AIOpsの導入に関するニュースリリースを発表。

  • Digital Stacks: AIOpsソリューションを提供する企業。

  • その他: 国内外のITバイヤーやクラウドサービスプロバイダーがAIOpsに関心を持っています。

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導入の課題 [1]

  • サイロ化: ITインフラ運用のサイロ化がAIOps導入の障害となっています。

  • ログデータの管理: ログデータの収集・管理の負担が大きい。

  • AIの信頼性: AIの信頼性への懸念が導入を妨げています。

  • 人材不足: 専門知識を持つ人材の不足が課題です。

  • 複雑化: マルチクラウド化に伴うインフラ管理の複雑化が背景にあります。

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FinOpsの動向 [1]

  • 定義: FinOpsはクラウドコストの最適化を目指す手法です。

  • 背景: パブリッククラウドの利用拡大やコスト上昇が背景にあります。

  • 実践状況: 継続的かつ組織横断で実施しているITバイヤーは少ない。

  • 単発的取り組み: クラウドコストの削減や最適化に着手するITバイヤーが増加。

  • クラウドCoE: ガイドラインや標準化ツールへの対応をルール化する組織が増えています。

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今後の展望 [1]

  • AIOpsの普及: ITインフラ運用の自律化が進むと期待されています。

  • FinOpsの重要性: クラウドコストの最適化がますます重要視される見込み。

  • 組織文化の変革: AIOpsやFinOpsの実践を通じて組織文化の変革が求められます。

  • デジタルビジネスのレジリエンシー: AIOpsやFinOpsの導入がビジネス成果の向上につながると期待されています。

  • ITバイヤーの役割: ITバイヤーは関係者とコミュニケーションを図り、組織文化の変革を進めるべきです。

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