【えーあいおぷす】

AIOps とは？

最終更新: 2026年10月4日

💡 AIで運用データを整理し、対応を助ける

AIや機械学習をIT運用に活用し、ログや性能データの分析、異常検知、対応の支援や自動化を行う取り組み。大量の通知を整理する用途などがある。効果はデータや設定に左右され、原因や復旧を常に保証するものではない。

📌 このページのポイント

複数の運用データを整理する独自例です。同時に起きたことだけで原因を確定せず、データの代表性や実際の状態も確認します。自動化の範囲と効果は環境によって異なります。

ひよこ

AIOpsは、何をしてくれるの？

ペンギン先生

ログ、性能の数値、障害の通知などをAIで分析し、運用を助けるよ。たとえば同じ障害に関連しそうな通知を整理し、調べる対象を絞る。監視画面にAIという名前を付けるだけでなく、データから判断や対応を支援する取り組みなんだ。

ひよこ

通知がたくさん来るときに、役立つ？

ペンギン先生

複数の通知の時刻やパターンを関連付けて、重要な出来事を見つける支援ができる。たとえば「画面が遅い」と「DB応答が遅い」を一緒に調べる候補にするイメージだよ。同時に起きたことだけで原因を確定したとは考えず、実際の状態も確認しよう。

ひよこ

異常が見つかったら、全部自動で直る？

ペンギン先生

自動対応に使う場合もあるけれど、いつでも復旧できるわけではないよ。担当者へ通知し、対応案を提示する使い方もある。AWSの説明にも、人の専門家が問題を解決する段階がある。自動で実行する範囲を決め、結果を確かめることが大切だね。

ひよこ

AIに渡すデータは、何でもよい？

ペンギン先生

対象の運用を十分に表すデータが必要だよ。欠けたログや、実際の負荷と合わない学習データでは判断に影響する。IBMは代表性のあるデータでの学習と、人による結論の検証を挙げている。導入後も、見逃しや不要な通知を実例で確かめよう。

ひよこ

DevOpsやMLOpsと、同じ言葉？

ペンギン先生

目的を分けて覚えるとよいね。DevOpsは開発と運用の連携、MLOpsは機械学習モデルの開発・配備・運用を扱う。AIOpsはAIを使ってIT運用を助ける。互いに組み合わせることはあるけれど、AIがあれば運用担当者が不要になる、という意味ではないよ。

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「AIOps」って出てきたら「AIでIT運用の分析や対応を助ける取り組み」と思えばだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「Artificial Intelligence for IT Operations」＝ IT運用のための人工知能

💬 AIを運用に活用すること。機械学習モデルを開発・運用するMLOpsとは、主な目的が違うよ。

参考資料