AIOps とは？運用効率向上とコスト削減を実現する最新技術の全貌

近年、多くの IT組織が運用効率の向上とコスト削減のために AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）に注目しています。しかし、AIOps とは具体的に何なのか、なぜ今これが必要とされるのか、十分に理解している人は少ないのではないでしょうか。

従来の ITオペレーションは、手作業が多く、エラーが発生しやすい環境に依存していました。しかし、ビッグデータの活用や AI を中心とした機械学習の進化により、AIOps がこれらの課題を解決し、より効率的かつ生産的な運用を実現できる可能性が広がっています。

本記事では、AIOps の定義や注目されている背景を始め、具体的な導入方法や成功事例、そして、AIOps を根幹から支える最新の技術とツールを詳しく解説します。

ぜひ、このコンテンツを通じて、AIOps の全貌を把握し、お客さまの組織の運用効率を最大化するためのヒントとしてお役立てください。

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AIOps とは？未来のオペレーションを知る第一歩

AIOps は、AI とビッグデータを活用して IT の運用を進化させる革新的な技術です。

従来の IT運用では、システムの複雑化が進んだ結果としての誤検知が多いなどの大量のアラートへの対処が困難でしたが、AIOps がこれらの課題を解決し、運用の効率化を図ることで、担当者はより戦略的な業務に集中できるようになります。

また BCG によると、AIOps は IT の運用の未来を形作る重要な技術であると位置付けられています。この AIOps を活用した未来においては、企業は自動化によってより安定した効率性を実現し、企業の競争力を高めていくことができると考えられます。

AIOps の定義

AIOps は「Artificial Intelligence for IT Operations」の略であり、AI やビッグデータ、機械学習などを利用して IT の運用と監視を強化し、自動化していくソリューション全般を指しています。

BCG の定義において、AIOps には、アプリケーションパフォーマンス監視（APM）、ITインフラストラクチャ監視（ITIM）、ネットワークパフォーマンス監視と診断（NPMD）、ITイベントの相関と分析（ITEC＆A）におけるすべてのAI（人工知能）とML（機械学習）が含まれていて、現在では主にこうした領域で利用されています。

また、Google検索においても、2017年から「AIOps」の検索数が著しく増加しており、近年より注目度が高まってきていると推察できます。

AIOps 市場の成長

では、実際に AIOps の市場はどれほど成長しているでしょうか。

BCG によると、さきほどの APM や ITIM、NPMD、ITEC&A などが含まれる AIOps市場は急速に成長しており、2017年には94億ドルだった市場が、2021年には138億ドルに達する見込みで、年平均成長率は10%となっていました。また、Gartner は2024年までに、企業の40%がアプリケーションとインフラストラクチャの監視に AIOps を使用するようになると予測しています。

なぜいま、AIOps が必要なのか？

今日のビジネス環境では、デジタル化が急速に進んできました。結果、多くの企業そして、その組織では、部分最適であれ、全体最適であれ、かつてないほど複雑な ITシステムに依存しています。

そして、従来の IT運用では、この複雑化・巨大化するシステムや、増え続けるアラートに対応しきれなくなりつつあります。

例えば、手作業やルールベースの監視システムに依存してしまうと、現代の複雑で動的な環境に対応できません。結果として、膨大なアラートに追われたり、誤検知に時間を割かれることで、本当に重要な問題への対応が遅れてしまうことがあります。また、対顧客という観点においても、サービスレベルアグリーメント (SLA) の要件が近年さらに厳しさを増すなかで、IT の運用上の問題が発生した時には、迅速な復旧が求められるようにもなっています。

こうした潮流において AIOps は、これらの課題を克服し、IT の運用を変革する可能性を秘めています。つまり、AI と機械学習を活用することで、企業は、これまで手作業で行っていた作業を自動化し、より迅速かつ効果的に問題を予測・予防・解決できるようになると考えられます。

McKinsey によると、AIOps は異常検出などの自己修復の機能を通じて、リアルタイムで問題を検知し、解決する能力を持つため、ITシステムの安定性と効率性を大幅に向上させることができるとされています。

また、BCG では、AIOps が IT運用のコスト削減とサービス品質の向上に寄与することが、CIO に対する調査で示されています。例えば、金融サービス会社が AIOps を導入した結果、インシデントの検出率が85%向上し、アプリケーションのダウンタイムが40%減少したなどの事例があります。

従来のオペレーションの限界

従来の ITオペレーションにはいくつかの限界があります。

よくある例が、IT と OT（運用技術）の間の連携が不足していることが多く、データやシステムが統合されていないため、全体最適な意思決定が困難になりがちであることです。 例えば、企業全体と現場の間で、手作業によるデータの翻訳が必要となり、非効率な運用が発生するケースはよく見受けられる事例です。

また、データのサイロ化が、データ分析やデータの活用を阻害してしまうことで、潜在的な問題を見逃す可能性もあります。McKinseyのレポートにおいても、これらの課題がデジタル変革の障害となること、そして、IT/OT の統合が急務であると示されています。

ビッグデータと機械学習が可能にする新たな展開

現代のビジネス環境では、様々なソースから膨大なデータが生成されていますが、その多くは十分に活用されていません。

そこで、ビッグデータや機械学習の活用が重要なキーワードになります。

今後は、ビッグデータプラットフォームと機械学習を活用して、分散した IT運用データを一元的に管理・分析すること、そして、リアルタイムでの異常検知や根本原因の分析、自動化されたインシデント対応、継続的なパフォーマンス監視を実現してくことが求められるようになります。

この点において、AIOps は有効な選択肢になります。

それは、AIOps が、ビッグデータプラットフォームを活用することで、分散したデータやツールを1つの場所に集約し、構造化データと非構造データの両方を収集すること、そして、この膨大なデータを人間では処理しきれないスピードと規模で機械学習を用いて分析するからです。

例えば、PURESTORAGE によると、AIOps はリアルタイムデータの収集や分析、異常検知、パターン認識、予測分析を通じて、ストレージ容量の逼迫やアプリケーションのパフォーマンス低下といった問題の発生を事前に予測し、迅速な対応が可能になることが示されています。例えば、容量逼迫が予測された場合、事前にストレージ容量を追加することで、サービスの停止を回避することもできると考えられます。

まとめると、ビッグデータや機械学習を活用する AIOps には、以下の役割を持つようになると考えられます。

リアルタイムの異常検知と根本原因の分析

リアルタイムデータの収集や分析、異常検知、パターン認識、予測分析を通じて、問題の発生を事前に予測し、迅速な対応を実現

インシデント対応の自動化

エンドユーザーや企業が問題に気づく前に、問題を修復することが可能に

継続的なパフォーマンスの監視と最適化

イベントの相関関係を分析することで、潜在的な問題を事前に特定し、サービスの安定稼働を支援

AIOps によって変化する運用効率とコスト削減

AIOps では、AI と機械学習を活用し、複数のデータソースを統合すること、そしてリアルタイム分析や異常検知、将来予測を行うことで、IT運用の効率化とコスト削減を実現することができます。

次の章から詳細を見ていきましょう。

運用の効率化で時間とリソースを最大化

AIOps は、運用の効率化を促進し、時間とリソースの最大化を実現します。それには、以下のような理由があるからです。

• 潜在的な問題を迅速に特定し、対処が可能になるため
• ルーチンタスクを自動化により、より戦略的な業務に集中できるようになるため

例えば、AI と機械学習を用いてログやメトリクス、トレース、イベントなどの膨大なデータを分析し、潜在的な問題を早期に特定し対処することができれば、エンドユーザーや顧客に影響を与える前に問題を解決することができます。つまり、この例においては、インシデントを示すパターンを自動的に識別し、ITチームにアラートを発することができます。よって、予防的なアプローチを取ることができるようになります。

また、ルーチンタスクを自動化することができれば、ITチームの負担を軽減し、より戦略的な業務に集中できるようになります。 さらに、AIOps はタスクの自動化のみには止まりません。つまり、ルーチンタスクの自動化や異常検知による迅速な対応を実現することも効果の1つではあります。

特に、日本においては AIOps の効果はどうでしょうか？

日本では、ネットメディアやニュースでも日々言及されているように、少子高齢化に伴う労働人口の減少が課題となっています。つまり、多くの企業は人材不足や生産性の低下に直面しているとも推測できます。

したがって、自動化や人材不足を補うための高度な IT運用が今後ますます求められるようになると考えられます。そして、AIOps は、これらの課題に対応し、質の高い IT運用を維持する有効な手段となり得ます。

例えば、従来型のインシデント管理に取って代わり、予防対応型のアプローチを可能にすることができれば、インシデントの発生を未然に防ぎ、IT環境全体のパフォーマンスを向上させることができるでしょう。また、リソースの効率的な割り当てを支援し、データを継続的に分析することで最適化を提案することもできます。

リアルなビジネスケースから学ぶコスト削減の具体例

次に AIOps導入によるコスト削減の具体例を見てみましょう。

ECサイトにおけるサーバーコスト削減の具体例

ECサイトの従来の IT運用では、トラフィック増加に比例してサーバー増強が必要であることから、コストの増大が問題となることがあります。 このケースでは、AIOps を活用し、過去のトラフィックデータなどを機械学習で分析して将来のトラフィックを予測し、サーバーリソースを事前に最適化することができるようになります。

結果として、サーバーコストを大幅に削減できる可能性が高まります。

製造業におけるダウンタイム短縮の具体例

製造業では、システム障害による生産停止によって大きな損失を招いてしまう可能性があります。 そこで、AIOps による、システム異常の早期検知を活用して、自動的に予備サーバーに切り替えるなどの対応を自動で行うことで、ダウンタイムを短縮し、損失を最小限に抑えることができると考えられます。

金融機関におけるセキュリティインシデントの対応コストの削減の具体例

金融機関では、セキュリティインシデント発生時の対応には多大なコストがかかるケースがよく見受けられます。 これには、AIOps が有効な選択肢となり得ます。

というのも先述の通り、AIOps はリアルタイムで不正アクセスを検知し、迅速に対応することを可能にするため、インシデントのリスクを事前に予期し、インシデント対応コストを削減することができるからです。

これら3つの具体例は、AIOps が運用効率を向上させ、コストを削減する具体的な例を示しています。ただ、これらの具体例において、コストを削減することは、AIOps を通じた企業の競争力そのものに影響する変数でもあることに留意することが大切です。

AIOps の導入に向けたステップバイステップ

次に、AIOps の導入を成功させるために必要なステップを見ていきましょう。AIOps の導入には、現状分析や目標設定、ユースケース・ツールの選定、段階的導入、組織体制構築、評価などを含めた計画的なアプローチが必要になってきます。

以下に、AIOps導入のステップを詳しく解説します。

導入前の準備：万全の計画でスタートダッシュを切る

AIOps 導入の成功には、事前の準備が不可欠です。

まず大前提として留意しておくことは、AIOps の導入は、以後の活用も踏まえ、単一の部門で完結しないようにすることです。つまり、AIOps の導入は IT部門だけのプロジェクトではなく、経営層や業務部門、セキュリティ部門など関係者全員を巻き込む全社的な取り組みとして捉えることが重要です。

そして、全社的に優先順位の高いプロジェクトにしていくためにも、導入の目的とメリットを関係者全員が理解し、共通認識を持つことが必要です。例えば、経営層には AIOps の導入の目的や期待される効果を理解してもらい、予算や人員配置などの面で協力を得ることが重要ですし、業務部門には、AIOps によって業務プロセスがどのように改善されるのかを具体的に示し、協力を促す必要もあります。

また、インシデント解決時間の短縮や IT運用コストの削減など、具体的な成果を見据えて明確な目標を設定し、計画を立てていくことも重要になってきます。

では、このような具体的な目標はどのように設定していくべきでしょうか？次の章を見ていきましょう。

導入成功のカギを握る現状分析と目標設定

導入前の準備として、現状の IT運用体制を徹底的に分析し、具体的な課題やボトルネックを洗い出すことが重要になってきます。というのも、AIOps の導入を成功させるには、現状を正しく把握し、明確な目標を設定することが不可欠だからです。

つまり、闇雲に導入するのではなく、現状の課題やニーズを分析し、AIOps によって解決すべき目標を明確化することで、導入効果を最大化することができることを意味しています。

例えば、インシデント発生頻度の分析や既存ツールの評価を行い、どの業務フローが AIOps によって改善できるのかを具体化することなどが挙げられます。

現状の課題やニーズを分析するにあたっては、具体的に以下のような質問に答えられるようにしておきましょう。

• どのような種類のインシデントが多いのか？解決に時間がかかっているのか？
• 既存の IT運用ツールでは、どのような問題があるのか？
• データは適切に収集・管理されているか？
• 各部門の連携はスムーズに取れているか？
• どのようなスキルを持った人材が不足しているのか？
• どのような業務プロセスを自動化できる可能性があるのか？

この現状分析によって、AIOps の導入の目的や達成すべき目標が明確になってきます。例えば、「インシデント解決時間を20%短縮する」「IT運用コストを15%削減する」といった具体的な数値目標を設定することで、導入効果を測定しやすくします。

他にも一般的には、目標として以下のものが挙げられます。

• インシデント解決時間（MTTR）の短縮
• IT運用コストの削減
• サービスの可用性・パフォーマンスの向上
• セキュリティ強化
• クラウド導入・移行の円滑化
• DevOps導入の促進

パフォーマンス向上のためのチーム編成とスキルセット

AIOps の効果を最大限に引き出すには、適切なチーム編成とスキルセットの確保が欠かせません。つまり、AIOps は、従来の IT運用とは異なるスキルや知識を必要とするため、チーム全体で必要なスキルを明確化し、効果的なチーム編成を行う必要性があることを意味しています。

また、企業規模やプロジェクトの規模に応じて、データサイエンティストやデータエンジニア、システムアーキテクトといった各分野の専門家をチームに招集することで、より効果的な AIOps の運用が可能になります。加えて、既存の ITスタッフに対しても、AIOps に関するトレーニングを実施し、必要なスキルを習得させることが重要です。

このトレーニングでは、機械学習の基礎や AIOpsプラットフォームの操作方法に加えて、AIOps を活用した現状の課題解決や、将来の IT運用を見据えた活用方法などを学ぶ機会などが挙げられます。

導入プロセスの詳細：一歩ずつ確実に進めるためのガイド

AIOps の導入は段階的に進めることをオススメします。つまり、まずは小規模なプロジェクトから始め、導入の効果を検証しながら、徐々にその範囲を拡大していきます。

この検証にあたっては、まずは既存の監視ツールやログデータで解決できる課題を特定し、AIOps を適用することでどの程度の効果が見込めるかを検証する必要があります。その後、効果が見込める範囲を徐々に広げていくと良いでしょう。

初期段階では、異常検知やノイズの低減など、効果が見えやすいユースケースから着手するのも1つのアイデアです。

また、AIOpsプラットフォームの活用に向けたデータの準備も重要なステップです。このステップにおいては、既存の監視ツールやログデータを統合し、AIOpsプラットフォームで利用可能な状態に整備していくことを指します。

まとめると、この段階的な AIOps の導入にあたっては、以下の取り組みを進めることが重要です。

• 技術的な回復力を評価する取り組み
• サイトやシステムの信頼性を向上させるための取り組み
• AIOps によるシステム改善に向けた取り組み

最適なツールを選ぶ方法と実行計画

そもそも、AIOps の導入を成功させるためには、適切なツールの選定が不可欠です。そして、適切なツールの選定には、前提として組織のニーズや目標に合致していることが重要です。

組織のニーズとしては、前述の通り「平均解決時間（MTTR）の改善」や「サービス停止やインシデントの削減」、「リソースの最適化と割り当て」、「予防的な問題検出とインシデントの緩和」などが挙げられます。

そして、AIOps の導入に向けた実行計画を見通すにあたっては、AIOps の導入によって上記の目標を達するための評価基準を設けておくことも重要です。この点に関して、ProsperOps によると、企業規模や業務ニーズに関わらず、「既存システムとの統合性や拡張性」、「自社の既存の技術スタックと統合するための API と SDK」、「ビジネスの成長に合わせて拡張できるスケーラビリティ」、「組織が使用する他のツールとの相互運用性」などが評価基準になり得るとのことです。

また、ツールの選定後も、導入プロジェクト全体を通して、継続的にフィードバックを収集し、ツールや運用方法を適宜調整していくことも重要になってくるでしょう。

スムーズな運用開始のための準備と教育

AIOps の運用をスムーズに開始するためには、従業員の教育が重要になってきます。また、AIOps の導入に関わる関係者、例えば IT管理者や運用チーム、ネットワークチームなどは、AIOpsツールを円滑に利用できるように、操作方法やインシデント対応の手順を定めた運用マニュアルを作成し、組織に共有しておく必要があります。

他にも、PoC（概念実証）を実施し、AIOps が期待通りに機能するかを確認することも大切です。この PoC では、「実際の運用環境における課題を解決できるか」、「既存システムとの統合はスムーズか」、「運用コストは削減できるか」といった指標で評価することをオススメします。

AIOps を支える革新的なテクノロジーとおすすめツール

前述の章で少し触れた通り、AIOps が IT運用における問題の予測や解決、そして顧客体験の向上に貢献することができる理由は、AIOps が大量の IT運用データに対してビッグデータや AI、機械学習を適用しているからです。

この章では、AIOps の根幹を支えている革新的な技術やテクノロジーをより詳しくご紹介します。

機械学習と AI の役割

機械学習と AI は、AIOps の中核的な技術であり、自動化と新たなビジネス上の洞察を提供することで、従来の IT運用などを変革することができます。特に、AI と機械学習は、予防的なトラブルシューティングやシステムのアップグレード、サービスパフォーマンスの向上といった観点で活用されることになります。

例えば、BCG では、予防的なトラブルシューティングにおいては、AIエンジンを用いて潜在的な問題を事前に特定し、解決することでシステムダウンタイムを最小限に抑えることなどが示されています。これは、システムログやパフォーマンスデータの分析、パターン認識による異常検出などを通じて行われることが一般的です。

他にも、システムのアップグレードを自動化することで、セキュリティの向上が見込めます。また、サービスパフォーマンスの向上においては、リアルタイムのパフォーマンスデータ分析を通じてボトルネックを特定し、リソースの割り当てを最適化することもできるでしょう。

注意しておくべきことは、基本的に AIOps は、機械学習に基づいて、インシデントの発生時に、根本原因の自動分析、影響範囲の予測、解決策の推奨などを行うことで、迅速な対応を支援しますが、これには高品質で適切にラベル付けされたデータが不可欠になります。これは、機械学習モデルが正確なパターンや相関関係を学習するために不可欠だからです。

つまり、逆を言えば、データの品質が低い、またはラベル付けが不十分な場合、モデルの精度が低下する可能性があります。

例えば、過去のインシデントデータに、根本原因、影響範囲、対応策などが正しくラベル付けされていることで、機械学習モデルがより正確な予測や推奨を行うことができるようになります。

また、機械学習モデルのトレーニングには、高品質なデータ以外にも、以下の要素が重要となります。

適切なアルゴリズムの選択

AIOps のユースケースは多岐に渡るため、それぞれに適したアルゴリズムが存在します。

例えば、異常検知には異常検知に特化したアルゴリズム、時系列データ分析には時系列分析に特化したアルゴリズムを用いる必要があるという具合です。

十分なデータ量

機械学習モデルは、学習データが多ければ多いほど、その精度が向上する傾向にあります。また、AIOpsモデルのトレーニングにも、十分な量のデータが必要です。

膨大なデータを価値に変えるビッグデータ解析

AIOps におけるビッグデータ解析は、システム全体のパフォーマンス最適化と予防的な IT運用という観点から不可欠です。ビッグデータ解析は、システムの隠れたパターンや相関関係を明らかにし、リアルタイムでの問題解決を支援してくれます。

例えば、パフォーマンスの最適化という文脈では、ビッグデータ解析によって、システムやアプリケーションのパフォーマンスに関する膨大なデータを分析し、ボトルネックを特定し、リソースの最適化を図ることで、全体的な効率とユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

他にも、予防的な IT運用という文脈では、ビッグデータ解析を通じて、潜在的な問題を事前に予測し、対応することで、システムのダウンタイムを最小限に抑え、サービスの可用性を向上させることも期待できます。セキュリティという観点では、ビッグデータ解析はセキュリティ脅威の兆候を早期に発見、対応することでセキュリティ強化にも寄与してくれます。

また、ビッグデータ解析の対象は、IT の運用データのみには留まりません。

例えば、ビジネスデータと組み合わせることで、より的確な予測や分析を行い、ビジネスの意思決定を支援することもできます。実際に、Forrester によると、AIOps の目標として「人間の判断と意思決定を強化すること」が挙げられています。

AIOps のおすすめツールと実践的なガイド

AIOps の導入には、適切なツールの選定が不可欠です。前述の「最適なツールを選ぶ方法」でも少し触れましたが、一般的にツール選定の基準としては以下のものが挙げられます。

1. セキュリティやコンプライアンスなど、自社のニーズに合っていることこれにより、営業担当者は重要な顧客対応に集中でき、営業組織の生産性向上および収益の最大化が期待できます。
2. 既存のツールや IT運用管理システムとの統合が容易なこと
3. 根本原因分析やインシデントの自動修復、パフォーマンスの自動最適化など、自動化機能が充実していること
4. 機械学習などの高度な分析機能を備えたツールであること
5. 直感的に操作できるユーザーインターフェースを備えたツールであること
6. 導入・運用コストも考慮した費用対効果の高いツールであること

具体的なツールとしては、Moogsoft や BigPanda などがあり、Moogsoft はインシデントの自動修復に強みがあったり、BigPanda はパフォーマンスの監視に優れているなど、それぞれ異なる強みを持っています。

Moogsoft の機能と使い方

Moogsoft は、ITチームが ITインシデントを事前に特定して解決できるように設計された、AI を搭載したオブザーバビリティプラットフォームです。

大量のイベントデータを分析してノイズを減らし、問題の根本原因を迅速に特定することで、解決時間の短縮、アップタイムの向上、IT環境の効率化などを実現しています。

Moogsoft は主に以下の機能を備えています。

• ノイズリダクション
• インシデントの早期発見
• 根本原因分析
• インシデント対応の自動化
• 単一のエンゲージメントシステム

例えば、ノイズリダクションでは、適応閾値とアラートの重複排除を使用し、ノイズの多いアラートと非インシデントを排除することで、「これは本当の問題なのか？」などと疑問に思う必要性を排除しています。

根本原因分析では、高度な相関関係と MLベースの自動分類を使用し、時系列メトリックとイベントを検出されたサービスの詳細と結び付けているため、どの顧客がどのような根本原因によって影響を受けているかが分かるようになっています。

また、Moogsoft はデータの取り込みと処理、または根本原因分析とその解決など、多層的なアプローチで動作します。例えば、監視システムやアプリケーション、インフラなどのさまざまなソースからイベントデータを、様々な形式で取り込み、収集したデータの前処理を行います。そして、機械学習アルゴリズムが、正規化されたデータを分析して、通常の動作からの逸脱や、インシデントを示唆する可能性のある異常を特定するようになっています。

BigPanda の機能と使い方

BigPanda は、ITインシデントを迅速かつ簡単に検出、調査、解決するための AIOpsプラットフォームです。運用コストの削減やサービスの可用性、またはパフォーマンスの向上などが期待できます。

BigPanda はアラートの増加と複雑化する IT環境に対処するために設計されており、主に以下の機能を備えています。

• オープンボックス機械学習
• オープンインテグレーションハブ
• イベントエンリッチメントエンジン
• 自動インシデントトリアージ

例えば、オープンボックス機械学習では、アラートやトポロジーデータなどを関連付けてノイズを削減し、インシデントを発生前に検出することができます。また、BigPanda の多次元アラート相関と AI分析を通じたインサイトによって、データに基づいた意思決定のための根本原因分析が自動化されたりします。

また、BigPanda は、組織がノイズをアクション可能になるようにアラートに変換したり、ITOps が重要なインシデントに迅速に焦点を当てるなどの使い方があります。よって、メリットとしては、インシデントの解決をより迅速化することなどになります。

実例で学ぶ AIOps の力：AIOps の成功事例とその教訓

AIOps の有効性をさらに知っていくためにも、この章では AIOps を導入した、または AIOpsソリューションを提供している企業の具体的な成功事例やその成果など、具体的な例を交えてご紹介します。

成功事例の紹介！各企業が得た具体的な成果

まずは、より皆様に身近な企業の例として、Netflix の事例から見ていきましょう。

成功事例1：Netflix

Netflix は、ユーザーにシームレスなストリーミング体験を提供すること、そして膨大かつ複雑な ITインフラストラクチャを管理するために AIOps を活用しています。

具体的には、AI と機械学習を活用することで、視聴履歴やネットワーク状況などの膨大なデータ分析から問題を特定し、コンテンツ配信を最適化しています。また、過去の視聴データのパターンを学習することで、ピーク時のリソース要件を高い精度で予測するなどしています。

また、Netflix は AI をユーザーエクスペリエンス向上のために有効に活用している企業でもあります。

例えば Netflix は、視聴コンテンツや視聴時間、視聴完了の有無などの視聴者の視聴習慣を分析し、視聴者のジャンルやテーマ、俳優に対する好みを理解しています。そして、機械学習アルゴリズムを使用して、人が特定することが難しいユーザー行動のパターンやトレンドを検出しています。

皆様に表示されているおすすめコンテンツは、この分析と視聴者と似たようなユーザーの好みを考慮することを通じた、パーソナライズ化されたおすすめリストを作成することで提案されています。

このように、Netflix は、AI を通じてユーザーが常に自分の好みのコンテンツを見つけられるようにすることで、ユーザーエンゲージメントを高め、解約率を抑制しています。言い換えれば、AI がユーザーが楽しめるコンテンツを簡単に見つけられるようにし、ライブラリをスクロールする時間を節約することで、ユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させているとも読み取ることができます。

次は、AIOpsソリューションを提供している IBM とその顧客の事例を見てみましょう。

成功事例2：IBM

IBMは、自社の AIOpsソリューションである IBM Turbonomic を活用し、顧客企業の IT運用効率化を支援しています。IBM Turbonomic は、AI を用いてアプリケーションに必要なリソース量をリアルタイムに分析し、自動的に最適なリソース配分を行うことで、クラウド費用を削減しています。

例えば、建設機械メーカーのコマツは、IBM Turbonomic を導入することで、サーバーのパフォーマンスを33%向上させつつ、クラウド費用を65万ドル削減することに成功しています。また、Natura は IBM Turbonomic を導入することで、クラウド費用を26万ドル以上削減するなどしています。

他にも、健康管理アプリを提供する Vivy は、AIOpsプラットフォームを導入することで、アプリの平均修復時間（MTTR）を66％短縮したり、家電メーカーである Electrolux は、平均検知時間（MTTD）の短縮によって、IT問題の解決時間を3週間からわずか1時間に短縮したりしています。また同社は、修復タスクの自動化により、年間1000時間以上も節約しています。

これらの事例から分かることは、AIOps が企業規模や業種に関わらず、IT運用における様々な課題を解決し、ビジネスの成長を支援する強力なツールであることだと考えられます。

成功事例から学ぶ成功のカギと未来の展望

これら事例のインパクトには、「明確な目標設定」「データ戦略」「組織横断的な連携」が不可欠であったと推測できます。Netflix がユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させていることも、他の大幅なコスト削減の事例においても、組織的に明確なゴールを設定し、それを達成するデータ戦略を構築すること、そして組織的な取り組みは欠かせないものでしょう。

つまり、AIOps の導入を成功させるには、まず解決すべき課題や達成目標を明確化し、現状の IT能力やデータ状況を把握することが重要です。

そのうえで、データ収集・保存・処理・分析方法を網羅したデータ戦略を策定し、IT運用チームや開発者、データサイエンティスト、ビジネス関係者など、組織全体で連携して AIOps に取り組む必要があります。

AIOps で成功するためのキーファクター

こちらの BCG のレポートから、読み取ることができる、AIOps の導入で成功するための重要なファクターは大きく分けると以下の3つとなります。

• 経営層のコミットメントと積極的な投資
• 全社的なデータ活用体制の構築
• 高度なIT機能と人材の確保

まず、成功する AIOps の導入には、経営層のコミットメントと積極的な投資が不可欠です。AIOps は長期的な視点に立った戦略と、それを支える投資があってこそ、その真価を発揮します。そして、経営層のコミットメントと投資は、高度な IT機能や人材の確保、データの適切な収集・管理・活用体制の整備を推進する大きな原動力にもなります。

この点に関して、実際に先ほどの BCG の同レポートでは、デジタルチャンピオンと呼ばれるデジタル成熟度の高い企業は、デジタル化への投資に積極的であること、特にデジタル人材の育成やデータと AI の活用に重点を置いていることが示されています。具体的には、デジタルチャンピオンは、事業支出の5％以上をデジタル化に充てており、その多くはデータやテクノロジー、新規事業の成長に投資されていることが分かっています。

一方で、デジタル後進企業は、データガバナンスなどの分野で特に遅れており、デジタルチャンピオンとの間には大きなギャップが存在しています。

この積極的な投資姿勢が、AI などの新しいテクノロジーを活用した新しいデジタルビジネスモデルをサポートするだけではなく、コアビジネスの効率化にもつながり、結果としてデジタル化のプロセスを資金面で支えていると考えられます。

また、データの適切な収集・管理・活用体制は、AIOps の中核である「エビデンスに基づいたインサイトの生成と次善のアクションの提示」を支える基盤となるため、IT運用チームの意思決定を強化するうえで大切な項目となります。この点に関して、デジタルチャンピオンは、データ戦略やデータガバナンス、「デジタルおよびデータプラットフォーム」といった、AI導入を成功させるための基盤となる分野において、他の企業よりも平均して6ポイント高いスコアを獲得しています。

最後に、高度な IT機能と人材は、AIOps のもう一つの側面である「次善のアクションの自動実行」を可能にし、IT の運用効率の向上に貢献する大きな因子です。例えば、デジタルチャンピオンは、従業員の10%以上をデジタル関連の役割に配置し、さらにデジタル人材の獲得と既存従業員のスキルアップに力を入れています。

これらの要因が揃い、また要因が互いに連鎖していくことではじめて、AIOps は IT の運用効率の向上や組織の意思決定の強化、顧客体験の向上といった複合的な効果を生み出すことができます。

AI による営業フローの自動化と洞察で成果を最大化する Playbook Copilot

弊社Magic Moment が提供するセールスAI機能「Playbook Copilot」は、営業活動の自動化とデータドリブンな洞察を通じて、収益の最大化を支援するツールです。

例えば、営業担当者は、情報収集や仮説構築などの日常業務を AI に任せることで、顧客との信頼関係構築や新たな価値の提案といった、より戦略的な活動に集中できます。

Playbook Copilot でできること

Playbook Copilot は、AI による洞察の提供と高度な自動化で、営業担当者を以下の業務から解放します。

• アプローチ前の情報収集や、見込み顧客が抱える仮説の構築
• 顧客課題に基づくトークスクリプトやメール文面の作成
• 商談内容の書き起こしやサマリの作成。商談内容の記録
• メールや電話などの営業活動の結果に基づく改善案の考察、フィードバック
• 営業フローの分析と改善案の抽出

よって、Playbook Copilot がアプローチの準備・商談の記録・活動の改善までの一連の営業活動の自動化を担い、また営業担当者は営業活動の改善案を AI から受け取ることができるようになります。

これにより、営業担当者は重要な顧客対応に集中でき、営業組織の各キーパーソンの生産性向上及び収益の最大化が期待できます。

具体的には、営業担当者はメールや電話等の活動の改善案を AI から受け取ることができます。また、マネージャーは個人のメールや商談のフィードバックを AI に任せ、組織としての PDCA にフォーカスできるようになります。

加えて事業部長や経営者にとっては、業務オペレーションやリソースアロケーションを最適する提案を AI が担うため、データをもとに意思決定ができるようになります。

Playbook Copilot による営業プロセス自動化の効果

Playbook Copilotの導入により、営業プロセスの自動化が可能となり、以下の効果が期待できます：

• 情報収集や仮説構築にかかる時間を1人あたり月50時間削減
• 商談記録や報告にかかる時間を1人あたり20時間削減
• 営業活動の振り返りや改善にかかる時間を1人あたり20時間削減

これにより、営業チームはより高い生産性を発揮し、顧客対応の質を向上させることができます。また、AI による営業トークやメールテンプレートの提案は、新人教育にも役立ち、営業スキルの均一化と向上を促進します。

「営業活動を効率化していきたい」「1つ1つの活動の精度をデータを使って上げていきたい」「売上を向上させたい」などの AI を活用した営業に興味のある方、または興味はあるけれども AI活用のリスクを知り、不安を払拭したい方は こちら からお気軽にお問い合わせください。弊社スタッフがサポートさせていただきます。

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