監視強化やシステムの複雑化により、運用は「がんばるほど忙しくなる」構造に陥りがちです。本稿では、AIOpsと生成AIを組み合わせた“自律型オペレーション”が、IT運用をどう変えるのかを要点中心に整理します。

1. いまの運用が苦しくなる理由（アラートが増えるほど不安も増える）

運用負荷が増える典型は、アラート発生のたびに「状況確認→切り分け→連絡→暫定対応」を人が回す体制です。担当者の経験に依存しやすく、夜間・繁忙時は初動が遅れ、対応品質も揺れます。
結果として、アラート件数は増えるのに、安心は増えない。ここが運用のボトルネックです。

2. 次世代運用の本質（AIが“判断と手順”を運用に埋め込む）

AIOpsは、ログ・メトリクス・アラートを横断して相関を捉え、原因候補を絞り込みます。そこへ生成AIを組み合わせると、一次対応がさらに前に進みます。
例えば、アラート内容を読み取り、過去の対応履歴や手順書から「確認すべき項目」「想定原因」「実施手順（Runbook）」を提示できるため、初動が“属人対応”から“再現できる手順”へ移行します。

そして最終形が自律型オペレーションです。予兆を検知し、影響範囲を見立て、条件が明確なケースは復旧まで自動で走る。運用が事後対応中心から自己回復へ寄ることで、MTTR短縮だけでなく、担当者負荷そのものを下げられます。

3. 失敗しない進め方（小さく始めて、確実に自律へ）

いきなり全自動を目指すと、設計も統制も破綻しやすくなります。おすすめは段階的な移行です。

• Step1：整備：アラート重要度の整理、ログ統合、手順書（Runbook）の棚卸し
• Step2：半自動化：通知・チケット起票・一次対応の提案まで（人が承認して実行）
• Step3：自律化：条件が明確な対応から自動実行へ（ロールバック、再起動、切替など）

⚠️注意：生成AIを使う場合は、権限の最小化、承認フロー、監査ログを前提にしてください。「便利さ」を先に立てず、「安全に回る形」を先に決めることが成功要因です。

気になったら、まず現状の棚卸しから

「うちの場合、どこから自動化すべきか」「生成AIを入れるなら統制はどう置くべきか」
このあたりが曖昧なまま進めると、投資に対して効果が出にくくなります。無料相談では、現状の運用フローとアラート特性を整理し、最短で効果が出る着手点と、自律化までの段階設計（承認・権限・ログ）を一緒に描きます。
少しでも当てはまると感じたら、まずは無料相談からお気軽にご相談ください。