AIOpsとは？ネットワーク運用をAIで自動化する方法とメリット

近年、IT環境の分散化・複雑化などを背景に、IT運用業務を効率化する手法としてAIOpsが注目されています。

AIOpsとは、AI（人工知能）や機械学習を活用して、IT運用業務を自動化・高度化する取り組みのことです。
特にネットワーク運用の領域では、ログやトラフィックデータ、アラートなど膨大な情報をリアルタイムで分析し、人手に頼っていた監視・障害対応・最適化といった業務を効率化します。

従来の運用が「人が監視し、異常を判断し、対応する」という流れであったのに対し、AIOpsでは「AIが異常を検知し、原因を推定し、対応を支援または自動実行する」点が大きな違いです。

AIOpsが注目される背景には、ITインフラの構造的な変化があります。

第一に、クラウドやコンテナ、マイクロサービスの普及により、システムが分散化・複雑化している点が挙げられます。従来のように単一のサーバやネットワーク機器を監視するだけでは、全体の状態を把握できなくなっています。

第二に、データ量の爆発的な増加が挙げられます。ログ、メトリクス、トレースといった運用データは人間が処理できる範囲を超えており、AIによる分析が前提となりつつあります。
さらに、サービス停止がそのままビジネス損失につながる時代において、迅速かつ正確な障害対応の重要性も一段と増しています。こうした変化を背景に、AIOpsへの注目が集まっています。

従来のネットワーク運用には属人化や障害発生時の非効率な対応といった課題があり、AI活用の重要性が高まっています。

従来型のネットワーク運用は、熟練のエンジニアの経験や勘に依存する傾向があります。
その結果、対応品質にばらつきが生じたり、特定の担当者に業務が集中したりする「属人化」が起きやすいことが課題でした。
また、24時間365日の監視やアラート対応は大きな負担となり、人手による運用には限界があります。

AIOpsを導入することで、監視や一次対応を自動化し、運用負荷を大幅に軽減できます。

ネットワーク障害が発生した際、従来は複数のログや機器の状態を個別に確認しながら原因を特定する必要がありました。このプロセスは時間がかかり、復旧までの時間（MTTR）の長期化につながります。

AIOpsでは、異常検知と同時に関連データを横断的に分析し、原因として考えられる候補を自動的に提示します。これにより、対応スピードの向上とダウンタイムの最小化が可能となります。

近年のネットワークは、オンプレミス環境に加え、クラウド、SaaS、リモートワーク環境などが混在するハイブリッド構成が一般的です。このような環境では、監視対象が多岐にわたり、全体像の把握が難しくなります。

AIOpsは分散したデータを統合的に分析し、ネットワーク全体の可視化と最適化を実現することで、こうした課題に対応できます。

AIによるネットワーク運用は、主に以下の仕組みや構造によって自動化を実現します。

AIOpsにおけるAIの役割は、大きく「分析」「判断」「最適化」の3つに分けられます。

まず「分析」では、ログやトラフィックデータから異常パターンを検出します。
次に「判断」では、過去のデータや相関関係をもとに原因を推定します。
そして「最適化」では、トラフィック制御や設定変更などを通じて、ネットワークのパフォーマンスを自動的に改善します。

これにより、単なる監視にとどまらず、ネットワーク全体を継続的に最適化する運用が可能になります。

ネットワークAIOpsは、一般的に以下の3段階のプロセスで構成されます。

・Observe（観測）
ネットワーク機器やシステムからさまざまな情報を収集・統合します。収集対象は、ネットワーク機器のログやトラフィック、SNMPデータ、フローデータ、アプリケーションのメトリクス、ユーザー体験指標など多岐にわたります。

・Decide（判断）
収集・整形されたデータをもとにAIが意味づけを行い、主に異常検知やイベント相関、根本原因分析、将来予測といった処理を実行します。
たとえば、複数のアラートが同時に発生した場合、それを個別に処理するのではなく、「共通の原因（例：特定ルータの障害）」に集約します。この相関分析によって、運用担当者が見るべき情報は大幅に絞り込まれます。

・Act（実行）
分析結果に基づき、アクションを実行します。具体的なアクションとしては、トラフィックの再ルーティング、帯域制御、仮想マシンやコンテナのスケールアウト、異常プロセスの再起動などが挙げられます。

この一連のサイクルを自動で回し続けることで、ネットワーク運用は「事後対応型」から「予測・自律型」へと進化します。

ネットワーク運用とAIを自動化することで、以下のようにさまざまなメリットを得られます。

AIOpsの導入により、障害検知から原因特定までのプロセスは大幅に高速化されます。

従来は、アラート発生後にログを個別に確認し、関係する機器や設定を洗い出す必要がありました。一方でAIOpsでは、複数のデータソースを横断的に分析し、異常の発生箇所とその因果関係を瞬時に可視化します。

その結果、問題の「発見」と「理解」が同時に進み、復旧までの時間（MTTR）を短縮できます。これは、サービス停止によるビジネス損失の抑制にも直結する大きなメリットです。

ネットワーク運用の多くは、アラート対応や定型的な確認作業といった反復業務で構成されています。AIOpsはこれらを自動化し、運用担当者の負担を大きく軽減することができます。

また、これまで熟練者の経験や勘に依存していた判断プロセスを、データとアルゴリズムに基づく形へと置き換えることで、属人化の解消にもつながります。

結果として、組織全体で均質な運用品質を維持しつつ、限られた人員でも効率的な運用が可能となります。

AIOpsの大きな特徴の一つが、「予測」に基づく運用です。

過去のトラフィック傾向や機器の挙動、エラー発生パターンを学習することで、将来的な異常の兆候を事前に検知できます。たとえば、特定時間帯における負荷の急増や、機器の性能劣化といったリスクを事前に把握し、対策を講じることが可能になります。

これにより、従来のような「障害が起きてから対応する」運用から、「障害を起こさないための運用」へと転換できます。

ネットワークの品質は、ユーザー体験に直結します。遅延や接続障害といったネットワーク上の問題は、サービスの信頼性を損なう大きな要因となるからです。

AIOpsによって障害対応の迅速化や未然防止が実現されることで、サービスの安定性が向上し、ユーザーにとってストレスのない利用環境を提供できます。

さらに、トラフィックの最適化やボトルネックの解消が継続的に行われるため、パフォーマンス面でも安定した品質を維持できます。

AIによるネットワーク運用を自動化することで、データを基にした異常検知や、最適な対応策の提示、自動対応・自動修復を実現できます。

AIOpsでは、ネットワーク機器やシステムから収集されたログ、メトリクス、トラフィックデータをもとに異常検知が行われます。

従来のような閾値ベースの監視とは異なり、AIは通常時の挙動パターンを学習し、微細な変化や相関関係から異常を検出します。そのため、従来は見逃されがちだった「予兆」レベルの異常も捉えることが可能です。

また、複数の異常イベントを関連付けて分析することで、単一のアラートでは見えなかった根本原因の特定にもつながります。

異常が検知された後、AIOpsは過去の対応履歴やナレッジをもとに、最適な対応策を提示します。
たとえば、特定のエラーに対してどの設定変更が有効だったか、どの機器に問題が集中しているかといった情報を踏まえ、具体的なアクションを提案します。

これにより、経験の浅い担当者でも迅速かつ適切な対応が可能となり、判断のばらつきを抑えることができます。

AIOpsの最終段階では、AIが実際の対応を自動で実行します。
たとえば、トラフィックの再ルーティング、リソースの再配分、問題のあるプロセスの再起動などが自動的に行われます。これにより、人手を介さずに障害の影響を最小限に抑えることが可能です。

さらに高度な環境では、システムが自律的に状態を監視し、問題を検知すると同時に修復する「自己修復型ネットワーク」の実装も進んでいます。

ここまで見てきたAIOpsの考え方を具体的に実現するソリューションの一つが、HPE Networkingの「Secure AI-Native Network」です。
AIOpsは、AIを活用してネットワーク運用を自動化・高度化する手法であり、IT環境の複雑化を背景に重要性が高まっています。
従来の属人化した運用や障害対応の遅れといった課題に対し、AIによる観測・判断・実行の仕組みを通じて、検知や原因特定の迅速化、運用負荷の軽減、予測型運用による未然防止を実現します。

HPE Networking では、HPE MistとHPE Aruba Networking Centralという2つのネットワーク管理プラットフォームを提供しています。両プラットフォームは共にAgentic AIと対話型アシスタントを備えており、ネットワークの可視化・分析・最適化が可能です。

また、Wi-FiやData Centerなど個別ネットワークの最適化だけでなく、Edge to Cloudと一気通貫で最適化し、ネットワーク管理のAI自動化実現に向けたご支援をしております。
Secure AI-Native Networkは、現在の運用課題に対応するだけでなく、将来のAI活用拡大を見据え、ネットワークを「運用コストのかかるIT資産」から「AI時代の競争力を生み出す戦略的基盤」へと再定義し、AI前提とした設計思想のもとにネットワーク管理の基盤を提供します。