定義
AIOpsとは、AIと機械学習を活用してIT運用の監視・異常検知・原因分析・復旧対応を自動化する手法のこと。
AIOps (IT運用の自動化)とは（詳しく解説）
AIOpsは、Gartnerが提唱した概念で、AIと機械学習によってIT運用のログ監視・異常検知・原因分析・自動復旧を効率化する取り組みを指す。従来は人手で行っていたアラートの相関分析やインシデント対応を、機械学習モデルが大量のログ・メトリクスから異常パターンを検出し優先度付けすることで運用負荷を下げるとされる。2026年時点の実運用では、既存の監視ツールにAI機能が組み込まれる形で普及しており、単体のAIOps専用製品を新規導入するケースは減少傾向にあるとされる。現場での落とし穴としては、学習データの偏りによる誤検知(アラート疲れの再発)や、既存の監視基盤との統合コストが想定以上にかかる点が挙げられる。コスト面では月額数十万円規模のエンタープライズ向け製品から既存SaaSのアドオン機能まで幅が広く、選定時は検知精度より既存ツールとの統合しやすさを優先する判断が広く推奨されている。
この解説の引用について
定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます（CC BY 4.0）。
出典: AI PICKS AI用語辞典「AIOps (IT運用の自動化)とは」 https://aipicks.jp/glossary/aiops
AIOps (IT運用の自動化)の使用例
- IT運用担当が「深夜のアラート急増の原因を要約して」とAIOpsツールに聞き、関連ログの相関パターンから原因候補を提示させる使い方。
- 監視ダッシュボードにAIOps機能を追加し、閾値超過アラートを自動的に優先度順に並べ替えて通知する設定例。
