技術知識

事例：HAPINS 向けカスタム AIOpsプラットフォーム構築

IT運用の未来は AIOps

今日の複雑なデジタル基盤では、人手による監視や個別対応だけでは限界があります。ビッグデータと機械学習を活用し、イベント相関・原因特定・自動化を統合するのが AIOpsプラットフォーム です。AIOps の全体像は AIOpsとは を参照ください。HAPINS はこの枠組みを採用し、The IT Source の支援のもと“障害対応”中心から“予測・自動化”中心へと運用モデルを移行しました。

手作業中心の運用から AI 駆動の最適化へ

HAPINS（サーバー／ネットワークの構築・運用・監視を専門とする IT コンサルティング企業）は、以下の課題を抱えていました。

事後対応中心：問題発生後にしか介入できず、クライアントのダウンタイムを許してしまう。
情報過多：大量のアラートに圧倒され、**根本原因（RCA）**の特定が遅れる。
ナレッジ分散：熟練者に知見が属人化し、教育・継承が難しい。離脱時のリスクも大。

これらを解決するため、HAPINS はゼロからのカスタム AIOpsプラットフォーム構築に踏み出しました。

専任 AI チーム

The IT Source は AI エンジニア 2 名による専任チームを組成し、1 年以上にわたる継続開発で以下を実装しました。

ナレッジベース自動生成：過去の障害／対処データから学習し、解決知見を継続更新。
異常検知と予兆保全：メトリクス／ログを常時分析し、劣化兆候を早期検知。
RCA（根本原因分析）：多源データを相関し、原因候補を自動絞り込み。
推奨アクション提示：状況に応じた対処手順をレコメンドし、復旧時間を短縮。

AIOps が自動化する中核プロセス（イベント相関、ノイズ低減、分析）については イベント相関と異常検知 を参照ください。さらに、インシデント対応を高速化し MTTR を短縮する考え方は インシデント管理とMTTR短縮 に整理されています。

IT運用モデルの変革

導入後、HAPINS の運用は受け身（Reactive）から先回り（Proactive）へシフトしました。
“消火”ではなく未然防止に重点を置くことで、ダウンタイムの最小化とサービス品質の向上を実現。AI によるナレッジ集約で、チーム全体の生産性と均質性も向上しました。成果の可視化には DORAメトリクス（Four Keys）（デプロイ頻度・変更リードタイム・変更障害率・MTTR）を活用しています。