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、人手による監視個別や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とはを参照してください。HAPINSはこれを採用し、ITソースの支援のもと「障害対応」中心から「予測・自動化」中心へと移行しました。

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： 大量のアラートに優先され、** 根本的な原因（RCA）** の特定が解決されます。
• ナレッジ分散：危機者に知識が属する人間構成、教育・継承が難しい避難時のリスクも大きい。

これらを解決するために、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

ITソースはAIエンジニア2名による専任チームを構成し、1年以上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、解決の知見を継続更新。
• 異常検知と予兆保全：メトリクス／ログを常時分析し、劣化を早期警戒。
• RCA（根本原因分析）：多ソースデータを相関し、原因候補を自動絞り込み。
• 推奨アクション：状況に応じた対処手順のレコメンドし、復旧時間短縮。

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犯罪を参照してください。 さらに、インシデント対応を高速化する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」ではない予防に重点を置いておりますので、ダウンタイムの最小化とサービス品質の向上を実現。AIによるナレッジバレーで、チーム全体の生産性と均一性成果の長期化には ドラメトリクス（4つのキー）（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。

に強いIT運用の鍵：AI

本プロジェクトは、カスタム AIOps プラットフォームが現場の課題を解決する実践的なソリューションであることを示しました。 少数精鋭でも、認知的に複雑な運用タスクを自動化し、データから行動可能なインサイトを引き出すことで、確かな事業価値を生み出すことができます。

変革の準備はできていますか？

「火消し」をやめ、予防へ。AIOps プラットフォームは、効率と信頼性を次のレベルに整える鍵です。IT ソースのAI 専門チームが、戦略設計 → 実装 → 定着まで伴走します。