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  • 2025/03/07 掲載

IT運用に生成AIを使うと生じる「劇的変革」、他社と差がつく「5つ」の手法とは

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IT環境の質とビジネスの生産性向上とが切り離すことのできない現在、システムやアプリケーションは常に問題なく動作していることが求められる。障害によるシステム停止やトラブル、パフォーマンスの低下は企業の損失に直結するため、その健全性と性能の維持は、企業にとって最優先事項の1つだ。一方でシステムはますます複雑化し、その運用の難易度は上がっている。この問題を解決するカギとして現在注目されているのが、AIだ。システム運用におけるAIの可能性と、具体的な活用方法を解説する。
photo
システム運用におけるAIの可能性とは
（Photo/Shutterstock.com）

IT分野の生成AI活用で可能になる「移行」とは

　現在のITシステムは複雑だ。ITインフラはクラウド、オンプレミス、エッジ、デバイスにまたがり、そこでさまざまなシステムやアプリケーションが動いている。ITチームは種類の異なるツールやシステムを組み合わせて、それらを監視・運用しなければならない。もちろん、コンプライアンスとセキュリティ、コスト管理も重要なテーマであり、人手に頼った運用はもはや限界なのが実態である。

　そこで注目されているのが、システム運用にAIを導入・活用する取り組みだ。これまでの機械学習とルールベースのモデルを使用する「従来型AI」、基盤モデルを用いる「生成AI」の両方をうまく組み合わせることで、故障が発生してから対応する事後対応モデルから、予測・予防に基づいて行動する事前対応型モデルへ移行できる。

　以下では、その具体的な実践方法を事例も交えて解説する。従来型AI/生成AIの特徴とシステム運用におけるユースケース、生成AIをシステム運用で活用するための全社的なアプローチ、コスト最適化に貢献するFinOpsの考え方などが整理されている。システム運用をAIで効率化・高度化したい企業にとっては、ぜひ参考にしたい資料だ。

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