株式会社NTTデータ先端技術
マネージド＆ファシリティサービス事業本部
マネージドサービス事業部
サービスマネジメント担当
課長代理
中島 洋祐氏

企業がITシステムを活用する上で、運用管理負荷の低減は常なる課題といえる。この領域で、AIを用いた効率化・自動化を進めるアプローチが「AIOps」だ。

「運用管理の様々なプロセスにAIを適用することで、効率化や自動化、省人化を図ります。当社が提供する統合運用管理製品『Hinemos』では、早い時期からAIOps対応を進めてきました」とNTTデータ先端技術の中島 洋祐氏は説明する。

Hinemosがコンセプトに掲げているのが「AIドリブン運用」だ。これまで人手で実施していた作業をAIによって飛躍的に効率化するとともに、AIによる自律運用までを目指す。これにより、システム運用品質の向上、故障対応・運用改善のアジリティー向上、システム運用コストの削減といった効果を狙うという。

例えば、現在のIT運用の現場では、障害対応の手法やプロセスが熟練者の勘と経験頼みになっていたり、運用監視設計を毎回、人が悩みながら実施したりしているケースが多くある。また、クラウド利用コストの適正化も大きな課題だ。

「それらの局面で生成AIを活用すれば、障害の対処方法やクラウド利用コストの削減方法に関するアドバイスをもらったり、運用監視設計を自動で生成したりすることができます。ほかにも様々なIT運用の課題をAI／生成AIで解決するのがAIドリブン運用です」と中島氏は言う。

株式会社アトミテック
Hinemosソリューション事業部
製品開発部
マネージャー
吉江 一樹氏

さらにHinemosでは、Hinemosアライアンス企業の1社であるアトミテックとの連携のもと、MCP（Model Context Protocol）を用いた生成AIとの接続も推進している。

「IT運用の現場では、ジョブの結果やアラート、イベントなど、様々な情報が日々発生します。障害対応を行う際には、それらの情報を集約し、時系列や障害の影響範囲、状況の概要など、整理された形の情報が不可欠になります。このような情報の収集や整理、要約を人手で行っていたのでは非効率です。担当者の経験やスキルに依存する部分が増える上に、ミスによる手戻りも生じがちになるからです」とアトミテックの吉江 一樹氏は指摘する。

一方、生成AIはこのような情報の収集・整理・要約作業を得意としている。人が自然言語で指示するだけでこれらの作業を実行できれば、大幅な時間短縮が可能になる。そのためには、Hinemos内の情報を生成AIに渡す仕組みが必要になる。これを実現するのが、システムと生成AIをつなぐ標準プロトコルであるMCPというわけだ。

「最新バージョンのHinemos ver.7.2で、MCPを用いて生成AIとHinemosを接続できるようにしました。ユーザーは『昨日発生したイベントに危険なものがあったら、要約して対処法を教えて』といった具合に、自然言語で生成AIに指示するだけです。あとは自分で直接Hinemosを操作しなくとも、生成AIが自律的にイベント情報の検索や結果の要約を実行し、さらには次に取るべきアクションの提案まで行ってくれます」と吉江氏は説明する（図2）。

図2　Hinemosと生成AIの接続点を提供

最新バージョンのHinemos ver.7.2で、MCPによる生成AIとの連携を実現。運用管理に必要な情報の収集や要約を自然言語ベースで行えるようになった

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これにより前述の課題を効果的に解決することができる。また、副次的なメリットとしては、IT運用の現場における生成AI活用を加速できることも挙げられるだろう。日常業務の中で、身近なところから生成AI活用を始められる。使いこみ、慣れていく中で新たな活用アイデアなども生まれていくはずだ。

Hinemosは今後も継続的に機能を強化していく。生成AIとの接続を皮切りに、一層高度な自律運用、AIドリブン運用の実現を目指していく考えだ。