AIOps Support

AIOps支援

ITシステムの複雑化に伴い、運用業務の負荷増大や障害対応の遅延が大きな課題となっています。
AIOps（AI for IT Operations）は、AI・機械学習を活用して運用データを分析し、異常検知や予兆検知、原因特定を自動化する新たな運用手法です。
当社のAIOps支援は、運用品質と運用効率の向上を同時に実現し、安定したシステム運用と業務効率化を支援します。

こんな課題にアプローチしています

  • 運用データは蓄積しているが、分析・活用ができず障害の予兆検知ができていない
  • 障害対応が手作業・属人化しており、運用コスト増大と対応遅延が発生している

AIOpsによる運用自動化・運用品 質向上支援

AIOps（AI運用）を活用し、ログ・メトリクス・トレース・アラートなどの運用データを統合分析。
AI・機械学習による異常検知や予兆検知、インシデント原因分析を自動化します。さらに、運用フローの最適化と自動化を推進し、運用負荷を大幅に軽減。
設計・PoC・導入・運用改善まで一貫して支援し、継続的な運用品質の向上とシステム安定稼働を実現します。

AIOps支援のイメージ

当サービスの特長

特長 01

AI異常検知で障害を予兆把握

AI・機械学習を用いた異常検知により、障害の兆候を早期に把握。重大インシデントの未然防止と初動時間の短縮を実現します。

特長 02

品質起点のAIOps構築支援

品質コンサルの知見を活かし、KPI設計から運用プロセスまで最適化。運用品質の継続的改善を前提としたAIOps基盤を構築します。

特長 03

運用自動化と継続改善を実現

自動分析・自動対応の仕組みを構築し、運用業務の効率化を推進。改善サイクルを回しながら運用品質強化と最適化を実現します。

導入ステップ

運用現場の課題を踏まえ、現状分析からPoC、本番導入、定着化まで段階的に支援し、AIOpsの確実な活用と運用高度化を実現します。

  1. STEP1

    現状分析・課題整理

    現行の運用プロセスや監視環境を可視化し、課題・ボトルネックを明確化します。

  2. STEP2

    データ整備・統合設計

    ログ・メトリクス・アラート等の運用データの収集・統合設計を行います。

  3. STEP3

    PoC（検証）実施

    AI異常検知や分析モデルの有効性を検証し、導入効果を可視化します。

  4. STEP4

    AIOps基盤構築

    お客様環境に最適化したAIOps基盤を設計・構築します。

  5. STEP5

    運用プロセス最適化

    自動化・標準化を推進し、運用フローの効率化と品質向上を実現します。

  6. STEP6

    本番適用・展開

    本番環境への適用と全体展開を行い、安定稼働を支援します。

  7. STEP7

    定着化・継続改善

    運用データを活用しながら継続的に改善し、運用品質を高度化します。