IT運用における生成AI活用予測2025

2025年1月8日 15:48

2025年は、生成AIがIT運用の現場でも本格的に導入される元年になりそうです。

「2024年にスタートした生成AIブームが、運用領域にまで波及するなんて想像できましたか？」
この1年で、IT部門のトラブルシューティングやリソース管理にAIが関わるケースが急速に増えました。筆者が半年前に「そのうち運用監視もAIがやってくれたらいいのに」と冗談半分で言っていたのですが、実際にそうなりつつあるのが2025年のいま。
そこで今回は、IT運用における生成AIの活用予測と、具体的なメリット・注意点をお伝えしていきます。ぜひ最後まで読んで、日常業務を大幅に効率化するヒントを見つけてください。

1. 生成AIがIT運用にもたらすインパクトとは

24時間監視と即時対応の両立

IT運用の現場では、24時間365日の監視が当たり前になっています。しかし、人的リソースには限りがあり、夜間や休日のトラブル対応は依然としてオペレーターへの大きな負担でした。
ここで期待されるのが生成AIによる自動化です。従来のルールベースのアラートだけでなく、発生しうる障害を予測し、異常値の傾向を事前に捉えてエスカレーションできるようになる見通しです。夜中に鳴り響くアラート通知も、必要なケースだけに絞り込まれる未来が近づいています。

ビッグデータ解析の負荷をAIが担う

IT運用では、膨大なログデータと日々格闘することが多いでしょう。しかし「どのファイルに、どのキーワードを含んだ形跡があるか」をいちいち人の手で検索するのは至難の業。
生成AIがテキスト理解能力を活かしてログを整理し、異常箇所やその根拠を短時間で提示する仕組みが登場しています。今後は、監視ツール上で蓄積されたビッグデータをほぼリアルタイムで解析し、オペレーターに「ここを見てください」と教えてくれる流れが当たり前になりそうです。

2. 活用が期待される5つのシーン

(1) インシデント管理の自動化

インシデントが発生した際、どのチームやどの担当者が対応するかを振り分ける作業は意外と時間がかかります。生成AIは、過去のインシデント履歴と照らし合わせながら「今回の障害はネットワーク系なので●●部署に割り振り」「ユーザーからのエラーレポートは●●チームに連携」といった振り分けを自動的に行うことが可能です。
さらに、テンプレート化された返信文をAIが生成し、連絡業務も自動化。スタッフは大元の判断に時間を取られず、よりクリティカルなタスクに集中できるようになります。

(2) チケット対応とナレッジベース更新

問い合わせチケットや障害チケットの対応は、多くの場合ナレッジベースやFAQを参照しながら行います。しかし、ナレッジが最新化されていなかったり、過去の対応例が散在していたりすると、時間を浪費しがちです。
ここで生成AIが、過去のやりとりを解析し、成功事例や失敗事例を「リアルタイムで」アップデートしてくれるイメージを思い浮かべてください。チケットを1件さばくごとにナレッジベースも自動的に成長するため、対応の精度が回を重ねるごとに高まっていく仕組みが完成します。

(3) リソース最適化とキャパシティプランニング

サーバーやネットワーク機器など、ITインフラの運用ではリソース配分が重要です。「いつ、どのタイミングでCPUやメモリが逼迫するか」を予測し、計画的に増強することでコストを削減できます。
生成AIが、過去のリソース使用率の推移やアプリケーションの季節変動を分析し、次のピークを予測してくれるようになれば、余計なサーバー台数を確保する必要がなくなるかもしれません。また、クラウド上でのスケーリングも自動制御が進むでしょう。

(4) ITILやDevOpsの推進

組織によってはITILやDevOpsの導入が進んでいますが、プロセスを運用定着させるには地道な取り組みが必要です。そこで生成AIが、ITILプロセスやDevOpsワークフローのガイドラインに沿って「ここはCI/CDパイプラインを再検討しましょう」「ポストモーテム会議ではこの項目をチェックしてください」と提案してくれたらどうでしょうか。
未熟な部分を自動検知して可視化する仕組みが整えば、運用担当者の負担を減らしつつ、より高度なベストプラクティスを継続的に実践できるようになります。

(5) セキュリティ監視と脅威インテリジェンス

セキュリティの観点でも、生成AIのロールは大きいでしょう。煩雑な脅威インテリジェンスのレポートや各種ログをAIが解析し、潜在的な攻撃パターンを事前に通知するといったケースが増えてきています。
とりわけゼロデイ攻撃や未知のマルウェアに対して、人間が情報を追いきれない量のデータを一括解析し、早期に攻撃を検知する仕組みが確立されれば、被害を最小化できる可能性があります。

3. 導入時の注意点

(1) データの精度とプライバシー管理

生成AIが高度化する反面、学習データの正確性やプライバシー保護に十分注意する必要があります。誤ったログや機密情報が外部に流出しないように、社内運用で使うデータをどのように管理するかが課題になりそうです。
クラウド型のAIサービスを使う場合、やりとりする情報が外部サーバーに保存されるリスクをどうコントロールするかがポイントになるでしょう。

(2) 過度な自動化に潜むリスク

すべてを自動化すれば「楽」になるわけではありません。インシデント対応でも、最終的な判断には人間のチェックが入るケースが大半です。AIが誤った指示を出してしまった場合、せっかくの運用が混乱する可能性も否定できません。
適切なバランスを保ちつつ、段階的に自動化を取り入れるのが望ましいでしょう。

(3) 社内スキルセットの変化

AIを活用するためには、ツールの使い方だけでなく、根本的なITスキルや運用設計の知識が必須です。生成AIに頼りきりの運用担当者が増えると、逆に「AIにない知見を持ったエンジニアが不足する」という事態にもなりかねません。
「AIに補助してもらいながら、最後は人が判断する」といった体制を敷くために、社員教育や社内のリスキリングも同時に進めていく必要があります。

4. まとめ：IT運用こそAI化の恩恵を受ける時代へ

IT運用の世界では、「同じような作業をいかに自動化できるか」「瞬時に判断できるか」が長年のテーマでした。2025年に入り、生成AIが現実的なオプションとして組み込まれるようになり、運用担当者の働き方は大きな転換点を迎えています。

障害予測と自動アラート
チケット管理とナレッジベースの自動更新
リソース最適化とキャパシティ計画
ITILやDevOpsプロセスの効率化
セキュリティリスクの事前検知

これらの分野で、生成AIはすでに一部の企業で成果を上げ始めています。ただし、過度の自動化はリスクもあるため、最終的な判断基準や責任範囲を明確にしながら、運用フローを少しずつ変革していくことが重要です。

これからIT運用が「24時間の人力監視」から「予測と自動化が主体の運用管理」へと変わるのはほぼ間違いないでしょう。私たちには、一歩先を見越してAIを活用できるスキルとマインドが求められています。

生成AIがIT運用の未来を大きく変えるのは、もう時間の問題。
ぜひこの流れに乗って、あなたの現場でも効率化とイノベーションを実現してください。

AIを導入しながらスキルアップするには？

もし「IT運用でAIを取り入れてみたいけど、どこから始めたらいいの？」と迷っている場合は、以下のアクションを検討してみてください。

自社のIT課題を棚卸し
障害対応やチケット振り分け、監視コストなど、具体的な負担ポイントを洗い出す。
段階的にAIを実装
まずはログ分析や簡易的なインシデント振り分けなど、一部分をAIに任せる実証実験を行う。
ノウハウを共有し、社内教育を強化
担当者がAIの結果を検証し、改善ポイントを見つける体制を整える。勉強会や社内研修でAIスキルを底上げする。
必要であれば外部リソースの活用
データサイエンスやAIベンダーと協力し、運用設計の段階から専門家の知見を得る。

このプロセスを回していくことで、自社に合ったAI活用モデルが徐々に形作られていくはずです。

「AIがやってくれるから楽になる」との誤解もありますが、実際には人間の知見と経験が欠かせません。ほどよいところでAIに任せつつ、自分たちしかできない付加価値に集中できるのが理想です。

今後は技術の進歩がさらに加速し、より高精度な障害予測や高度な自動化が実現していくでしょう。その時に備えて、今からAI運用の準備を始め、未来のITインフラを一緒に作り上げていきましょう。