データセンター向けAIOps：LLMを活用したAIインフラストラクチャ管理

2025年12月11日更新

2025年12月アップデート： ITチームの67%が監視の自動化を導入しており、最新の自動化を全く導入していないという回答者はゼロとなった。Google DeepMindの冷却AIは40%のエネルギー削減（PUE15%改善）を達成。ServiceNow AI Agentsは、アラートのトリアージ、影響評価、根本原因の調査、修復の推進を自律的に実行。LLMを活用した自然言語インターフェースが、インフラストラクチャ管理における専門的なクエリ言語に取って代わりつつある。

Google DeepMindの自律型冷却AIは、データセンターの冷却エネルギー消費を40%削減し、総合的な電力使用効率（PUE）を15%改善した。[^1] 5分ごとに、システムは数千のセンサーからスナップショットを取得し、ディープニューラルネットワークに入力して、安全性の制約を満たしながらエネルギー消費を最小化するアクションを特定する。[^2] DeepMindが2018年にこのシステムを導入した際、これはそのような規模で稼働する初の自律型産業制御システムとなった。[^3] それから7年が経過した現在、AIOpsプラットフォームはデータセンター運用のあらゆる側面にAI駆動の自動化を拡張し、大規模言語モデルが自然言語インターフェースとインフラストラクチャ状態に関する高度な推論を可能にしている。

Futurumの調査によると、ITチームの67%が監視に自動化を使用し、54%が信頼性向上のためにAI駆動の検出を採用している。[^4] 調査対象者の中で、環境に最新の自動化を全く導入していないと報告した回答者は一人もいなかった。[^5] データセンター運営者が直面する課題は、AIOpsを採用するかどうかから、運用ワークフロー全体にどれだけ積極的にAIを展開するかへと移行している。AIワークロードを実行するインフラストラクチャは、ますます自身を管理するためにAIに依存するようになっている。

AIOpsによる変革

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）は、リアルタイム監視と予測分析を組み合わせ、プラットフォームがボトルネックを特定し、障害を予測し、問題がパフォーマンスに影響を与える前にリソース配分を最適化することを可能にする。[^6] Gartnerは2016年にこの用語を作り出し、集中型ITから世界中のクラウドとオンプレミスインフラストラクチャにまたがる分散型運用への移行を認識した。[^7]

従来の監視は、運用チームを圧倒するアラートの嵐を生成する。単一のインフラストラクチャインシデントが数千の関連アラートをトリガーし、それぞれが注意を要求しながら根本原因を隠してしまう可能性がある。ServiceNowのイベント管理は、イベント、タグ、メトリクスを処理して生のアラートではなく実用的なインサイトを表面化することで、ノイズを99%削減する。[^8]

リアクティブからプレディクティブな運用へ

ServiceNow AIOpsは、機械学習アルゴリズムを使用して、トポロジー、タグ、テキストの類似性によって関連アラートをクラスタリングし、アラートの嵐と運用ノイズを削減する。[^9] 高度な教師なしモデルは、エンドユーザーに影響が出る数時間前に新たな問題や異常なパターンを特定し、インシデント対応ではなく早期介入を可能にする。

プロアクティブなインシデント管理は、運用ワークフローを根本的に変える。障害に対応する代わりに、チームはユーザーが気づく前に劣化に対処する。リアクティブからプリベンティブな運用への移行は、平均修復時間（MTTR）を短縮しながら、多くのインシデントを完全に防止する。[^10]

Metric Intelligenceは、迅速な異常検出と動的しきい値設定のためにメトリクスデータを継続的に分析する。[^11] 静的しきい値は、通常の動作範囲が時間帯、ワークロードパターン、または季節要因によって変動する場合に誤ったアラートを生成する。動的しきい値は実際の動作に適応し、本当の異常に対してのみアラートを発する。

IT運用向けLLM

大規模言語モデルは、運用チームが監視および自動化システムとやり取りする方法を変革している。詳細な調査では、AIOpsにおけるLLMアプリケーションに関して2020年1月から2024年12月の間に公開された183件の研究論文が分析された。[^12] この研究は、運用上の課題に言語モデルを適用する手法がますます高度化していることを示している。

自然言語インターフェース

最新のAIOpsプラットフォームは、より迅速な人間とAIの協業のために、チャットボットまたはLLMを活用したインターフェースをサポートしている。[^13] オペレーターは、専門的なクエリ言語ではなく自然言語を使用してインフラストラクチャの状態を照会する。LLMは質問を適切な監視クエリに変換し、結果を理解しやすい要約に統合する。

研究者たちは、AIOpsの課題に対処できるIT運用管理向けの効果的なLLM搭載AIアシスタントを提案している。[^14] 言語モデルによってトレーニングデータ、アーキテクチャ、パラメータ数が異なり、IT運用タスクにおける能力に影響を与える。Mistral Small 7Bのような小規模モデルは、サイズが縮小されているにもかかわらず、推論とツール選択において注目すべき効率性を示している。[^15]

自律運用のためのAIエージェント

ServiceNowのAIOps向けAI Agentsは、アラートのトリアージ、ビジネスおよび技術的影響の評価、根本原因の調査、および調整されたエージェントワークフローを通じた修復の推進を自律的に行う。[^16] Observability向けAI Agentsは、サードパーティのAPMおよびオブザーバビリティツールと連携してサービスへの影響を分析し、調査の優先順位付けを行うことで機能を拡張する。

監視からアラート、そして自律的な修復への進展は、根本的な能力の拡大を表している。以前のAIOpsシステムは問題を検出して人間に通知していた。現在のシステムは、人間の介入なしに定型的なインシデントをますます処理し、設定された境界を超える判断や承認を必要とする状況のみをエスカレーションする。

AI駆動の冷却最適化

データセンターの冷却は、測定可能なエネルギー節約がアプローチを検証する、最も成功したAIOpsアプリケーションの一つである。

DeepMindの自律型冷却

DeepMindは、Googleデータセンターからの2年間の監視データを使用して、冷却エネルギーを40%削減するニューラルネットワークフレームワークを開発した。[^17] ネットワークアーキテクチャは、各50ノードの5つの隠れ層を採用し、19の正規化された入力変数を処理して最適な制御アクションを予測した。[^18]

システムは自律的に動作し、推奨アクションをデータセンター制御システムに送信して検証と実装を行う。[^19] 安全性の制約により、推奨が許容可能な動作範囲内に収まることが保証される。制御システムは実行前に推奨を検証し、AI駆動の最適化を可能にしながら人間の監視を維持する。

この成功は、AIが人間の直感を超えて複雑な物理システムを最適化できることを実証している。オペレーターは、最適な効率を達成するために5分ごとに数百の変数を手動で調整することはできない。AIが継続的な最適化を処理し、人間は例外的な状況とシステムの監視を担当する。

Schneider ElectricとNVIDIAのパートナーシップ

2025年、Schneider ElectricはNVIDIAと提携し、最大132 kWのラック密度をサポートするAI最適化リファレンスアーキテクチャを設計した。[^20] この共同ソリューションは、冷却エネルギー使用量を約20%削減した。このパートナーシップは、次世代の高密度インフラストラクチャにAI最適化を適用するベンダー間の協業を示している。

AIを活用したインテリジェントなロードバランシングにより、ワークロードが最もエネルギー効率の良い方法でサーバーと冷却システム全体に分散される。[^21] この最適化は、コンピューティング効率と熱管理を同時に考慮し、手動計画では見逃されるような構成を見つけ出す。

大規模なインフラストラクチャ自動化

AIOpsは監視を超えて、構成、デプロイメント、修復タスクを自動化するアクティブなインフラストラクチャ管理にまで拡張される。

構成管理

企業の58%が、デバイス構成を管理するためにAnsibleやTerraformなどのInfrastructure-as-Codeまたは構成自動化ツールを使用している。[^22] エンジニアはスイッチに手動でログインする代わりに、スクリプトを書き、バージョン管理されたplaybookを使用する。この自動化は、コンプライアンスのための監査証跡を作成しながら一貫性を確保する。

AIOpsプラットフォームは構成管理と統合して、実際の状態と意図された状態の間のドリフトを検出する。監視が構成の異常を特定すると、自動修復が手動介入なしに意図された構成を復元する。検出から修復までのクローズドループは、人的エラーを削減しながら対応を加速する。

予測保守

Health Log Analyticsは、ログのリアルタイム分析と監視を提供し、異常の迅速な特定を確保する。[^23] 大規模なログ分析にはAIの支援が必要である：人間は、差し迫った障害を示すパターンを特定するために数百万のログエントリを読むことはできない。

予測保守はソフトウェアを超えて物理インフラストラクチャにまで拡張される。温度傾向、電力消費パターン、性能劣化の指標は、ハードウェア障害が発生する前にそれを示す。計画されたウィンドウ中にメンテナンスをスケジュールすることで、運用を中断する予期しない停止を回避できる。

デジタルツインとシミュレーション

デジタルツイン、AIOps、および予測分析は、リアルタイムパフォーマンスのシミュレーションと最適化を支援し、より高い信頼性とエネルギー効率を確保する。[^24] デジタルツインは物理インフラストラクチャの仮想表現を作成し、オペレーターが本番環境へのデプロイ前に変更をテストすることを可能にする。

キャパシティプランニング

デジタルツインは、様々なシナリオの下でインフラストラクチャ容量をモデル化し、オペレーターが拡張を計画し制約を特定するのを支援する。AIは過去のパターンを分析して将来の要件を予測し、需要が供給を超える前に容量追加を推奨する。

このモデリング機能は、GPUの展開が急速な容量増加を促進するAIインフラストラクチャにおいて特に価値がある。デジタルツインは、資本を投入する前に、提案されたGPUクラスター拡張の冷却要件、電力分配、およびネットワーク容量をシミュレーションする。

変更の検証

デジタルツイン環境でインフラストラクチャの変更をテストすることで、本番インシデントのリスクが軽減される。AIは、モデル化されたインフラストラクチャの動作に対して提案された変更を検証し、変更が本番環境に到達する前に潜在的な問題を特定する。この検証により、そうでなければ障害を引き起こす可能性のある構成エラーやリソースの競合を検出できる。

AIインフラストラクチャ向けAIOpsの実装

データセンター管理のためにAIOpsを導入する組織は、統合要件、データ品質、および運用準備状況を考慮する必要がある。

統合要件

ServiceNowのIntegration Launchpadは、サードパーティの監視ツールとのAIOps統合のためのガイド付きセットアップを提供する。[^25] 組織は、すぐに使えるコネクタを構成するか、サポートされていない監視ツール用のカスタムコネクタを作成できる。統合レイヤーは、多様なソースからのデータを統一された運用ビューに集約する。

AIインフラストラクチャには、標準的なサーバー監視を超えた、GPU、高速ネットワーク、およびストレージシステム向けの専門的な監視が含まれることが多い。AIOpsの実装は、完全なインフラストラクチャの可視性を提供するために、これらの専門的なデータソースを組み込む必要がある。

データ品質の基盤

AIOpsの効果は監視データの品質に依存する。不完全なデータ、一貫性のないラベリング、およびカバレッジのギャップは、AIモデルの精度を制限する。組織は、高度な分析を展開する前に、監視カバレッジとデータ品質を監査する必要がある。

過去のデータにより、組織固有のパターンで予測モデルをトレーニングできる。DeepMindは、冷却最適化モデルをトレーニングするために2年間の監視データを使用した。[^26] 過去のデータの深さが不足している組織は、高度な予測が信頼できるようになる前にデータを収集する必要があるかもしれない。

運用準備状況

自律的な運用には、AIの権限の境界を定義する明確なポリシーが必要である。組織は、AIシステムがどのアクションを独立して実行できるか、どのアクションに人間の承認が必要かを決定する必要がある。推奨と手動実行から始めることで、自律的なアクションを有効にする前に信頼を構築できる。

Introlの550人のフィールドエンジニアは、GPUインフラストラクチャの展開全体にわたってAIOpsを実装する組織をサポートしている。[^27] 同社は、3年間で9,594%の成長を遂げ、2025年Inc. 5000で14位にランクインしており、プロフェッショナルなインフラストラクチャサービスへの需要を反映している。[^28] プロフェッショナルな展開により、監視カバレッジ、統合品質、および運用手順が

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