急速に変化するIT運用の分野では、アプローチの違いを見極めることが、組織の成果を大きく左右します。なかでもよく議論されるのがAIOpsとエージェンティックAIOpsです。どちらも人工知能を活用して運用を最適化しますが、データの処理方法、インサイトの生成方法、そしてアクションへの結びつけ方に明確な違いがあります。
本記事では、その違いを整理し、組織が自社の運用目標に合ったアプローチを選べるようにします。
エージェンティックAIOpsとは
エージェンティックAIOpsは、従来のAIOpsを発展させたもので、IT運用により高い自律性をもたらします。データを分析してアラートを生成するだけでなく、リアルタイムのインサイトに基づいて、システム自身がアクションを実行する、あるいは少なくともアクションを導けるようにすることを目指します。
この転換により、AIOpsは主に事後対応型（リアクティブ）のモデルから、より事前対応型（プロアクティブ）で適応的なモデルへと移行します。問題が深刻化する前に、システムが予見と解決を支援できるようになります。
AIOpsからエージェンティックAIOpsへの発展は、AIの進歩、利用できるデータの増加、そして現代の環境の複雑化によって後押しされてきました。その結果、組織は平均復旧時間（MTTR）を短縮し、アラートノイズを最小限に抑え、システム横断でより意味のあるコンテキストを提供できるソリューションを求めるようになっています。
多くのプラットフォームは、可視性を高めるためにログ、メトリクス、構成、トポロジーを単一のレイヤーに統合しようとします。ただし、このアプローチの効果は、それらのデータをリアルタイムでどれだけうまく相関分析し、コンテキストを与えられるかに大きく左右されます。
AIとエージェンティックAIは同じものか
密接に関連してはいますが、AIとエージェンティックAIは同じものではありません。
人工知能（AI）は、機械学習、自然言語処理、予測分析など、幅広い機能を含む大きな分野です。これらの技術は、データを分析してインサイトを生成するために、AIOpsプラットフォームで広く使われています。
一方でエージェンティックAIは、より高い自律性をもって動作するよう設計されたシステムを指します。リアルタイムのデータと学習したパターンに基づいて、意思決定を行ったりアクションを提案したりします。
この違いは実務で重要になります。従来のAIは問題の特定を支援できますが、エージェンティックAIは、アクションを自動化する、あるいはコンテキストの豊富な明確な提案で運用担当者を導くことによって、実行により近づくことを目指します。
運用データで学習させた領域特化のモデルによって、この能力を高めているプラットフォームもあります。たとえばSelectorのネットワーク言語モデル（Network LLM）は、対象環境のテレメトリから学習することで、よりコンテキストを踏まえたインサイトを提供できるよう設計されています。
AIOpsとエージェンティックAIの違い
AIOpsとエージェンティックAIを比較すると、いくつかの重要な違いが浮かび上がります。
機能
- AIOps：主にデータの集約と分析に注力し、アラート、インサイト、ダッシュボードを生成します
- エージェンティックAIOps：分析にとどまらず、そのインサイトに基づくアクションの支援や自動化をシステムに可能にします
実際のところ、多くのAIOpsプラットフォームは検知の段階で止まっており、調査と対応を手作業に頼らざるを得ません。エージェンティックAIOpsは、そのギャップを埋めることを目指します。
ユースケース
- AIOps：可視性とアラートが主目的となる、監視中心の環境に適しています
- エージェンティックAIOps：迅速な対応とドメイン横断の理解が不可欠な、動的で分散した環境（クラウド、ハイブリッド、マルチドメインなど）により適しています
インテグレーションとコンテキスト
- AIOps：データを集めるためにインテグレーションに依存することが多く、そのデータを効果的に統合したりコンテキストを与えたりするのが難しい場合があります
- エージェンティックAIOps：ドメインを越えてシグナルを相関分析することにより重点を置き、運用の全体像をより完全に描き出します
幅広いインテグレーションのエコシステムを掲げるプラットフォームは多くありますが、本当の差別化要因は、そのデータをどれだけ行動につながるインサイトに変えられるかです。Selectorをはじめとする一部のソリューションは、根本原因分析を高度化しノイズを減らすために、ネットワーク・インフラストラクチャ・クラウドを横断するAI主導の相関分析 を重視しています。
これらの違いを理解することで、組織は現在のAIOps戦略で十分なのか、それともよりエージェンティックなアプローチが必要なのかを、より的確に判断できます。
エージェンティックAIOpsの中核となる構成要素は、どのように連携して自律的なアクションを可能にするのか
エージェンティックAIOpsのプラットフォームは通常、自動化とよりプロアクティブな運用を支えるために連携する、いくつかの中核的な構成要素で成り立っています。実装は製品によって異なりますが、共通する要素は次のとおりです。
相関分析・分析レイヤー
システムを横断してログ、メトリクス、イベントを分析する相関分析機能を備えたプラットフォームは多くあります。ただし、このレイヤーの実力は製品によって大きく異なります。
Selectorの特許取得済みのAI主導の相関分析のような、より高度なアプローチでは、ドメインを越えた関係性を動的に特定することに注力し、根本原因分析を加速してアラートノイズを削減します。
トポロジーとコンテキストのモデリング
トポロジーマッピングや、環境をデジタルに表現したモデルを取り込み、追加のコンテキストを提供するプラットフォームもあります。
これらのモデルがリアルタイムのデータと緊密に統合されていれば、システム同士がどうつながっているのか、変更がどのように波及するのかをチームが理解でき、より良い意思決定につながります。
領域特化のAIモデル
運用データで学習させたAIモデルを活用し、コンテキストと使いやすさを高めているソリューションもあります。
たとえばSelectorのネットワーク言語モデル（Network LLM）を使えば、複雑なデータを自然言語でやり取りできるため、インサイトがより身近で、行動に移しやすいものになります。
ワークフローとの連携と支援
エージェンティックAIOpsのプラットフォームは、コラボレーションツールや運用のワークフローと連携することがよくあります。
Selector Copilotのような機能は、Slack、Teams、CLIといったツールの中に、インサイト、説明、推奨されるアクションを直接提示し、チームが検知から解決へとより効率的に進めるよう支援します。
インテグレーション
既存ツールからデータを取り込むために、幅広いインテグレーションに対応するプラットフォームがほとんどです。ただし、インテグレーションだけでは十分ではありません。価値は、そのデータをどれだけ効果的に正規化し、相関分析し、アクションにつなげられるかから生まれます。
これらの要素が組み合わさって、エージェンティックAIOpsの土台となります。効果的に実装できれば、組織は監視の段階を越えて、より高度で適応的な運用へと進むことができます。
まとめ
AIOpsとエージェンティックAIOpsは、AIの活用によってIT運用を改善するという共通の目標を持っています。ただし、インサイトをアクションに変えるところまでどこまで踏み込むかという点で、両者は大きく異なります。
従来のAIOpsは可視性と分析に重点を置きます。エージェンティックAIOpsはその土台の上に、より高い自律性、より深いコンテキスト、より行動につながるインテリジェンスを加えます。
組織がクラウド、ネットワーク、ハイブリッド環境へと規模を広げ続けるなかで、ドメインを越えてデータを相関分析し、効率的にアクションへつなげる能力の重要性はますます高まっています。
多くのプラットフォームがこの方向に進化していますが、Selectorのようにリアルタイムの相関分析、コンテキストの理解、ワークフローとの連携を重視する製品が、エージェンティックAIOpsの実像を形づくりつつあります。
AIOpsの構成要素についてさらに詳しくは、AIOpsの主要な構成要素を解説をご覧ください。また、AIOpsを既存システムとどう連携させるかにご関心があれば、AIOpsとITシステムの連携：包括ガイドもあわせてご確認ください
Selectorは、レガシーな複雑さを脱し、明確さ・インテリジェンス・コントロールへと向かう組織を支援しています。ネットワーク運用におけるオブザーバビリティとAIの最新動向は、以下でご確認ください。
- ニュースレターを購読する：最新のインサイト、製品アップデート、業界の視点をお届けします。
- YouTubeをフォローする：デモ、専門家による議論、イベントのレポートを公開しています。
- LinkedInでつながる：ソートリーダーシップとコミュニティの最新情報を発信しています。
- Xで会話に参加する：リアルタイムの解説と製品ニュースをお届けします。