記事 DevOps・MLOps・AIOps・AgentOps AIを監視・改善する「AI」登場、IBMが「AgentOps Agent」を一般提供 AIを監視・改善する「AI」登場、IBMが「AgentOps Agent」を一般提供 2026/09/10 米IBMは、AIエージェントの評価や監視、改善を支援する「AgentOps Agent」の一般提供を開始した。テストケースの作成から問題の原因分析、指示の最適化までを自然言語による対話から進められる。企業でAIエージェントの導入が広がる中、開発だけでなく、本番環境での品質を継続的に管理・改善する「AgentOps」の領域でもAIによる自動化が進み始めた。
記事 DevOps・MLOps・AIOps・AgentOps AIOpsとは何か？メリット、導入方法やMLOpsやDevOpsとの違い、ツール比較を解説 AIOpsとは何か？メリット、導入方法やMLOpsやDevOpsとの違い、ツール比較を解説 2026/09/04 2 AIOpsとは、AI（人工知能）や機械学習をIT運用に活用し、大量のログやメトリクス、イベントから異常を検知したり、関連するアラートをまとめたり、障害原因の特定や復旧を支援・自動化したりする考え方だ。「Artificial Intelligence for IT Operations」の略で、一般に「エーアイオプス」と読む。クラウドやマイクロサービスの普及によってIT環境が複雑になる中、人手だけでは追い切れなくなった運用データをAIで分析し、障害対応の高速化や運用負荷の軽減につなげる役割を担う。この記事では、AIOpsとは何か、何ができるのか、仕組みやメリット・課題、具体的なユースケース、DevOpsやMLOpsとの違い、代表的なツール、導入方法、実際の事例、さらに生成AIやAgentOpsによってAIOpsがどう変わるのかまで解説する。
記事 DevOps・MLOps・AIOps・AgentOps AgentOpsとは？DevOps・MLOps・AIOpsとの違い、情シス必須の管理項目と始め方 AgentOpsとは？DevOps・MLOps・AIOpsとの違い、情シス必須の管理項目と始め方 2026/06/26 1 AgentOpsとは、AIエージェントを本番環境で安全に運用するために、ログ、権限、ツール利用、コスト、品質評価を継続的に管理する考え方である。DevOpsがアプリケーション、MLOpsがモデル運用を主な対象にするのに対し、AgentOpsはAIエージェントの「行動」を見る。この記事では、AgentOpsの意味、DevOps/MLOps/AIOpsとの違い、情シスが見るべき管理項目、導入時のチェックリストを解説する。
記事 DevOps・MLOps・AIOps・AgentOps 複雑化する運用管理の現実解、ガートナーが示す「AIOps」のメリットと限界 複雑化する運用管理の現実解、ガートナーが示す「AIOps」のメリットと限界 2023/04/10 システムの安定稼働は運用担当者の重要なミッションだ。だが、システムの複雑化に伴い、収集されるログデータが膨大な量になることで、従来からの人手での管理ではデータを扱いきれず、この重要任務の達成は困難なものとなっている。この中で脚光を浴びているのが、ログデータのAI（人工知能）解析を通じて、複雑な環境下でのシステム運用の効率化や高度化を目指す「AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）だ。ガートナー シニア ディレクター, アナリストのパドレイグ・バーン氏が、その全体像や活用を見込めるツールを紹介するとともに、推進に向けた心構えを説く。
