【衝撃】AIOpsで夜間アラートが98％減ったシステム運用術

【この記事はこんな方に向けて書いています】
・24時間体制のシステム運用で、夜間アラートに悩むエンジニア・運用担当者
・AIOps導入を検討中のITマネージャー・インフラ責任者
・アラート疲れを解消し、運用の効率化を図りたい方

「また深夜にサーバーアラート？何度目だよ…」――そんな毎日の運用から解放されるとしたら夢のようですよね。実際、ある金融系SaaS企業では、AIOps（AIを活用した運用自動化）を導入したことで、夜間アラートをなんと98％削減！さらに、運用工数は年間2,400時間も削減したそうです。本記事では、その具体的な手順と得られた効果を、数値データとともにわかりやすく解説します。

■導入前の課題
●夜間アラート数：月平均1,200件
●うち偽陽性（対応不要アラート）：約70％
●夜間当番者の対応工数：1回あたり平均30分×30回＝900分（月15時間）
●年間夜間対応工数：約180時間＋平日日中対応40時間＝合計約220時間

業務時間外に何度も鳴り響くアラートで、エンジニアは慢性的な睡眠不足とストレスに。対応の９割が誤検知や小規模な閾値超過で、本質的障害の早期発見も困難でした。

ステップ１：「ログ＆メトリクス」の一元化

最初に手をつけたのは、散在していたログ＆メトリクスの収集基盤。従来は各サービスが個別に監視し、Slackやメールに飛んでいましたが、これをクラウド型Observabilityプラットフォーム（Datadog相当）に統合。

ログ収集対象：Webサーバー、DB、アプリケーション、ネットワーク機器
メトリクス収集対象：CPU、メモリ、ディスクI/O、レスポンスタイム

この一元化で、アラートの発火条件をサービス横断的に定義できるようになり、重複アラートの抑制が第一歩で実現しました。

ステップ２：「ノイズ除去」のルール策定

AIOpsの真価を引き出すには、まず健全なデータ品質が必須。そこで、以下のノイズ除去ルールをPOC（概念実証）で設計＆検証しました。

短時間の閾値超過はスルー
CPU使用率が95％を超えても3分以内に復旧すればアラートを抑制。
相関アラートのグルーピング
同一サーバー内で同時刻に複数アラート発生時は「1グループとして1件通知」
季節・時間帯閾値
バッチ処理時間帯（深夜2～4時）はディスクI/O閾値を通常の1.5倍に緩和

これらルール適用後、誤発報率は70％→35％と大幅低減。夜間アラート数は月平均1,200件から780件に減りました。

ステップ３：AIOpsプラットフォームの機械学習機能活用

次に、AIOpsプラットフォームの異常検知機能をフル活用。具体的には「時系列異常検知（Seasonal Hybrid ESD）」と「相関分析」を設定しました。

時系列異常検知：過去30日分のメトリクスを学習し、95％信頼区間を超えたときのみアラート
相関分析：CPU上昇時にネットワークトラフィック／レスポンスタイムの同時上昇がない場合は自動抑制

これにより、「一時的なパターン変動」や「無関係な数値のノイズ」をAIが自動で判定し、アラートをスルー。結果として夜間アラート数は月平均780件からわずか24件に激減。削減率98％を達成しました。

得られた効果と定量データ

項目	導入前	導入後	削減率
夜間アラート数（月間）	1,200件	24件	98％減
夜間対応工数（年間換算）	約220時間	約4時間	98％減
平日日中の運用オーバーヘッド	月平均50時間	月平均10時間	80％減
システムダウンタイム検出時間	平均15分	平均5分	66％短縮
エンジニア満足度（アンケート調査）	3.1/5	4.4/5	+1.3ポイント上昇