［開発者向け］AIはアラートの洪水からエンジニアを解放できるか？ IBMが示す未来の運用スタイル

2025-09-01

はじめに

　現代の複雑なITシステムの運用において、日々発生する無数のアラートに対応するエンジニアの負担は増大し続けています。この「アラート疲れ」とも呼ばれる深刻な問題は、対応漏れや遅延を引き起こし、重大なシステム障害やセキュリティインシデントにつながる危険性をはらんでいます。

　本稿では、この課題を解決するアプローチとして注目されるAIエージェントの活用について、IBMが発行した記事「Alert fatigue reduction with AI agents」を基に、その技術的なポイントや具体的な活用フローを解説します。

参考記事

タイトル： Alert fatigue reduction with AI agents
著者： Michael Goodwin
発行元： IBM
発行日： 2025年8月29日
URL： https://www.ibm.com/think/insights/alert-fatigue-reduction-with-ai-agents

要点

アラート疲れとは、大量のアラートによってIT担当者の対応能力が低下し、重要な警告を見逃すリスクが高まる状態である。
その主な原因は、状況が分からない（コンテキスト不足の）アラート、監視ツールの乱立による情報のサイロ化、そして複数ツールからのデータの統合ができていないことである。
AI、特に自律的にタスクを実行する「AIエージェント」を活用したアプローチが、この問題の有効な解決策となる。
AIエージェントは、関連情報の自動収集、アラートの相関分析、根本原因の仮説提案、そして修復手順の自動生成までを支援する。
AIの判断プロセスを人間が理解できるようにする「説明可能なAI（XAI）」の技術が、AIへの信頼性を確保し、人間とAIの協業を実現する上で極めて重要である。
成功の鍵は、単にAIツールを導入するのではなく、特定の課題解決に的を絞って戦略的に導入し、継続的に改善していくことである。

詳細解説

深刻化する「アラート疲れ」の実態

　「アラート疲れ（Alert Fatigue）」とは、あまりにも多くの通知や警告に晒されることで、人間が精神的・業務的に疲弊し、結果としてアラートへの反応が鈍くなってしまう状態を指します。これは、システムの安定稼働を担うSRE（Site Reliability Engineering）チームやDevOpsチーム、セキュリティを守るSOC（Security Operation Center）チームにとって、極めて深刻な問題です。

　実際に、Vectra社が2023年に発表したレポートによると、セキュリティチームは1日に平均4,484件ものアラートを受け取っており、そのうちの67%は誤検知や疲労が原因で無視されているという衝撃的なデータが報告されています。これは、本当に対処が必要な重大なインシデントの兆候を見逃すリスクを著しく高めるものです。

なぜアラート疲れは起きるのか？

　参考記事では、アラート疲れを引き起こす主な原因として、以下の3つを挙げています。

コンテキストの欠如とノイズ
　多くのアラートは、「CPU使用率が90%を超えた」といった断片的な情報しか含んでいません。なぜそうなったのか、他のどの事象と関連しているのかといった背景情報（コンテキスト）が不足しているため、担当者は原因調査に多大な時間を費やすことになります。また、重要度の低い通知や誤検知（ノイズ）が大量に発生することも、疲弊を加速させます。
ツールの断片化（サイロ化）
　多くの企業では、インフラ監視、アプリケーション監視、セキュリティ監視など、目的ごとに異なる多数のツールを導入しています。その結果、1つの根本原因から発生した障害が、別々のツールで検知され、複数のアラートが乱立する事態に陥りがちです。担当者は、これらの無関係に見えるアラートの関連性を手作業で紐解かなければなりません。
データ統合と可視性の欠如
　それぞれの監視ツールから送られてくるデータが統合されていないと、システム全体の状況を俯瞰的に把握することができません。これにより、アラートの優先順位付けや根本原因の特定が著しく困難になります。

AIエージェントがもたらす解決策

　こうした複雑な課題に対し、AI、特に自律的にタスクを処理するAIエージェントを活用することで、光明が見えてきます。ただし、AIを魔法の杖のように考え、無計画に導入してもうまくいきません。重要なのは、「特定の課題を解決するために、AIをワークフローにどう組み込むか」という戦略的な視点です。

　IBMが示したAIエージェントを活用したインシデント対応のフロー例を見てみましょう。

【シナリオ：KubernetesクラスタでCPU使用率の異常アラートが発生】

コンテキストの自動収集と付与
　アラートを受け取ったAIエージェントは、まずシステムの構成情報（ナレッジグラフなど）を参照し、アラートに関連する情報だけを自動的に収集します。例えば、該当ノードで稼働しているサービスのログ、最近のデプロイ履歴、関連するネットワーク機器のメトリクスなどです。無関係な情報は最初から除外するため、ノイズを大幅に削減できます。
アラートの相関分析とグループ化
　次に、収集した情報の中から関連性の高いアラートを特定し、1つのインシデントとしてグループ化します。これにより、担当者は複数のアラートに振り回されることなく、根本原因の調査に集中できます。
根本原因の仮説提案
　集約・整理された質の高いデータに基づき、AIモデルが最も可能性の高い根本原因の仮説を提案します。

AIへの「信頼」をどう確保するか？ ― 説明可能なAI（XAI）

　AIが原因を提案したとしても、その根拠が分からなければ人間は安心して次のアクションに移れません。この「AIのブラックボックス問題」を解決するのが、説明可能なAI（XAI: Explainable AI）という技術です。

　AIエージェントは、提案した仮説と同時に、「なぜその結論に至ったのか」という思考の連鎖（Chain of Thought）と、その裏付けとなる証拠データを提示します。これにより、担当者はAIの分析プロセスをレビューし、その提案が信頼できるものか判断することができます。このフィードバックをAIに返すことで、AIモデルの精度をさらに向上させることも可能です。

解決、そして未来へ

　原因が特定された後、AIエージェントは以下のような形で解決を支援します。

Runbook（手順書）の生成： 人間が実行するための、ステップ・バイ・ステップの修復手順書を自動で生成します。
自動化スクリプトの生成： さらに進んで、Ansible Playbookのような構成管理ツールのコードを生成し、修復作業そのものを自動化することも可能です。
ドキュメントの自動作成： インシデントの概要、実施した対策、その理由などをまとめた報告書を自動で作成し、組織の知識として蓄積します。

　このように、AIエージェントは単なるアラートのフィルタリングに留まらず、検知から分析、修復、報告までの一連のプロセスを効率化し、エンジニアを単純作業から解放する力を持っています。

まとめ

　本稿では、IT運用の現場が直面する「アラート疲れ」という深刻な課題と、その解決策としてのAIエージェントの可能性について解説しました。　AIを導入すれば全てが解決する、というわけではありません。しかし、適切に訓練されたAIモデルとエージェントを、明確な目的意識を持って戦略的にワークフローへ組み込むことで、アラートのノイズを削減し、インシデント対応を迅速化し、ITチームの負担を大幅に軽減できることは間違いありません。