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人類最高の古典『オデュッセイア』は、最近公開された映画のヒットを機に、改めて新たな解釈が試みられている。オデュッセウスをトロイア戦争を勝利に導いた戦略家として記憶する人もいるだろうが、作中における彼の本当の物語は、戦争が終わった後、故郷へ帰る旅路から始まる。

彼は、今日ではITセキュリティ攻撃の比喩としても使われる「トロイの木馬」の策略で一つの文明を滅ぼすほどの勝利を収めたが、すぐには故郷に帰れなかった。船を失い、仲間を失った。一時は記憶さえ失い、幾度となく死の淵をさまよった。もしこの物語が戦争の勝利と完璧な計画の成功譚で終わっていたなら、3000年を経た今もなお人々を惹きつける古典として残ることはなかっただろう。

オデュッセウスの物語は、絶え間なく訪れる危機の中で適応し、回復し、再び歩み出す過程の連続だと言える。この物語の筋から、企業のIT環境における「レジリエンス」の重要性を思い起こせるのは、人類の歴史そのものがそこに通じているからではないだろうか。

過去数十年にわたり、企業ITが目指す理想は明確だった。障害がなく、性能の高いシステムをつくることである。より優れたハードウェアを導入し、より安定したソフトウェアを開発し、より精緻な運用体制を構築するのも、結局はIT障害を減らし、ビジネスの継続性を高めるためだ。

こうした障害管理の考え方は、ITレジリエンスへと拡張された。障害を100％防ぐことができない以上、迅速な対応と早期の正常化に向けた取り組みと仕組みが必要だという考え方である。もちろん、だからといって障害防止の重要性が下がるわけではない。障害が発生した際の迅速な復旧が重要であることを強調しているのだ。

人工知能（AI）の時代に入り、ITレジリエンスを備えるべき範囲はさらに広がっている。生成AIとAIエージェント技術の進化により、AIOpsによる運用自動化体制の導入が進んでいる。AIOps体制では、エンタープライズ運用管理ツールのAIエージェントがソフトウェアをインストールし、構成や設定を行う。障害やイベントを分析し、対処のガイドも提示する。企業はこれにより、生産性の向上、意思決定の迅速化、運用効率の向上と運用コストの削減を期待している。

しかし現実は想像以上に複雑だ。ITレジリエンスがAIレジリエンスへと拡張されれば、なおさらである。

AIは従来のソフトウェアとは異なる。従来のソフトウェアは、開発された仕様どおりに安定して動作することが目標であり、価値だった。いかに多くの機能を備えるかが問われていた。IT運用では、開発されたシステムを正常な状態に保つため、運用担当者があらかじめ定められた手順と方法に従うことが重要だった。

しかし、AIエージェントが依存する大規模言語モデル（LLM）は、常にあらかじめ定められた方法だけで動作するわけではない。AIエージェントは運用担当者とは異なる判断や行動をとることがあり、しかも人間よりはるかに速いスピードで大量の処理を行う。

AIエージェントによる業務遂行は、エージェント内にコーディングされたワークフローと、AIモデルに与えられるプロンプトやコンテキスト情報によって決まる。しかし、頭脳の役割を担うAIモデルそのものは、自ら考えて判断することと、学習データの中から確率的に類似したデータを組み合わせることとの境界に立っている。まさにこの曖昧な境界の上で、「答える存在」から「行動する存在」へと拡張したのがAIエージェントであるため、常に確率的な問題、いわゆるハルシネーションが存在する。

問題は、AIが誤りを犯しうるという事実ではない。AIが誤ったときに、それを認識できるかどうかである。

そのため、エージェンティックAI時代のAIOpsを適用したIT運用では、AIがどれほど信頼できる運用行為を行うのか、そして取り返しのつかない行為が起きないよう、どのように制御・監視するのかについても、深く検討することになる。AIガバナンスとAIガードレールの重要性はここにある。

従来のITレジリエンスは、障害発生時にいかに早く復旧するかに焦点が当てられていた。AIレジリエンスは、障害からの回復に加えて、AIが誤ったときにどれだけ早く発見できるか、AIが誤った行動をとったときに影響を最小限に抑えられるか、AIによる攻撃をAIでいかに防御するか、へと範囲が広がる。運用データを分析し、異常の兆候を検知し、障害の原因を突き止めるAIOpsの機能を、運用自動化だけでなく運用レジリエンスの観点から設計すべきだということである。

現在のAIOpsの目的が、障害をより早く検知し運用効率を高めることにあるとすれば、これからのAIOpsはレジリエンスを設計するプラットフォームへと進化しなければならない。AIモデルやエージェント、アプリケーション、データパイプライン全体に対する可視性も確保する必要がある。

AIOpsエージェントの実行権限を承認する段階を設計し、異常な行動の原因分析と必要な対処を行う体制が求められる。AIの行動を説明できるオブザーバビリティ（可観測性）、ポリシーに基づくガバナンス、そしてセキュリティがあわせて備わっていなければならない。

オデュッセウスは、直面した数々の危機を制御するというより、危機を乗り越えながら前へ進んだ。同様に、AI時代の企業も、IT障害やセキュリティ侵害、AIの誤りを事前に完全に取り除くことはできない。しかし、レジリエンスは設計できる。AI時代において、信頼なきイノベーションも、安定性なき生産性も意味をなさない。

オデュッセウスは、あらゆるリスクを排除したから英雄なのではなく、10年に及ぶ帰郷の旅で降りかかる数々の危機を乗り越えたからこそ魅力的なのだ。IT障害やセキュリティ侵害、AIの誤りを完全には防げないAI時代の企業も同じである。AIOpsを超えてAIレジリエンスへと転換し、企業IT運用の新たなパラダイムに適応する企業こそが魅力的である。

※本稿は、2026年9月8日付でZDNet Koreaに掲載された寄稿を日本語に翻訳したものです。

寄稿記事（原文）: [기고] 기업 IT 운영, AIOps 넘어 'AI 복원력' 시대 온다 - ZDNet korea