木曜日、IT自動化のためのAIプラットフォームのメーカーであるMoogsoftは、AI主導のIT自動化の恩恵を証言してもらうために、企業顧客と志を同じくするベンダー数社を招待した。
CEOのフィル・ティー氏は、第2回年次AIOpsシンポジウムの冒頭で、データの追求について疑問を投げかけました。企業は毎日44TBものデータを収集しており、今後10年間で40倍に増加するとティー氏は述べました。しかし、これらのビットやバイトから得られる有益な情報はごくわずかだと彼は主張しました。
「データが増えれば増えるほど、そのデータを理解するためにはより多くのデータが必要になります」とティー氏は述べた。「まるでデータ・ポンジ・スキームに巻き込まれているようなものです」
ティー氏は、これだけの情報があるにもかかわらず、サーバーのダウンタイムといったテクノロジーの成果に関する統計は間違った方向に進んでいると述べた。「サービス保証とIT運用においては、データが増えるほど理解が薄れるというのは、もしかして問題なのだろうか？」と彼は考え込んだ。
ネタバレ：はい、ただしマシンに関しては。ティー氏は、信号対雑音比の悪化は、特にIT運用における複雑性の増大が原因だと指摘しました。KubernetesやDockerといったコンテナ技術は、複雑であるという評判が当然のことながら広まっています。
2013年にはDockerは企業向けとしてはまだ話題にすらなっていなかったが、昨年はDockerをコアコンピテンシーとして挙げる求人が77,000%増加したと彼は述べた。また、IT担当者は10年前と比べて44%多くのプログラミング言語を習得する必要があるとも述べた。
他のプレイヤーも参加
シスコのサービスプロバイダーネットワーク担当CTO、マイケル・ビーズリー氏は、番組後半に登場し、ネットワークデータトラフィックの急激な増加を例に挙げてこの点を強調しました。これはシスコが長年主張してきたテーマです。
この複雑さとデータ過多はどうすれば解決できるでしょうか？もちろん、AIです。ここで言うAIとは、機械学習アルゴリズムと高度な統計の応用であり、人間の知能の模倣ではありません。
「今日、これまで以上に、IT 運用には AI が不可欠です」と Tee 氏は語ります。
AI の治癒力に対する Tee 氏の取り組みは、専門用語の中で時折忘れ去られてしまった。「データ レイクを盲目的に作成しても、実用的なインスタンスに効率的に到達できるとは考えていません。」
これは、データを収集してもそれが意味を持つわけではないと主張する遠回しな言い方です。そして、それは正当な指摘です。
Tee 氏が推進していた製品 (Moogsoft の AIOps プラットフォームのバージョン 7.0 と、11 月にベータ版がリリース予定の Moogsoft Observe という新しいキット) が、IT システム イベントの排出を、運用担当者にとってわかりやすい修正推奨事項に変換できるかどうかは、必ずしも明らかではありません。
しかし、膨大な量の IT 運用データ (ログ ファイル、サーバー イベントなど) は、すぐに人間にプッシュされるのではなく、機械学習アルゴリズムによって処理される必要があるという一般的な前提に異論を唱えるのは難しいです。
カナダロイヤル銀行のシステム管理エンジニアリング担当ディレクターのケビン・フィリップス氏が壇上に招かれ、その旨を語った。
フィリップス氏は番組内で「カナダ最大の銀行」の従業員として紹介され、自らもそう名乗り、雇用主の名前は言えないと述べた。しかし、聴衆に検索クエリを使って調べてみるよう提案した。AIが、気むずかしく無意味な企業のコミュニケーション方針から私たちを救ってくれたらどんなにいいだろう。
ゴミ箱火災
SAP SuccessFactors の CTO ジム・リード氏は、もっと率直な自己紹介をしてくれました。2015 年に IBM で働いていたとき、アルゴリズムが彼の履歴書を引き出し、「あなたにぴったりの求人があります」という電話を受けた時のことを話してくれました。
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フィリップス氏は、旧来のアプリとピカピカの新製品というおなじみの寓話を語った。旧来のアプリの名前は挙げなかったものの（上記参照）、2011年頃にはそのアプリが機能不全に陥っていたと断言した。そこで、ピカピカの新製品であるMoogsoftを導入し、従業員間で調整を行った結果、トラブルチケットが52%削減され、MTTR（平均修復時間）が50%短縮され、人員も10人削減された。
その後、ティー氏はガートナー社のリサーチディレクター、コリン・フレッチャー氏を招き、企業におけるAI導入がもたらす損失について説明しました。「AI導入に失敗したIT組織の30%は、2022年までに事業を継続できなくなるだろう」とフレッチャー氏は断言し、同じ主張を裏付けるスライドを投影しました。
まさにその通りです。データの過負荷は絶滅イベントに相当します。少し大げさに聞こえるかもしれませんが、もっとありふれた言い方で考えてみてください。コンピューターと、コンピューターから取り込まれるデータを処理するデータ処理ソフトウェアが必要になります。確かにその通りですね。
フレッチャー氏が挙げた数字、つまりCIOの4%が実際に組織内にAIを導入しているという数字から判断すると、4年後には大混乱が予想されます。しかし、それほど深刻な事態にはならないかもしれません。フレッチャー氏によると、CIOの約半数がAIを活用した取り組みを始めており、その取り組みは今後、より本格的なものになると予想されます。
いずれにせよ、フレッチャー氏はIT部門がデータサイエンスの取り組みを強化する必要があると示唆した。「IT部門がデータサイエンスの卓越したセンターとなることを、組織全体が何らかの形で期待しているのです」と彼は述べた。®
