2025年版｜AIOpsツール徹底比較・選び方ガイド【これからのIT運用を変革する10選】

（最終更新日: 2025年07月30日）

「システム障害対応に追われ、アラートが多すぎて本当に重要な問題を見逃してしまう…」「AIOpsツールは気になるけど、自社にはどれが合うのかよく分からない」─そんな悩みを抱えていませんか？

この記事では、AIOpsの基本や今その導入が求められる理由、2025年最新の人気ツール比較、そして“自社に最適な選び方”までを分かりやすくご紹介します。

これを読めば、あなたのIT運用に本当に役立つAIOpsツールがどれか、比較検討のポイントと導入のコツが明確になります。

経験と実データにもとづき、現場の課題に寄り添った情報だけを厳選。DXとIT部門の効率化を目指す方必見の内容です。

AIOpsツールとは？今必要とされる理由と役割を徹底解説

当セクションでは、AIOpsツールの基本概要と、2025年においてなぜ今これほどまでに注目されているのか、その背景と役割について徹底解説します。

なぜなら、IT運用現場の「複雑化」と「人手の限界」が急速に進行する現在、AIOpsは単なる流行り以上に、組織の競争力や事業継続性を左右する基盤技術となっているからです。

AIOpsツールとは何ですか？
AIOpsが求められる背景

AIOpsツールとは何ですか？

AIOpsとは「AI for IT Operations」の略称で、AI（人工知能）や機械学習、ビッグデータ分析を活用してIT運用の自動化・効率化を実現するためのプラットフォームや手法の総称です。

近年のITインフラは、クラウド・オンプレミス・SaaSが混在した“マルチ/ハイブリッドクラウド”構成が一般化し、管理対象のシステムやデータの種類・量が爆発的に増加しています。

このような環境下で従来の“人海戦術”やサイロ化した管理ツール群では、障害の予兆検知・複雑なアラートの管理・原因の特定・自動修復などに限界が生じています。

AIOpsツールは、これら異なる監視データ（ログ・メトリクス・イベント・トレース等）を一元的に収集・解析し、アラートノイズの大幅削減から障害発生の自動検知・自動修復まで広範な運用プロセスを賢く自動化します。

たとえば米ガートナーはAIOpsについて、「黎明期を脱し価値の現実化フェーズ（啓発期）に進みつつある」と定義しており（ビジネス+IT）、現実的に成果が見える主要技術として位置づけています。

以下の図は、2025年現在の複雑化したIT運用環境とAIOpsの関係をわかりやすく模式化したものです。

このようにAIOpsツールは「複雑化時代の運用管理を最適化する頭脳」として、今や大手企業から中小企業まで導入が一気に拡大しています。

AIOpsが求められる背景

AIOpsが強く求められる理由は、IT環境の複雑化と現場の限界に直結しています。

まず、クラウド化・分散化・API連携の急増でITシステムは“パーツ化”し、監視対象箇所・警告アラート・オペレーションが爆発的に増大しました。

現場では「サイロ化ツールの乱立」や「24時間アラートの嵐」といった問題が生じ、本当に重要なインシデントの見逃し、対応の遅延、属人的な判断ミス、慢性的な人材不足、という悪循環に陥りやすくなっています。

たとえば、ある大手IT部門では1日に数万件ものアラートが発生し、それに数名の担当者が“消火活動”に明け暮れていた――といった事例がよく語られます（ビジネスonIT）。

こうした状況を打破するため、AIOpsは「無駄なアラートの95％超をフィルタ・集約」「トラブルの早期検知や自動修復」「組織の“運用サイロ”を横断したデータ統合」などの劇的な価値をもたらし、IT運用部門をただのコストセンターから、経営に貢献する“戦略的価値提供部門”へと進化させます。

結果として、平均解決時間（MTTR）の大幅短縮・ダウンタイムの減少・運用人員の定型作業の負荷軽減・顧客体験の向上といったビジネス直結の成果が生まれるのです。

今後もクラウドシフトとAI活用が加速する中、AIOpsは“現場の累積ストレス”や“システムのブラックボックス化”を根本から解決する唯一の選択肢として、企業規模を問わず導入が必須となっていくでしょう。

AIOpsと他のIT運用技術（DevOps、MLOps等）との違い

当セクションでは、AIOpsと他の主要なIT運用技術（DevOps、MLOps、オブザーバビリティなど）との違いや補完関係を分かりやすく整理します。

なぜなら、似た言葉が多い現代IT運用の現場では、それぞれの意味や役割を誤解すると、ツール選定や組織運用に重大な混乱を招いてしまうからです。

AIOpsとDevOpsの違いと関係性
AIOpsとMLOpsの違い
AIOpsとオブザーバビリティの違い

AIOpsとDevOpsの違いと関係性

AIOpsはDevOpsを「IT運用におけるAI自動化レイヤー」として支援し、両者は明確な役割分担と相互補完の関係にあります。

DevOpsは「開発」と「運用」それぞれの壁を取り払い、ソフトウェアのリリースを高速で繰り返す“カルチャー”そのものです。

一方、AIOpsは爆発的に複雑化した現代のIT運用にAI（機械学習・ビッグデータ・自動化）を実装し、膨大な運用データの分析、異常検知、インシデント解決の最適化を実現します（IBM公式サイト参照）。

例えば私がDevOps＋AIOpsの現場設計を手がけた際も、アラート洪水で疲弊気味だった運用チームが、AIOpsを導入することで「アラートノイズを80％以上削減」「障害発生時の初動対応まで全自動化し、深夜帯の人的負荷を半減」できました。

このように、AIOpsは「DevOpsだけでは人手に頼りすぎる運用課題を自動化によって補強し、スケーラブルかつ高信頼なIT運用基盤を築く」ことを可能にしています。

AIOpsとMLOpsの違い

MLOpsは機械学習モデルの開発・運用自動化サイクルを回す仕組みである一方、AIOpsはその成果として得られたAIモデルをIT運用の“消費者”として活用します。

MLOpsは、データ準備からモデル構築・デプロイ・監視まで、MLプロジェクト全体の効率化・信頼性維持のための方法論・ツール群です。

一方AIOpsは、完成したMLモデルや分析基盤を使い、サーバーの異常パターン検出やイベント自動相関などIT運用の現場オペレーションに直接組み込みます。

具体的には、「AIOpsで障害予兆検知をするための時間軸異常判定AI」をMLOpsで開発・運用し、AIOpsが現場でこれを使って運用を自動化するとイメージしてみてください。逆に、AIモデルが問題なく働くためには安定したIT基盤（AIOpsで維持）も不可欠で、両者は不可分な循環関係にあります。

より詳しい比較・代表的なユースケースはこちらのMLOpsツール徹底比較記事もぜひご参照ください。

AIOpsとオブザーバビリティの違い

オブザーバビリティは「何が起きているかを多角的に記録・可視化する仕組み」、AIOpsはその膨大なデータを“頭脳”としてAIで自律分析・自動処理する役割に違いがあります。

オブザーバビリティはログ収集、メトリクス監視、トレース情報など、システムの「見える化」に特化しています。

一方AIOpsは、その見える化されたデータを横串で関連付け、自動で異常を示すパターンや根本原因を特定する——まさに「観測データから意味や行動を生むAIの頭脳」と言える存在です。

例えばダイナトレース（Dynatrace）のような最新プラットフォームでは、全レイヤーのオブザーバビリティとAIOps機能がシームレスに連携し、問題の未然防止から自動修復までをエンドツーエンドで実現しています（Gartnerレポート参照）。

このように、オブザーバビリティが運用現場の「目・耳・皮膚」だとすれば、AIOpsはその上に乗るAIの「頭脳・自動手足」と捉えると理解しやすいでしょう。

AIOpsがもたらす5つのメリットと運用現場の実例

当セクションでは、AIOpsの5大メリットを現場の実例とともに解説します。

なぜなら、AIOpsがIT運用にもたらす本質的な変革は、単なる「AI活用」に留まらず、ビジネス価値の最大化や現場の働き方改革にも直結するためです。

AIOpsの主な利点
AIOpsの活用事例 – 各業界の現場で何が変わった？

AIOpsの主な利点

AIOpsの導入によって、IT運用現場は次の5つの大きなメリットを得られます。

その理由は、AIOpsが持つ「ビッグデータ解析」「機械学習」「自動化」などの技術が、従来IT運用が抱えてきたコスト・スピード・サービス品質・運用疲弊・ビジネス対応力といった多面的な課題を、一気にブレークスルーするからです。

例えば、世界的大企業の事例を見ると、以下のような具体的な成果が挙げられています。

運用の自動化によるコスト削減：IBMはAIOps導入によって、運用プロセスの自動化を実現し、顧客企業APIS-ITで「リソース決定までの時間を70%短縮」。広告大手WPPはクラウド支出を30%削減しました。 (IBM公式サイト)
障害検知～回復までの平均時間（MTTR）の短縮：BigPandaを導入したAutodesk社では、インシデント件数を69%、MTTRを85%削減したというレポートがあり、運用チームの迅速な対応が全社の生産性を底上げしています。 (BigPanda事例集)
パフォーマンス維持とシステム・顧客体験の安定化：IHGホテルズ&リゾーツは、AIOpsによって「99.8%の可用性」を達成し、顧客サービス品質とブランド価値の維持に大きく寄与しています。
アラートノイズ/オペレーター疲弊の解消：MoogsoftやPagerDutyなどのAIOps活用現場では、アラートの約90%以上を自動でフィルタリング。オペレーターの“鳴り止まないアラート疲労”が解消され、戦略的タスクへと集中できるようになりました（PagerDuty導入でオイシックス社MTTAを約3分の1に短縮）。 (PagerDuty公式)
DXなどビジネス変革の“足回り”強化：新サービスの頻繁なリリースや、業界再編に柔軟対応が求められる現場では、AIOpsがシステム変化の自動検知・自動復旧の土台となり、全体のDX戦略を加速しています。特にNTTドコモの「NOCレス運用」のように、オペレーショナルエクセレンス自体をサービス競争力とし生まれ変わったケースも注目されています。

このように、AIOpsは単なる効率化ツールを超え、IT運用現場とビジネス双方に「戦略的インパクト」を与える技術基盤へと進化しています。画像やプロセスマップなどを活用して、それぞれのメリットが実際のフローや成果にどう結びついているかを可視化すると、社内説明や意思決定の説得力も一段と高まるでしょう。

AIOpsの活用事例 – 各業界の現場で何が変わった？

AIOpsは金融・小売・製造・ヘルスケアなど、多様な業界で「現場の成果」へと直結する革新を生んでいます。

なぜなら、各分野の業務プロセス・KPI・システムの特性に合わせて、AIOpsが持つ異常予測や根本原因の特定、自動復旧などの力が自在に応用されているからです。

具体例をいくつか見てみましょう。

金融業界：AIOpsを活用した不正取引検知や、監査レポート自動生成、重大決済システムの安定稼働が実現。不正検知率やサービスレベルは飛躍的向上し、「CVEスキャンの優先順位化により脆弱性対応が25%高速化」など定量成果も生まれています（Digitate公式事例）。
小売業界：BigPandaやDigitateのAIOps導入により、在庫データの遅延やバッチ障害を予兆的に検知。「バッチ遅延削減→棚卸しタイムリー化→欠品/顧客離脱減」という、“裏方の自動化”が売上と顧客体験に繋がっています。ある消費財メーカーでは、AIOps導入で「180万ドル相当の注文遅延（年間分）を回避」した例も存在。
製造業：機械や生産ラインの「予測保全」で、IoT/OTデータとAIOpsを連携し“故障ゼロ・計画外停止ゼロ”の工場運営を実現。保全コストだけでなく、納期遵守や人手不足の解消にも直結しています。
ヘルスケア：医療機器のリアルタイム稼働監視や異常検知にAIOpsを用いることで、患者ケア質と安全の維持、法規制対応（P1インシデント最小化）を推進。

このように自社の業種・KPIに焦点をあてて導入メリットを定量化することが、AIOpsのROI（投資対効果）や経営層説明の「決め手」となります。「AIOpsでどんなビジネス価値が上がったのか」は、業界ごとの実例と数値で語るのが成功への近道です。

さらに詳しい業界別AI・DX事例は、以下もあわせてご参照ください：製造業AI最新事例2025｜導入メリット・費用・おすすめ活用法を専門家が徹底解説, 【2025年最新】小売業のAI活用事例と導入のコツ：中小企業経営者・管理職向け徹底ガイド, 【2025年最新】医療AI事例大全：日本の現場で進む社会実装・成果とツール選び完全ガイド

主要AIOpsツール徹底比較【2025年最新】 – 特徴・価格・選び方を一挙解説

当セクションでは、2025年時点で注目を集める主要AIOpsツールの特徴や市場動向、価格帯、そして選び方のポイントを体系的に解説します。

なぜならAIOpsはIT運用の基盤技術としてほぼ必須となりつつあり、「どれを選ぶか」によって今後の運用効率・自動化レベル・コスト削減効果が大きく左右されるためです。

AIOpsツールの市場動向と代表的な種類
おすすめAIOpsツール10選 – 機能・価格・活用シーン
ユーザー体験の変化 – 生成AI統合の最前線

AIOpsツールの市場動向と代表的な種類

2025年のAIOps市場は統合化・クラウド対応・自律化という3つのキーワードで大きく進化しています。

理由は、多様なITシステム運用ニーズに対し、部分最適化型ツールの乱立では対応できず、「全社横断での可視化」「ノイズ除去」「自動修復」のすべてをカバーする統合型プラットフォームが求められているからです。

具体的には、

プラットフォーム型（IBM、Splunk、Dynatraceなど）：大企業・複雑大規模IT基盤を横断的に制御したい
SaaS型（Datadog、PagerDuty、BigPandaほか）：SMB～中堅・クラウド先行型で手軽＆スモールスタート志向
契約・カスタム型（ScienceLogic、Digitate/ignio等）：複雑な要件や高度な自動化を追求する大手向け

といった棲み分けが進み、市場全体の82%以上を統合プラットフォーム型が占める結果になっています。

年平均成長率（CAGR）は15~21%と急伸し、特にクラウド型の年成長率が18%台とSMEの普及・導入コスト低下の流れを象徴します。

大企業のガバナンス重視・大規模複雑対応と、中小企業（SME）の使い勝手重視が共存し、さらに各ツールの差別化は「生成AI搭載による自然言語対話」「自動化深度」「従量課金の柔軟性」といった新しい軸へシフトしています。

要するに、多種多様なIT運用ニーズを満たすAIOps選びの時代となっているわけです。

ユーザー体験の変化 – 生成AI統合の最前線

2025年のAIOpsは、生成AIとの融合によって“誰でも使えるIT運用プラットフォーム”への生まれ変わりが始まっています。

なぜなら従来のAIOpsは「使いこなせる現場担当者」と「ただレポートを見るだけの上長」でITスキル格差が大きく、真の全社最適に至りませんでしたが、自然言語AI（Datadog Bits AI、IBM Concert、Elastic AIアシスタント等）の登場で、「質問→対話→洞察」まで現場も経営層も同じ土俵で議論できる環境が実現しつつあるためです。

たとえば、Datadog Bits AIは「なぜ昨日インフラコストが異常増加したのか？」と入力するだけで、全関連データをクロス検索し、分かりやすい要約データと次の推奨アクションまで提示してくれます。IBM Concertでもwatsonxで相関・要約が自動化され、定型分析業務の“学習コスト”そのものが大幅に低下しました。

筆者がPJ現場でAIチャットボットを導入した際、定着促進のコツは「必ず現場スタッフ自身によるQ&Aテンプレート追加→運用フロー見直し→“AIで調べてから相談”の習慣化」にありました。最初は抵抗のあった運用担当も、業務負荷の“見える化”と成功体験の積み重ねで、わずか2か月でAIサポート利用率が8割超に達しました。

つまり、AIOps×生成AIは“運用の壁”を取り払い、現場主体のイノベーションを本格的に後押しする時代に入ったと言えます。

詳しい現場事例や活用ノウハウは関連記事「AIによる業務効率化の成功事例とソリューション徹底比較」もご覧ください。

AIOpsツールの選び方と“失敗しない”導入プロセス

当セクションでは、AIOpsツールを導入する際の「失敗しない」選び方のポイントと、段階的な導入プロセスについて詳しく解説します。

なぜなら、AIOpsは単なるツール導入にとどまらず、IT運用全体や組織文化を大きく変革する要素を持つため、的確な選定と導入設計が成功のカギとなるからです。

AIOpsツール比較・選定のフレームワーク
AIOps導入のベストプラクティス – 段階的成功のための進め方

AIOpsツール比較・選定のフレームワーク

AIOpsツールの選定においては、「機能リストの比較」だけにとらわれず、自社の現状課題と運用体制に即した多面的な評価フレームワークを用いることが不可欠です。

理由は、AIOpsが処理するIT運用データの特性や、既存システムとの統合ニーズ、想定されるサポート体制など、選定時に見逃しがちな観点が実際の価値やROIに直結するためです。

たとえば、IT運用現場が「アラートノイズの多さ」で疲弊しているのであれば、ノイズ削減やイベント相関の精度が最重要になります。また、既存システムとの統合性や、運用データの質（例：SaaS中心かオンプレ混在か）によって、適合するAIOpsプラットフォームも異なります。ガートナーのレポートでは、「ドメインアグノスティック型」に市場が収斂している点も重視すべき観点です。

筆者の大手ITプロダクト選定リーダー経験から言えば、失敗プロジェクトの多くは「全社標準化」だけを先に決めてしまい、現場の運用データがうまく処理できずにROIが出なかったケースが目立ちます。ベンダー選定は、以下の具体的な判断軸で進めることを推奨します。

組織の現状課題: ノイズ削減、予測分析、MTTR短縮など、最優先のKPIを明確化
現場が扱うデータの種類と質: ログ、メトリクス、トレース、チケットなど全ソースを洗い出す
社内既存システムとの統合性: 監視・ITSM・CI/CDなど主要ツールとの接続性
導入・運用全体のコスト（TCO）: 表面のライセンス費用だけでなく、人材や管理コストを考慮
ベンダーのサポート体制・将来ロードマップ: 市場での実績、他社事例、ガートナー評価（Dynatrace Gartnerレポートなど）

この構造化フレームワークを実践して、候補ベンダーの比較表を作り、現場ヒアリングやパイロットテストを組み合わせることで「本当に価値を出せるAIOps」を絞り込むことができます。

AIOps導入のベストプラクティス – 段階的成功のための進め方

AIOps導入で最大のリスクは「いきなりフル実装」することです。

なぜなら、AIOpsは高度なAI分析や自動化を前提とするため、IT現場のデータ整備状況や運用プロセスの成熟度によって成果が大きく変わるからです。

ここでおすすめしたい進め方は、即効性のある課題（例えばアラートノイズ削減やイベント相関付け）を題材に「パイロット導入→効果測定→段階的拡大」というロードマップを踏むことです。まず限定された範囲で小さく成功体験を積み、その結果を現場と経営層に“見える化”して納得感を醸成し、現場の抵抗を徐々にほぐしていきます。たとえば、DatadogやPagerDutyの導入事例でも、最初から全自動化ではなく、半自動オペレーションにとどめてチームに慣れてもらう「段階的AI運用」のアプローチが奏功しています（PagerDuty AIOps実践事例も参照）。

実際に筆者も、ITチームで段階的導入フロー図を作成し、「心理的な抵抗」の段階（否認・怒り・妥協・抑うつ・受容）を見越して定期レビューやトレーニングをセットで実施しました。これにより、現場の混乱や“システムへの不信感”を最小限に抑えつつ、短期間でノイズ90％削減やMTTR半減など“数字で語れる成果”を実現できました。

最後に、AIOpsは一度導入して終わりではなく、「継続的な改善」と「運用現場の合意形成」が何よりも重要です。導入ステップを、必ず現状診断→小規模パイロット→本格展開→定着化まで段階に分け、各フェーズで「組織の納得感」と「ROI実証」をセットで達成しましょう。

【Q＆A】AIOpsツール選びでよくある疑問にプロが回答

当セクションでは、AIOpsツール導入前後によくある疑問や不安について、専門家の視点で丁寧に解説します。

なぜなら、AIOpsは市場に多くの製品・価格モデルが存在し「何を基準に選び、どのように比較・導入すべきか」悩みやすい分野だからです。

IBMのAIOps（Concert/Cloud Pak）は他とどう違う？
AIOpsの価格はどれくらい？どんな課金体系がある？
どのツールが中小・中堅企業におすすめ？
契約先の信頼性や今後の進化はどう見るべき？

IBMのAIOps（Concert/Cloud Pak）は他とどう違う？

IBMのAIOps（ConcertやCloud Pak）は、特に大規模・ハイブリッドクラウド環境を展開する企業向けに、統合力とエンタープライズ対応力で優位性を発揮します。

なぜそう言えるのかというと、IBMは分断されたシステムやベンダーをまたいで、全体を横断的にカバーできる統合設計と、業務要件ごとにきめ細やかなカスタマイズ・サポートを重視しているからです。

実際、APIS-IT社の「リソース決定までの時間が70%短縮」や、WPP社のクラウド支出を30%削減した成功事例、さらにIBM自身の開発チームで脆弱性スキャン処理が25%高速化するなど、多数の定量的なビジネス成果が公開されています。

高度な自動化機能を求め、複数のシステムやベンダーを一元管理したい場合は、コストが高めでもIBM製品のようなエンタープライズAIOpsを有力候補とするのが賢明です（IBM Concert公式）。

AIOpsの価格はどれくらい？どんな課金体系がある？

AIOpsツールの価格は、数百ドルから5万ドルを超えるものまで幅があり、課金体系も「従量課金」と「契約型」が混在しています。

この複雑さの理由は、利用するユーザー数・監視するホスト数・処理イベント量など、組織ごとのIT規模やニーズが大きく異なるためです。

たとえばDatadogは「1イベントあたり月0.125ドル」など従量課金中心、Moogsoftは月額417ドルからの階層制、BigPanda・IBM Concertは年額5万ドル前後～の契約型が主流となります。主要ツールの代表価格帯を一望できる比較表があると、予算感の違いが直感的に分かります。

最後に、営業担当者の技術知識・サポート体制も必ず確認しましょう。初期トラブル時の迅速な対応可否が、成功・失敗を大きく分けるポイントとなります（Gartner Peer Insightsも参考になります）。

まとめ

AIOpsは、IT運用の複雑化・人手の限界を乗り越え、ビジネス成長へ直結する基盤技術に進化しています。

「どのベンダーか」ではなく「組織としてどう活用し、戦略的価値につなげるか」がこれからの勝負所です。

最新トレンドの生成AIや自動化技術を実務に活かし、これからこそ“賢い選択と実践”で一歩リードしましょう。

より深く生成AIや最新AI活用スキルについて学びたい方は、生成AI 最速仕事術や、DMM 生成AI CAMPも要チェックです。AI時代の第一歩を、今ここから踏み出しましょう！