投稿者 global-ai-media 
IT運用管理の分野において、生成AIの活用は「対話」から「行動」へと進化しつつあります。SolarWindsが新たに発表した「AI Agent」の事例を端緒に、設定不要で自律的に動く「Agentic AI」がITインフラの強靭性（レジリエンス）にどう寄与するのか、そして日本企業がこの技術とどう向き合うべきかを解説します。
IT運用は「自動化」から「自律化」のフェーズへ
これまでIT運用管理（IT Ops）におけるAI活用、いわゆるAIOpsは、主に「異常検知」や「ログ分析の効率化」に焦点が当てられてきました。しかし、昨今のトレンドは明らかに次のステージ、すなわちAgentic AI（自律型AIエージェント）による運用の自律化へとシフトしています。
今回のSolarWindsの発表における重要なポイントは、「ユーザーによるルール設定や構成作業が不要（nothing to configure or set up）」であるという点です。従来の自動化ツールは、人間が事前に「IF-THEN」形式のルールを厳密に定義する必要があり、そのメンテナンスコストが大きな負担となっていました。これに対し、Agentic AIは環境を自ら学習し、状況に応じて自律的に判断・行動することを目的としています。
「レジリエンス（回復力）」を高めるためのAI
記事のタイトルにある「Resilience（レジリエンス）」という言葉は、現代のITシステムにおいて極めて重要なキーワードです。システム障害を完全に防ぐことが不可能なクラウドネイティブやマイクロサービスの複雑な環境下では、「障害が起きないこと」よりも「障害からいかに早く復旧するか（回復力）」が問われます。
Agentic AIは、単にアラートを上げるだけでなく、障害の予兆を捉えて自律的にリソースを調整したり、プロセスを再起動したりといった「アクション」まで担う可能性を秘めています。これにより、人間のオペレーターが介在する時間を短縮し、ビジネスへの影響を最小限に抑えることが期待されています。
日本企業における導入の壁とリスク
一方で、この技術を日本企業がそのまま導入するには、いくつかのハードルが存在します。
第一に、「ブラックボックス化」への懸念です。日本の組織文化では、システム変更に対する承認プロセスや説明責任（アカウンタビリティ）が厳格に求められる傾向があります。「AIが勝手に判断して設定を変えました」という事後報告では、コンプライアンスやガバナンスの観点から許容されないケースが多いでしょう。
第二に、幻覚（ハルシネーション）のリスクです。生成AIをベースとしたエージェントが、誤った推論に基づいてシステムを停止させたり、誤った設定を適用したりした場合、甚大な被害をもたらす可能性があります。実務においては、AIに「完全な自律権」を与えるのではなく、最終的な承認は人間が行う「Human-in-the-Loop（人間参加型）」の設計が現実的な解となります。
日本企業のAI活用への示唆
SolarWindsの事例を含むAgentic AIの動向を踏まえ、日本のIT部門や意思決定者は以下のポイントを意識して戦略を立てるべきです。
1. 人材不足対策としての「AI同僚」化
少子高齢化によるIT人材の枯渇（2025年の崖など）に直面する日本企業にとって、設定不要で環境を学習するAIエージェントは、ベテランエンジニアの知見を補完する強力なツールになり得ます。AIを「完全な自動化装置」としてではなく、若手エンジニアを支援する「熟練の同僚」として位置づけ、監視業務などの負荷軽減から導入を検討すべきです。
2. 「説明可能性」を担保したガバナンス設計
導入に際しては、AIがなぜその判断をしたのかをログとして記録し、人間が検証できる仕組みが不可欠です。ベンダー選定時には、AIの動作の透明性が確保されているか、またAIの自律行動の範囲（読み取り専用か、書き込み権限も与えるか）を細かく制御できるかを確認してください。
3. 既存システム（レガシー）との親和性確認
日本にはオンプレミスやレガシーシステムが多く残っています。最新のAIエージェントがクラウドネイティブ環境だけでなく、こうした既存のIT資産に対してどの程度「設定レス」で機能するかは、PoC（概念実証）を通じて慎重に見極める必要があります。
Agentic AIはIT運用の未来ですが、それは魔法の杖ではありません。自社の運用フローやリスク許容度と照らし合わせ、段階的に「自律化」の領域を広げていくアプローチが、最も成功確率の高い道筋と言えるでしょう。