【ITニュース解説】Monitoring in the Age of Complexity: 5 Assumptions CIOs Need to Rethink

システムは近年、SaaS（サービスとしてのソフトウェア）アプリケーションの利用、複数のクラウドサービスを組み合わせたハイブリッドクラウド環境、そしてどこからでも仕事ができるようになった社員の増加により、以前とは比較にならないほど複雑になった。2025年には、平均的な企業が150以上のSaaSアプリケーションを使いこなし、多様なクラウドインフラを運用し、社員はデジタルサービスが常にスムーズに動くことを期待すると言われている。しかし、多くの企業のIT責任者（CIOやVP）が、まだ「データセンター時代」と呼ばれる、社内の物理的なサーバー群を中心にシステムを管理していた頃の古い監視の考え方に頼っているのが現状である。この古い考え方が原因で、システムの停止や性能の低下が頻繁に起こり、年間で1.5兆ドルという莫大な経済損失が世界中で発生していると推定されている。問題は高性能な監視ツールがないことではなく、そのツールをどう使うか、何のために使うかという「考え方」にある。

もはや監視は、単にシステムが動いているかどうかを確認するだけの作業ではない。それは、システムがどんな状況でも問題なく動き続ける「回復力」、顧客からの「信頼」、そして市場での「競争力」を左右する、非常に重要な戦略的な要素となっている。だが、「良い監視とは何か」についての古い思い込みが、多くの組織の成長を妨げている。システムが複雑さを増す一方の現代において、ITの責任者たちが直面し、見直すべき5つの誤解がある。

一つ目の誤解は、「監視は単なるIT運用の問題である」というものだ。実際には、監視は企業の収益や顧客体験に直接影響を与える、ビジネスにとって極めて重要な機能である。例えば、デジタルサービスを利用する顧客の73%が悪質な体験をたった2回するだけでそのブランドから離れてしまうというデータがある。これは、監視が単にサーバーが止まっていないかを見るだけでなく、企業の売上を守り、ブランド価値を維持するための経営層の最優先事項であることを意味する。監視の役割は、問題が発生してから警告を出すといった「受け身」の対応から、ビジネスの目標達成に積極的に貢献する「攻め」の姿勢へと変わる必要がある。システムが顧客満足度やビジネスの成果にどう影響するかを直接的に把握できる戦略的な機能として、監視を捉えるべきだ。具体的には、ITチームはサーバーの稼働時間のような技術的な指標だけでなく、顧客の離脱率、サービスの申し込み率、売上への影響といったビジネスに直結する指標とITのパフォーマンスを結びつける必要がある。さらに、「オブザーバビリティ（可観測性）」という考え方を取り入れ、システムがどう動いているかを外部から詳しく観察できるツールを導入し、ITの性能がビジネス成果にどう影響するかをリアルタイムで洞察することが重要だ。ITチームがビジネス部門と密に連携し、顧客満足度に最も影響を与える部分の監視を優先することも求められる。

二つ目の誤解は、「データが多ければ多いほど、より良い可視性が得られる」という考え方である。しかし、実際には、大量のデータはしばしば、本当に重要な情報を見えにくくする「ノイズ」となってしまう。現代のシステムは、毎日何テラバイトもの膨大なデータを生成するが、効果的な監視とは、それらすべてを集めることではなく、その中から意味のあるパターンや関連性を見つけ出すことにある。AI（人工知能）を活用したツールは、このノイズの中から重要な「信号」を優先的に探し出す手助けとなり、問題の原因をより迅速に特定できるようになる。この課題に対しては、まず、ビジネスにとって最も重要となる主要業績評価指標（KPI）を明確にし、それらに焦点を当てて監視することが不可欠である。次に、AIを活用したツールを導入し、不要なデータを自動的に排除して、具体的な行動につながる知見だけを浮かび上がらせる。また、「分散トレーシング」という技術を導入することも有効だ。これは、複雑に連携する複数のサービスがどのように機能し、情報がどう流れているかを追跡するもので、システムのどこで処理が遅くなっているか、どこで問題が発生しているかを効果的に特定できる。AIを活用した監視ツールを導入した企業では、平均復旧時間（MTTR）が短縮される傾向にあるのは、AIが大量のデータの中からパターンや異常を検出し、問題の根本原因を特定しやすくするためだ。

三つ目の誤解は、「内部の指標だけでシステムの全体像を把握できる」という考え方である。だが現実には、システムの性能問題の多くは、企業のネットワークの壁（ファイアウォール）の外側、つまりインターネット回線の問題や、ユーザーのデバイス、あるいは外部の協力会社のサービスなど、自社が直接コントロールできない場所で発生していることが多い。真の可視性とは、自社のシステムの内側だけでなく、ユーザーが実際にサービスを利用するまでの「エンドツーエンド」、つまり最初から最後までをすべて見渡せる「オブザーバビリティ」を意味する。例えば、クラウドプロバイダが「99.99%の稼働時間を保証します」と言っても、これはあくまでクラウドサービスの提供範囲内の話であり、ユーザーにサービスが届くまでの最後の経路（ラストマイル）については保証していない。実は、性能問題の80%はこの「ラストマイル」で発生すると言われているのだ。だから、自社のシステムだけでなく、ユーザーの体験に影響を与える可能性のある外部要因も含めて、全体を監視することが不可欠になる。これに対応するためには、監視の範囲を広げ、ウェブページの表示速度、APIの応答時間、そして連携しているサードパーティサービスの性能など、ユーザー体験に直結する指標も計測する必要がある。さらに、技術的なKPIを超えて、顧客がサービスから離脱する割合、顧客満足度、購入率といった、顧客中心のビジネス指標（XLOs: Experience Level Objectives）を監視することで、ITの性能とビジネスの成果を直接的に結びつけることができる。また、「インターネット性能監視（IPM）」というツールを使って、異なる地域からのユーザーがどのようにサービスを利用しているかをシミュレーションし、潜在的な問題を事前に発見することも重要だ。この「体験中心の監視」への転換は、組織がより適切な意思決定を行い、企業の収益に最も貢献する投資を優先できるようになる道を開く。

四つ目の誤解は、「AIが自動的に監視の問題をすべて解決してくれるだろう」というものだ。しかし、AIの能力は、それが分析するデータの品質に大きく左右される。つまり、AIに不正確だったり、バラバラだったりするデータを与えても、期待通りの成果は得られない。悪いデータを入力すれば、出力されるのは「きれいなだけの悪い情報」になってしまうのだ。IT業界の調査機関であるガートナーも、2026年までにAIを活用したITプロジェクトの60%が、適切なデータが準備されていないために失敗すると警告している。したがって、AIを監視に効果的に活用するためには、データの質を確保することが非常に重要になる。具体的な対策としては、まずデータの品質向上に投資し、AIモデルに入力されるデータが常に正確で一貫性があることを保証するための管理体制（ガバナンスフレームワーク）を確立することだ。次に、「シフトレフト・オブザーバビリティ」というアプローチを取り入れる。これは、監視を開発サイクルの早い段階、つまり設計やプログラミングの段階から組み込むことで、問題が手遅れになる前に発見し、対処するリスクとコストを削減するという考え方である。さらに、AIを活用した監視戦略は、すべてのシステムに一律に適用するのではなく、各アプリケーションやサービスの重要性や特性に応じて、個別にカスタマイズすることが求められる。この「シフトレフト」のアプローチにより、監視を開発の初期段階から統合することで、組織は潜在的な問題を早期に特定し、高額なシステム停止や性能問題のリスクを減らすことができるのだ。

五つ目の誤解は、「システムの停止だけが監視で最も重要な指標である」というものだ。しかし、現代では「遅いことは新たな停止である」と言われるほど、システムのパフォーマンス低下も非常に大きな問題となる。システムが完全に停止していなくても、例えばウェブページの読み込みに時間がかかったり、操作への反応が遅かったりするだけで、顧客の信頼は着実に失われていく。モバイルユーザーの53%は、ウェブページが表示されるまでに3秒以上かかると、すぐにそのページから離れてしまうというデータがその深刻さを示している。つまり、システム停止という「目に見える障害」が発生するずっと前から、パフォーマンスの低下は静かに顧客の信頼を蝕んでいるのだ。したがって、監視は単にシステムが利用可能かどうか（可用性）を追跡するだけでなく、ウェブページの読み込み時間やトランザクションの処理速度といった、ユーザーが実際に感じる体験の質を測る指標へと進化しなければならない。この課題に対処するためには、まず、従来のシステムの稼働時間（アップタイム）の指標に加えて、応答の遅延時間、読み込み時間、取引の完了率といったユーザー体験の指標（XLOs）を積極的に追跡する必要がある。これにより、監視の焦点がユーザー満足度とビジネスの成果に確実に合致する。次に、過去のデータ傾向を分析し、ユーザーに影響が出る前に潜在的な速度低下を予測する「予測分析」を活用することが重要だ。これにより、問題が表面化する前にproactive（先行的な）な対応が可能となる。さらに、トラフィックの急増やシステムの資源不足といった一般的な性能問題に対して、自動的に対応する計画（プロアクティブな修復）を導入することで、ユーザーへの影響を最小限に抑え、常にスムーズな体験を提供できるようになる。AIを活用した予測分析をIT運用に組み込むことで、組織は監視のアプローチを「問題が起きてから対応する（リアクティブ）」ものから、「問題が起きる前に対応する（プロアクティブ）」ものへと変え、システム全体の信頼性を向上させることができる。

このように、企業が直面するシステムの複雑さが増すにつれて、監視は単なる裏方の業務から、システムの回復力を高め、顧客の信頼を築き、競争力を生み出すための戦略的な要へと変貌した。古い監視の考え方に固執するITの責任者たちは、競合他社だけでなく、自社の顧客の期待からも取り残されるリスクを負うことになる。ここで説明した5つの誤解は、組織が監視に対するアプローチを根本的に見直す必要があることを強く示している。現代の監視は、システムの稼働時間やデータの収集量だけを追うものではない。それは、ITのパフォーマンスをビジネスの目標と一致させ、ユーザー体験を最優先し、予測分析を活用して問題を先取りする、という新しい考え方を指す。これらの原則を取り入れることで、ITの責任者は監視を単なるコストではなく、企業の競争優位性へと転換できるだろう。

重要なことは、「本当に大切なものを監視しているか、それとも単に監視しやすいものを監視しているだけか」という問いを常に自分に投げかけることだ。この問いに対する答えが、シームレスなデジタル体験が成功の基盤となる現代において、企業が生き残り、成長できるかを決定するだろう。