AIOps

AI技術を活用してITシステムの運用を自動化・効率化する取り組み。大量のログやメトリクスデータをAIが分析し、異常検知、障害予測、自動復旧などを実現する。

AI技術を活用してIT運用を自動化・高度化するアプローチ。機械学習を用いたログ分析、異常検知、障害予測、自動復旧などを実現する。大量のシステム運用データからパターンを学習し、運用管理の効率化と品質向上を図る。

AI技術を活用してIT運用を自動化・高度化するアプローチ。機械学習を用いたログ分析、異常検知、障害予測、自動復旧などを実現する。大量のシステム運用データからパターンを学習し、運用管理の効率化と品質向上を図る。

AIや機械学習をIT運用に適用し、監視データ、ログ、イベントを分析して、異常の検知、原因の推定、対処の自動化を行うこと。大量のアラートの集約やノイズの除去、障害の予兆の検知により、運用の負荷を減らし復旧を早める。

特定の作業やタスクに特化して設計されたAI。画像認識、音声認識、チェスなど限定された領域で人間を上回る性能を発揮するが、その領域外のタスクは処理できない。現在実用化されているAIの大部分がこれに該当する。

AGIとも呼ばれる。人間と同等以上の知的能力を持ち、あらゆる知的タスクをこなせるAI。現時点では実現されておらず、研究開発段階にある。特化型AIと対比される概念。

テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを自動的に生成できるAI。大量のデータから学習したパターンをもとに、人間が作成したかのようなコンテンツを創造する。ChatGPTなどが代表例。

音声認識やAI技術を活用して、ユーザの質問に回答したり、タスクを実行したりする対話型のソフトウェア。スマートスピーカーやスマートフォンに搭載され、日常生活の支援を行う。

説明可能なAIのこと。AIが導き出した判断や予測の根拠を人間が理解できる形で説明できるAI技術。ブラックボックス化しがちなAIの意思決定プロセスの透明性を高め、信頼性の向上を目指す。

HITLとも略される。AIシステムの意思決定プロセスに人間の判断を組み込む仕組み。AIの出力を人間がレビュー・修正することで、精度向上や倫理的な問題の回避を図る。