AIとOODAループ： オペレーションの再構築

IT 運用において、 OODA ループ (観察、方向付け、決定、行動) は、迅速な意思決定と適応のための継続的かつ反復的なフレームワークです。 これにより、チームは問題を積極的に検出し、その影響をリアルタイムで評価し、情報に基づいた意思決定を行い、迅速に是正措置を講じることができるため、運用上の混乱を防ぎ、回復力を向上させることができます。

• 観察する： ログ、テレメトリ、システムの健全性をリアルタイムで監視します。
• オリエント： 異常を分析し、アラートを相関させ、コンテキスト内で影響を評価します。
• 決める： 対応の優先順位付け（自動化、エスカレーション、軽減）
• 活動： 修正を実装し、変更をロールバックし、パッチを展開します。

高速で反復的なサイクルは、MTTR の高速化、停止の減少、自動化のスマート化を意味します。 これは単なるアジャイルではなく、常に適応する継続的なループです。 これを IT 運用に適用すると、すべてが変わります。

当社の年次調査では、 OODA ループへの移行を強く支持しています。 組織が直面している課題は、このアプローチの利点と完全に一致しています。

• 観察 – 構成のオーバーヘッドが高い:
  回答者は、複数の API と言語があるため、構成の管理に時間の 40～50%を費やしていると報告しています。 AI でサポートされる OODA ベースのアプローチでは、冗長なシステムや競合するシステムをリアルタイムで検出することで、この負担を軽減できます。
• 方向性 - データの統合と標準化:
  データ レイクと OpenTelemetryへの移行は、「Orient」フェーズの改善に向けた重要な一歩です。 高品質で標準化されたデータにより、イベントのコンテキスト化と相関関係の把握能力が向上し、より迅速かつ正確な意思決定が可能になります。
• 決定 – 部門横断的な効率性:
  多くの回答者は、サイロ化されたプロセスに悩まされている領域として、SLO/SLI レポートと根本原因分析を挙げました。 AI 駆動型の OODA ループは、これらのサイロを解体し、チーム間のコラボレーションと意思決定を改善します。
• 行動 – ゆっくりとした反応的なプロセス:
  現在の順次的な方法では、問題が拡大するまで対処が遅れます。 「Act」フェーズでリアルタイム分析と AI を導入することで、チームは修正を即座に展開し、ダウンタイムを短縮して重大なインシデントを防ぐことができます。