2025年アプリケーション戦略レポートからの洞察
組織がデジタルサービスをより迅速かつ安全に、効率的に提供しようとする中で、運用の複雑さが最大の障壁となっています。 マルチクラウドや分散アプリケーション、ハイブリッドアーキテクチャの活用拡大に伴い、IT運用チームは時間を要する作業と断片化されたワークフローに直面しています。 従来の指標では、運用担当者が日々経験する複雑な摩擦を正確に把握できません。
このギャップを埋めるために、運用経験スコア(OES)は、運用上の課題を定量化し、自動化、特に AI 駆動型運用(AIOps)が必要不可欠となるポイントを浮き彫りにする複合指標です。 このスコアは、ITチームの運用効率やボトルネック、非効率の所在をデータに基づいて明確に示します。
私たちは、他の技術分野が「エクスペリエンス」をどのように測定しているかを調査し、そこから3つの柱にわたってデータを集約する式を導き出しました。
このアプローチは、より高い満足度を評価し、手作業や非効率性が支配的な環境を罰します。 これを運用経験スコアと呼びます。
回答者全体の平均OESは5.50であり、業種別セグメントによって大きなばらつきがあります。 結果は以下の通りです:
最大の OES スコアは 10 で、10 は最適な体験(タスクの複雑さが低く、効率が高く、満足度も高い)を示し、1 は劣った体験(タスクの複雑さが高く、効率が低く、満足度も低い)を表します。
このデータで特に注目されるのは、規制が厳しい業界でOESが顕著に低いことです。 金融サービス、政府、エネルギー・公益事業の各分野は常に業務上の摩擦が多く見受けられます。 これは十分に予想できることです。 これらの業界では厳格なコンプライアンス体制の下で運用しており、手作業での確認や厳しい承認プロセス、遅い変更サイクルが必要とされます。 その結果、自動化ツールを使える場合でも、チームがそれを最大限に活用できないことが多いのです。
規制が厳しい環境ではレガシーインフラが長く残りやすく、統合やモダナイゼーションの課題がワークフローの効率に悪影響を及ぼします。 これらの業界の担当者はAI導入に前向きでも、方針やリスク回避のために採用が遅れることが多いのです。 OES指標はこうした障壁を明確に示し、適切に管理されたAIOpsがコンプライアンスの負担を軽減しながら、迅速なデリバリーに不可欠な役割を担っていることを教えてくれます。
現代のアプリケーション環境は、展開場所だけでなく、その扱う規模自体も複雑です。 多くの組織は、パブリック クラウド、プライベート データ センタ、コロケーション、エッジ、SaaS といった複数のインフラタイプをまたいでいます。 また、それらの環境全体で数十から数百のアプリケーションを運用しています。
影響を具体的に把握するために、2つの重要な指標を分析しました。
アプリケーションの規模が拡大すると縦方向の負荷が増します。つまり、アプリが増えるほど管理すべき設定やポリシー、更新も増えていきます。 分散環境が広がると横方向の複雑さが増します。環境数が増えると、それだけ統合や可視化ツール、専門的な知識がより求められます。
まとめると、それらは運用のスピードに複合的な妨げとなります。
OESのスコアが最も低い金融サービス、エネルギー、製造業は、流通規模とアプリケーションの規模が最も大きい業界でもあります。 対照的に、通常アプリケーション数が少なくシンプルなインフラストラクチャ トポロジを持つ教育や医療分野は、OESスコアが著しく高くなっています。
運用チームは複雑さに対処しているだけでなく、その複雑さに溺れています。 環境が断片化され、規模が拡大するほど、ワークフローは脆弱になり、対応が遅れ、自動化の必要性がますます高まります。
運用エクスペリエンススコアは単なる数値ではなく、ITと運用チームが現代の分散化されしばしば断片化した環境を管理する際の現実的な課題を示しています。 データ全体の傾向を分析すると、痛点とオートメーションおよびAIOpsの導入に対する差し迫った必要性を理解するためのいくつかの共通テーマが見えてきます。
自動化ツールへの長年の投資にもかかわらず、多くの運用作業は依然として手作業のままです。 これは単なるレガシーシステムの問題だけではなく、ツール間のギャップや標準化の欠如、そしてスケールを意図していなかったスクリプトやAPIによる摩擦も原因です。
これは、ハードコーディングされたロジックや部族の知識への依存を減らす、よりインテリジェントで適応性の高い自動化の重要性を示しています。
データは、遅延や非効率が特定のツールや工程だけの問題ではないことを示しています。 むしろ、それらは承認チェーンの分断や工程のサイロ化、システムの非統合といった、構造的かつ体系的な問題です。
{"ja-JP":"これは、ワークフローの効率性を向上させるには、単にツールを導入するだけでなく、プロセスを再構築し、意図と行動の間の遅延を減らすフィードバックループを生み出すことが重要であることを示しています。"}
自動化の成熟度はさまざまですが、AIツールに対するオープンな姿勢は役割や業界を問わず一貫して高いです。 この関心は仮説的なものではなく、運用上の摩擦が大きい領域と強く関連しています。
この意欲は強力なチャンスを示しています: 最も負担を感じているチームに力を与えることで、AIOpsの導入をボトムアップで加速できます。
アプリケーションの規模と分散インフラストラクチャが組み合わさることで、特有の運用課題が生まれます。 それぞれが単独でOESに及ぼす影響は限定的ですが、両者が重なると明確な摩擦を引き起こします。
複雑さは、規模(垂直的負荷)と分散(水平的拡大)の増加に応じて増す複合的な要素だと改めて示しています。 だからこそ、特にAIOpsを用いた自動化は、有用であるだけでなく、欠かせないものになります。
多くのチームがまさに転換点を迎えようとしていることが、最も印象深い発見です。 増え続ける要求、変わらない人員数、旧式のツール、そして手作業の対処法が組み合わさり、持続できないほどの運用負荷をあなたに与えています。
{"ja-JP":"データは明確に語っています。前進すべき道は、より多くのスクリプト、より多くのツール、より多くのダッシュボードを増やすことではなく、運用上のニーズに合わせて進化できるインテリジェントでコンテキストを認識する自動化です。"}
AIが運用エクスペリエンスにどのように位置付けられるかをより理解するために、AIと自動化に関する質問への回答を分析しました。具体的には、回答者がAIを適用したいと考えている分野や、運用でAIの使用に意欲を示した分野を調査しました。 次に、肯定的なAI関連の回答の数を各回答者の運用経験スコア(OES)と比較しました。
これは明確なパターンを示す強い負の相関関係です。つまり、運用上の苦労を多く経験するほど、AIの支援を求める傾向が高まります。 言い換えれば、ログの要約やポリシーの調整、構成の生成など、AIによる支援を最も必要としているのは、運用経験のスコアが最も低い人々です。
これがAIOps導入の緊急性を一層高めています。 組織はAIを新しいものとして追い求めているわけではありません。むしろ、現在直面している課題を解決するために必要な手段として活用しています。 規模や複雑さ、旧態依然のプロセスが原因であれ、こうした課題がインテリジェントでコンテキストを理解し、日常の運用に組み込まれた自動化への現場からの需要を生み出しています。
このデータは、AIOps への関心が願望ではなく実用的なものであることを示しています。 回答者は、投機的な将来のユースケースを夢見ているわけではなく、現在のワークフローにおける時間の浪費をなくし、手作業の複雑さを軽減しようとしています。
スクリプト作成やログの要約、サービスのスケーリングは先進的な取り組みではなく、現代のインフラ運用に伴う日常的な負担です。 そして、まさにそこにAIの支援を望んでいます。
結果は明確な結論を示しています。AIに最も熱心なチームは、確実に守る力が最も弱い傾向にあります。
あなたはコア業務のタスクを自動化・効率化し、拡大できるツールを求めています。 現状のバラバラなスクリプト、壊れやすいワークフロー、手作業のトリアージでは対応しきれません。
これにより、OESフレームワークの核心的な主張を強化します: 運用の複雑さは測定可能で苦痛を伴い、IT運用におけるAIの需要の高まりと深く結びついています。
運用エクスペリエンススコアは明確で定量的な指標を示します。現代のIT運用は限界に近づいています。 規模、分散、複雑さの増大により、従来のツールや人手中心のプロセスでは対応できなくなりました。 その結果、摩擦が増え、運用コストが上昇し、技術チーム全体で燃え尽きのリスクが高まっています。
グローバルState of Application Strategy Report 2025のデータは明白です。 あらゆる業界で、主要な運用上の課題は珍しいものではなく、誰もが痛感しているものです。
これらの現実は新しいものではないですが、人間の努力だけでは解決できないという認識が高まっていることが新たな傾向です。
それでも、希望の光もあります:実践者は準備が整っています。
調査の回答から、痛みに最も近い人々ほど変化を受け入れる意欲が高いことがわかります。
これは文化的な変化の兆候です。チームはAIを恐れているのではなく、むしろそれを求めています。 人間の判断を置き換えるためではなく、判断を強化し、加速させ、単調な作業から解放するためです。
連携ミスを直すために書いたスクリプトがすべてそうです。 手動承認が原因で遅れるデプロイがすべてそうです。 システム同士の連携不足で発生するチケットがすべてそうです。 これらは単なる小さな不便ではなく、運用コストを積み上げる大きな原因です。
デジタルパフォーマンスがそのままビジネス成果になる時代において、その負債は次のように直結します。
OESはこの隠れたコストを正確に明らかにし、どの組織が最も遅れをとるリスクが高いかを示しています。
インフラストラクチャが物理から仮想、そしてクラウドネイティブに移行したのと同様に、運用も手動からインテリジェントへと進化させる必要があります。 AIOpsはトレンドではなく、エンタープライズ運用の進化における次の成熟段階です。
AIOpsを導入する組織は:
そうでないものは? ビジネスのペースに追いつけないワークフローに縛られたままです。
AIOpsは、複雑さによって引き起こされる運用体験の危機に対処するために必要不可欠な進化です。 もはやあれば良いものではなく、なくてはならないものです。
タスク達成率
ワークフローの効率化
ユーザー満足度
分散性とアプリケーションのフットプリント
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