source":"The Operational Experience Crisis","target":"運用経験の危機

• 分散度とOESの相関係数： この負の関係は、アプリケーションがより多くの環境に展開されるほど、運用経験が低下することを示しています。<>
  各環境では、独自のツール、ポリシー、統合の課題が生じ、制御が断片化され、応答が遅くなります。
• アプリケーション件数とOESの相関: +0.05
  単独では、アプリケーションのボリュームと運用上の摩擦にはほとんど相関がありません。 しかし、分散と組み合わせると、よりはっきりとした全体像が見えてきます。多くのアプリと多数の環境を持つ組織は、最も低いOESスコアに苦しんでいます。

アプリケーションのスケールアップは垂直方向の圧力：アプリが増えるほど、構成、ポリシー、更新の管理も増加します。 配布は水平方向の複雑さ：を高めます。環境が多くなるほど、より多くの統合、可視化ツール、専門知識が必要となります。

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。

金融サービス、エネルギー、製造などの業界は、OESのスコアが最も低い一方で、流通とアプリケーション規模が最も大きい業界の中にも含まれています。 一方、教育や医療は、一般的にアプリケーション数が少なくインフラストラクチャのトポロジーもシンプルなため、OESのスコアは大幅に高くなっています。

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。

• 回答者の41％が、ベンダーAPIとの連携やスクリプト作成が最も時間を要する作業だと述べています。
• クラウドネイティブ環境の組織でも、自動化はしばしば「スクリプトの集まり」を意味し、効率的なオーケストレーションを指していません。

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、遅延や非効率性が特定のツールやプロセスに限定されていないことを示しています。 むしろ、それらは断片化された承認チェーンやプロセスのサイロ化、統合されていないシステムによる、システム的かつ構造的な問題です。

• 回答者のほぼ30%は、承認や引き継ぎを待つことが遅延の主要な要因だと挙げています。
• 18%は、ツール間の統合不足が非効率の大きな原因であると報告しています。

{"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。

• AIへの関心とOESの相関関係は0.62であり、最も苦しんでいる人ほどAI介入に最も適応しやすいことを示しています。
• チームは AI に人間を置き換えることを望んでいるのではなく、反復的でエラーが起きやすい作業の認知負荷を軽減したいと考えています：ログの要約、ポリシーの生成、ステータス報告、自動スケーリングなど。

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の組み合わせは、独特な運用上の課題を生み出します。 それぞれの要素は単独ではOESに与える影響は限定的ですが、共に作用することで測定可能な摩擦を引き起こします。

• アプリケーション数が多く、複数の環境で展開されている業界（例：金融サービス、エネルギー、製造業）は、OESのスコアが最も低くなっています。
• 一方、アプリのポートフォリオや環境の多様性が小さい教育や医療などの分野では、はるかに高いスコアを獲得しました。

複雑さが複合的な機能であることを強調しています。規模（垂直的な負担）と分散（水平的な広がり）が増大するにつれて、複雑さも増していきます。 そしてそこに、自動化、特にAIOpsが役立つだけでなく、不可欠な存在となるのです。

グローバルなアプリケーション戦略レポート2025のデータは明確です。 業界を問わず、最大の運用上の課題は珍しいものではなく、痛烈に馴染み深いものです:

• {"source":"Fragmented deployment topologies spread across public cloud, private data centers, colocation, edge, and SaaS.","target":"断片化された展開トポロジーは、パブリッククラウド、プライベートデータセンター、コロケーション、エッジ、SaaSにまたがって展開されています。"}
• {"source":"Rising application volume and velocity, especially in highly digitized sectors.","target":"アプリケーションの増加と速度の加速、特に高度にデジタル化されたセクターで。"}
• 壊れやすいスクリプトや部族の知識への継続的な依存は、基本的な自動化を脆弱にし、拡張を難しくします。

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。

• {"ja-JP":"56%は、ログの要約やスクリプトの生成、ポリシーの適用など、反復的または複雑なタスクにAIの支援を望んでいます"}
• 38%はAIに自動的に構成を調整し、意思決定を行うことを望んでいる。提案するだけでなく、実行してほしいと考えています。
• わずか 6％がAIツールに全く興味を示さないのは、変化への渇望がいかに広く浸透しているかを示す少数派です。

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。

壊れたハンドオフを修正するために書かれたすべてのスクリプト。 手動承認によるすべての遅延展開。 システムが相互に通信できないために作成されたすべてのチケット。 これらは小さな不便さではなく、運用上の負債を積み重ねる原因です。

デジタルパフォーマンスがビジネスパフォーマンスとなる世界では、その負債は直接的に：

• 市場投入までの時間が長い
• セキュリティとコンプライアンスのリスクの増大
• 燃え尽き症候群と過酷な労働による人材の減少

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。