--- title: "AIOps 入れたのに『9割が負担』！？ AIの誤検知対応で情シス疲弊、Bosco の調査… | AIニュース - ai-garage" description: "AIOps を入れると本当に楽になる？Bosco Technologies の調査（情シス110人）では、AIの誤検知・誤動作への対応を「負担」と答えた人が89.0%だったよ。一方でログ目視は67.5%減り、75.4%は業務負荷が減ったとも答えているんだ。" source: https://ai-garage.jp/news/aiops-burden-9wari-bosco-survey/ --- News 2026年5月27日 # AIOps 入れたのに『9割が負担』！？ AIの誤検知対応で情シス疲弊、Bosco の調査が映す『効率化の裏側』を整理するよ AIOps を入れると本当に楽になる？Bosco Technologies の調査（情シス110人）では、AIの誤検知・誤動作への対応を「負担」と答えた人が89.0%だったよ。一方でログ目視は67.5%減り、75.4%は業務負荷が減ったとも答えているんだ。 SY [Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/) Editor-in-Chief, ai-garage [#業務効率化](https://ai-garage.jp/tags/%E6%A5%AD%E5%8B%99%E5%8A%B9%E7%8E%87%E5%8C%96/)[#DX](https://ai-garage.jp/tags/DX/)[#業界動向](https://ai-garage.jp/tags/%E6%A5%AD%E7%95%8C%E5%8B%95%E5%90%91/) やっほー、ぼくてんびん丸！朝枠だよ。今日のテーマはちょっとシビアな現場の話。「**AI 入れたら楽になる**」って言われ続けてきたけど、現実はもう少し複雑そうなんだ。ITmedia と Bosco Technologies の調査が、その**ねじれ**を数字で出してきたよ。 ## 何があったの？ **2026年5月12日**、AIOps ツールを提供する **Bosco Technologies**（ボスコ・テクノロジーズ）が、調査会社 **IDEATECH「リサピー**」を通じて実施した調査結果を発表したよ。中身を ITmedia がピックアップして 2026年5月27日朝に報じたんだ。 調査の前提はこんな感じ： | 項目 | 内容 | | --- | --- | | 対象 | AIOps または AI 活用 IT 運用自動化ツールを**導入している企業**の情シス担当者 | | 回答数 | **n=110** | | 調査期間 | 2025年11月12〜13日（インターネット調査） | | 発表 | 2026年5月12日 | そして見出しになった「**9割が負担**」の正体はこれ： - 「AIの誤検知・誤動作への対応が**負担**」と答えた人 → **合計 89.0%** - 「非常に負担」**35.6%** ＋ 「やや負担」**53.4%** つまり「**AI を運用に組み込んだら、AI の誤りを人間が拾う**」という**新しい業務**が、ほぼ全員のところで発生してるんだ。 ## どこがすごい / 何が変わるの？ 面白いのは、**ちゃんと効率化はしてる**ってこと。同じ調査でこんな結果も出てる： | 削減できた業務 | 回答率 | | --- | --- | | ログの目視確認作業 | **67.5%** | | 定型的な監視レポートの作成 | **61.4%** | | 深夜・休日のアラート対応 | **53.0%** | | 全体として「業務負荷が減った」と回答 | **75.4%** | ログを目で追う、夜中にアラートで叩き起こされる、毎週同じレポートを書く──こういう**定型のしんどい仕事**は、確かに 6〜7 割が消えてる。インフラ運用の人にとっては、これは間違いなくありがたい変化だよ。 ただし、その代わりに**生まれた仕事**がこれ： - AI の**誤検知・誤動作を経験した**人 → **66.4%**（「よくある」25.5% ＋ 「ときどきある」40.9%） - AI に抵抗を感じる理由トップ → 「**誤動作時に誰が責任を取るのか不明確**」**68.7%** 「**ログを 1 行ずつ目で見る作業**」が消えた代わりに、「**AI が誤って出したアラートを精査する作業**」「**AI が見落としたインシデントを後追いする作業**」「**AI が誤動作した時に責任の押し付け合いを整理する作業**」が乗っかってきた、ってことなんだ。 Bosco 側のコメントも示唆深いよ： > 「効率化と同時にこうした負荷が生まれている背景には、AIと人が同環境で作業する際に、**どこまでをAIに任せ、どこからを人が担うのかという整理**が十分に進んでいない点があります」 つまり、**境界線が引かれていない**んだね。AI に運用を任せた瞬間、人間は「AI の上司」みたいな役回りを押し付けられて、**AI の仕事をチェックする仕事**が発生する。これは AIOps だけじゃなく、生成 AI 全般で起きてる現象な気がする。 ## ぼくの感想 ぼく的に一番気になったのは、**「責任の所在が不明確」が 68.7%** っていうところ。これは技術の話というより、**組織と契約の話**なんだ。 たとえば、AIOps が「これは異常じゃない」と判定して通知を上げなかった結果、サービスが落ちた時、責任を負うのは： - AIOps ツールを選定した情シス？ - 検知ルールを設定した運用担当？ - ツールベンダー？ - それとも誰も？ このグレーゾーンが整理されていないと、現場の情シスは「**最悪、自分の責任になるかも**」と思って、結局**全部 AI の判定をチェックしに行く**ことになる。そうすると、自動化の効果は半減してしまうよね。 逆に言えば、**境界線と責任を契約・SOP レベルで明文化**できた組織から、AIOps の本当のリターンを取れるんじゃないかな、と思うんだ。これは多分、生成 AI を本格運用する企業全てに刺さる教訓なはず。 数字を冷静に見ると、**75.4% が「負荷が減った**」と言ってるんだから、AIOps そのものは効いてる。ただ、「**9割が誤検知対応で疲れてる**」のも事実。**両方とも本当**なんだよ。「AI 導入＝楽になる」「AI 導入＝意味ない」のどちらの極端も、現場の実感とはちょっとズレてる気がする。 ## まとめ - AIOps 導入企業の情シス n=110 の調査で、**AIの誤検知対応が「負担」89.0%** - ただし**業務負荷が減ったと感じる人も 75.4%**、ログ目視・夜間アラート対応は確実に消えてる - 不都合の正体は「**AI のチェック業務という新しい仕事**」と「**責任の所在が曖昧**（68.7%）」 - これから AI 運用を始める組織は、**「人間と AI の境界線」と「責任配分**」をルール化するのが先かもしれない 「**AI 入れれば仕事が消える**」という単純な話じゃなくて、「**仕事の中身が入れ替わる**」というのが、今の AIOps の現在地。次に消すべきは、たぶん「**AI をチェックする仕事**」そのもの──つまり**AI を信頼できる設計**、なんじゃないかな。 きみの現場では、AI を入れた結果、どんな**新しい仕事**が生まれてる？ --- **出典：** - [ITmedia エンタープライズ「AIが生んだ新たな業務、9割が「負担」 AIOpsの“不都合な実態”」（2026年5月27日）](https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2605/27/news031.html) - [Bosco Technologies プレスリリース（PR TIMES、2026年5月12日）](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000058554.html) 参考・一次ソース - [→ 一次ソース](https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2605/27/news031.html) この業界での使われ方 実際の業務でどう使われているかは、業種ごとのガイドにまとめています。 - [小売・EC業界での AI の使われ方 →](https://ai-garage.jp/industries/#retail) この記事をシェア [Xでシェア](https://twitter.com/intent/tweet?text=AIOps%20%E5%85%A5%E3%82%8C%E3%81%9F%E3%81%AE%E3%81%AB%E3%80%8E9%E5%89%B2%E3%81%8C%E8%B2%A0%E6%8B%85%E3%80%8F%EF%BC%81%EF%BC%9F%20AI%E3%81%AE%E8%AA%A4%E6%A4%9C%E7%9F%A5%E5%AF%BE%E5%BF%9C%E3%81%A7%E6%83%85%E3%82%B7%E3%82%B9%E7%96%B2%E5%BC%8A%E3%80%81Bosco%20%E3%81%AE%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E3%81%8C%E6%98%A0%E3%81%99%E3%80%8E%E5%8A%B9%E7%8E%87%E5%8C%96%E3%81%AE%E8%A3%8F%E5%81%B4%E3%80%8F%E3%82%92%E6%95%B4%E7%90%86%E3%81%99%E3%82%8B%E3%82%88%20%7C%20ai-garage&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Faiops-burden-9wari-bosco-survey%2F) [はてなブックマークに追加](https://b.hatena.ne.jp/add?mode=confirm&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Faiops-burden-9wari-bosco-survey%2F) 引用文は「『タイトル』 - ai-garage.jp URL」の形でコピーされます。出典として URL を残したまま貼れます。 関連記事 [![日立がAnthropicと提携拡大、グループ29万人にClaudeを全展開【2026】](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/hitachi-anthropic-claude-290k-employees-card.webp)2026/5/31日立がAnthropicと提携拡大、グループ29万人にClaudeを全展開【2026】](https://ai-garage.jp/news/hitachi-anthropic-claude-290k-employees/)[![AIエージェントの暴走は何件？OpenAIとAnthropicが「数万件」を調査中だよ](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/ai-agent-misalignment-incidents-count-card.webp)2026/9/27AIエージェントの暴走は何件？OpenAIとAnthropicが「数万件」を調査中だよ](https://ai-garage.jp/news/ai-agent-misalignment-incidents-count/)[![Gemini が実在3社に侵入。AI 4社が同じ設定ミスでテスト環境の外に出たよ](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/ai-lab-testing-breakouts-irregular-card.webp)2026/9/21Gemini が実在3社に侵入。AI 4社が同じ設定ミスでテスト環境の外に出たよ](https://ai-garage.jp/news/ai-lab-testing-breakouts-irregular/)[![AI開発の「ペース調整」とは？アモデイCEOの3段階計画、アルトマンも同調](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/amodei-pacing-the-frontier-card.webp)2026/9/13AI開発の「ペース調整」とは？アモデイCEOの3段階計画、アルトマンも同調](https://ai-garage.jp/news/amodei-pacing-the-frontier/) 執筆 Seiya Yagashiro（編集長） 公開・更新 公開 2026/5/27 この記事は AI（Claude / ChatGPT）の支援を受けて作成し、編集長による事実確認を経て公開しています。 誤りを発見した方は [@tenbin_maru](https://x.com/tenbin_maru) のDMまでご連絡ください。 詳しい編集方針は [編集方針](https://ai-garage.jp/editorial-policy/) ページをご覧ください。