当コラムをご覧いただき、ありがとうございます。
今回はシステム運用の運用工数削減について、書いてみたいと思います。
IT業界における「システム運用」は、直接的に組織にとっての利益を生み出さないため、コストを抑えるよう、経営者や管理職から指示されることが多い傾向にあります。しかし、組織が安定してサービスを提供し、ビジネスを継続するためには、システムが安定稼働している必要があります。そのため、実際には非常に重要な現場が「システム運用」であることは間違いありません。
システム運用の業務は、一般的にサーバが正常に動いているか確認し、不具合があれば直すというような、監視と保守のようなイメージを持っている方もいるかと思います。
実際にはそれだけではなく、次のような業務があります。

あくまでおおまかな区分で記載していますが、これらの業務を遂行するだけでも、工数がかかることはおわかり頂けると思います。とはいえ、運用システムも発展を続けているため、以前と比べると工数がかからないのでは？ということも耳にします。
本コラムでは、実際のシステム運用の現場の状況を考察し、改善方法を考えます。

システム運用の作業工数は増加・減少？

実際のシステム運用の現場では、工数は増加しているのでしょうか。結論からお伝えしますと、ほとんどの現場では作業工数は増加しています。工数増加の要因としまして、一部にはなりますが、次のような例が挙げられます。

【システムの多様化と高度化】

サービスを構成しているシステム環境は、年々多様化や高度化が進み、１つのシステムでできることが多くなっている半面、運用担当者に求められる「知識量」「実施可能内容」は増加しています。システム多様化に伴い、運用担当者が行う作業は増加しています。
多様化は、システムの利用者から見るとサービスの内容が増えるため良いことのように思えますが、運用担当者にとってはたとえ簡単なルーチンワークであろうと、作業量は単純に増加することになるのです。運用現場としては、育成を担当する人員も減ってしまうことで、ジリ貧の状態になることが多いです。また、そのために育成ができなくなり、即戦力となる要員を確保せざるを得ないため、要員コストは当然上がってしまう状況もあります。
システムの高度化も相まって、運用担当者の育成に時間がかかり、育成が完了するまでに人の交代や退任が発生する状況もあります。
運用現場としては、育成を担当する人員も減ってしまうことで、ジリ貧の状態になることが多いです。
また、そのために育成ができなくなり、即戦力となる要員を確保せざるを得ないため、要員コストは当然上がってしまう状況もあります。

【要求されるサービスレベルの向上】

年々、セキュリティや可用性などのように、求められるサービスレベルが上がり続けている項目があります。
例えば、ひとりで実施していた項目であっても、要求のレベルやオペレーションミスの発生などにより、全作業のダブルチェックが必要となったとします。これは、作業工数は倍加する事になります。また、セキュリティを担保するために、作業端末のパッチ適用状態を確認するツールを導入したとします。すると、ツールの導入管理だけでなく、ツールの情報を集約するシステムの運用も必要となり、システム運用の作業が規模の差はありますが、作業が増えることになります。
サービスレベルを向上するために仕組みや手順を導入すると、それに伴うシステム運用の作業工数は増えます。一度リリースしたシステムを、そのまま利用する場合もありますが、多くのシステムはサービスレベルの向上を目指し、仕組みや手順を導入しています。
よくある２例を挙げましたが、これらによる作業工数の増加が、運用システム改善による工数減少分を上回ることがよくあります。
作業工数が増えると、必要な人手が増える・・・当然の帰結です。

改善するには

一つの手法ですべてを解決するような万能な解決策はありません。ですが、工数を下げる方法にはいくつか方法があります。その例を挙げてみましょう。

• 作業手順の整理
  作業手順を年に一度など定期的に確認し、改善できる箇所がないか、負担の大きい箇所はないかを調査し、手順の最適化を行います。
• 作業担当の見直し
  作業項目別に工数を測定し、作業担当別に稼働率などで作業負担の状況を可視化します。その結果を用いて、作業担当者の割り当てや作業分担の見直しを行います。
• 自動化の導入
  RPAやRBA（SDT×Kompiraなど）など、自動化によるシステム運用の作業工数削減です。作業の中で、機械的な判断が可能な作業項目に対して、ツールによる運用を行います。今まで人が実施していた項目をツールが行うため、単純に工数を減らすことが可能です。ただ、RPAやRBAもシステムの一部ですので、安定動作をさせるためには「システム運用」が必要となることに、注意が必要です。

上記はよくある運用改善であり、場面によっては効果を発揮します。ですが、やり方を間違えると改善効果以上に工数や費用が掛かってしまいます。そのため、改善をするためには、その改善プロセス全体が重要となり、それぞれのシステム運用環境に適した改善方法をとることが求められます。

最後に

弊社は、運用プロフェッショナルとして、長年にわたり運用の改善を繰り返してまいりました。その中で効果の大きかったノウハウを用いて、お客様への提案を行っております。
自動化を用いた運用の効率化をはじめ、作業手順や作業担当の見直しを含めたハイブリッドな解決手法も提案しております。
システム運用に関して、少しでもお悩みをお持ちでしたらお気軽にご連絡頂けると幸いです。
私どもの技術でシステム運用業務を「今より楽」に「快適」に「楽しく」できると思います。
お問い合わせを、心よりお待ちしております。

情シス業務の効率化を進めるための具体的な方法を知りたい方は、
【情シス業務効率化の手引き書】資料をご覧ください。

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デジタル技術が大きく発展しており、日々の業務もより効率的にこなせるようになってきました。中には、AIやディープラーニングによる自動化が進んでいる企業も少なくありません。その影響範囲は、IT業界に限った話ではなく、製造業などの工場自動化まで普及しています。実は、製造業の工場自動化は得られる効果が大変大きく、今後のデジタル社会を生き抜くうえで、重要な役割を担っているのです。
今回は、工場自動化のメリットや今後の課題、実際の導入事例を解説します。現状把握し、自動化の足掛かりになれば幸いです。

工場自動化とは

そもそも工場自動化は、ファクトリーオートメーション（FA）とも呼ばれ、生産ラインの自動化を意味しています。

従来のライン作業は単調な作業を繰り返すことが多く、ヒューマンエラーの発生率が高いことや、品質のばらつきやコストの増加などが課題です。工場自動化により、これらの問題が解決できる可能性が高くなり、生産効率の改善に繋がります。
また、工場自動化を導入する際に、指標となる自動化レベルがあります。自動化レベルは、5段階のレベルに分類され、そのうちのレベル3と4が自動化に該当します。自動化前の現状を正しく把握し、何を・どこまで自動化するのか目標を定める際に活用することが、工場自動化の成功への秘訣です。自動化レベルは生産ラインの課題を解決するうえで、重要な役割を担っているので、事前の確認を怠らないようにしましょう。

自動化レベルの指標

工場自動化が発展する背景

工場自動化が発展する背景に以下の2つが挙げられます。

深刻な人材不足

少子化が進み、生産年齢人口の減少が顕著な中、製造業でも深刻な人材不足が顕在化しつつあります。2019年版ものづくり白書によると、人材確保に何らかの課題があると答えた企業は94.8%となっており、特に技能人材の確保が課題となっている企業は55%にまで及んでいます。生産年齢人口の減少が進むことで「熟練の職人技術」が失われていきます。

人材不足が深刻化する中、求められる人材も抜本的に変化しており、育成コストをかけずに手を動かせる人材やITリテラシーの高い人材の確保が優先されているため「熟練の職人技術」の継承が困難になっています。工場自動化は、これらの問題を総合的に解決できるのです。

第4次産業革命の展開

現在は、デジタルトランスフォーメーション（DX）が提唱されており、デジタル化を取り巻く環境は大きく発展しています。中でもAI・IoTを筆頭に様々な技術が複合的に活用されるようになり、第4次産業革命の到来とも言われています。

第4次産業革命は、技術開発を中心とした知識集約型産業であり、現状は情報処理や医療、教育の分野で活用が進んでいますが、今後は製造業でもデジタル化が進むことが予見されています。今後益々、各方面でデジタル化が顕著となるため、製造業が今後のデジタル社会で生き残るためには、早急なデジタル化を進める必要があるのです。

工場自動化のメリット

工場自動化は様々なメリットがあり、次の4つは特に大きな効果が見込めます。

人手不足の解消

2019年版ものづくり白書の通り、製造業でも人手不足が懸念されており、人材確保が難しくなっています。工場勤務の根底にマイナスなイメージを持つ人も多く、また、業種によっては危険を伴う作業も存在するため、工場で働きたいと考える人が減少していることも事実です。
工場自動化が進めば、必要最低限の人材を確保するだけで作業ができるようになるため、人手不足の解消に繋がります。

人件費の削減

最近では、人件費の上昇が問題視されていますが、工場自動化により、人件費の大幅な削減が期待できます。工場内での作業者を必要最小限に抑えることができ、突発的に人材確保が必要な場合でも、慌てず対処することができます。

生産性・品質の向上

製造業において、生産性や品質管理にの指標となる要素が4つあります。
それぞれ「Man：人」「Machine：設備」「Material：材料」「Method：方法」を意味し、4つの要素を4Mと呼びます。4Mは生産ラインの適切性や出来上がった製品の品質に関わる重要な要素となっています。どれか1つでも欠けてしまうと、品質トラブルを招いてしまう恐れがありますが、工場自動化により、4M全ての要素が担保できるようになります。

危険な作業の代替

工場での作業は、少しのミスが怪我に繋がったり、場合によっては命に関わる危険性があります。季節によっては、熱中症や風邪などのリスクもあります。工場自動化によって、人では危険が伴っていた作業も、安心して作業を進めることができ、怪我の心配がなくなります。

工場自動化の導入事例

工場や生産ラインの自動化が進んでいる企業は多数存在し、幅広く自動化が実現されています。
実際の導入事例を3つ解説します。

工場自動化に関する今後の課題

工場自動化は、従来の慣習を覆す画期的な技術ですが、その背景には無視できない課題も存在します。
例を挙げると、次の3つが該当します。

機器の操作者・管理者の育成

工場自動化の機器は複雑である程度の知識がなければ正しく操作することができません。
また、生産ラインの大部分を自動化している場合は、機器のメンテナンスを含めた管理を徹底する必要があります。技能面の育成だけでなく、機器方面に関する育成も進めなければいけません。従来とは異なる人材確保が必要となるのです。

繊細な作業の実現

工場の自動化はAIやディープラーニングと異なり、どうしても作業者による介入が必要です。
例えば、機器のメンテナンスや管理、細かい作業の確認や修正など、機械での自動化は難しい領域があります。
これらの自動化はAIやディープラーニングの導入によって解決できるため、将来的にこれらの導入を検討している場合は、自動化導入前にベンダーに相談することをおすすめします。

システム障害やエラー発生の懸念

工場を自動化することでヒューマンエラーは削減できますが、その反面、システム障害やエラー発生の懸念があります。これらはベンダーによるサポートが保証されていますが、定期的にメンテナンスや機器交換などを意識して運用することが重要です。万が一、障害が発生すると、生産数の減少や業務の進捗に影響があるため、自動化したシステムを監視する専門の企業に運用面をサポートしてもらうことも選択肢の1つです。
また、自動化が実現することで、システムのバージョンアップやシステムメンテナンスを疎かにする傾向があります。

まとめ

今回は、工場自動化のメリットや今後の課題、実際の導入事例を解説しました。工場自動化は大きなメリットがある反面、課題も明確に存在します。今後のデジタル社会で生き残るためには、自動化を導入して終わりではなく、残りの課題の解決方法を模索することも大切です。

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IoTが広く認知されたことで、ビジネスから一般生活まで活用の幅が広がりました。一方で、IoTと類似したM2Mも潜在的に活用の幅が広がっていることをご存知でしょうか。M2Mという言葉はIoTよりも古くから存在していますが、馴染みがない分聞き慣れない人も多くいます。しかし、実はM2MにはIoTやビッグデータと深い関係があるのです。今回は、M2Mの概要やメリット、IoTとの違いやビッグデータとの関係、M2Mの市場について解説します。

M2Mとは

M2M（Machine to Machine）とは、人が介入せずに機器同士が相互にデータをやりとりする仕組みです。M2Mの適用範囲は非常に広く、物流現場や車両運行システム、自動販売機のリモート管理、電力・ガスメーターの自動検針など、様々な場面で利用されています。他の機器へ向けたデータの送受信やアラートの発令、機器同士の制御をできるようになり、機器のコントロールが容易になります。

M2MとIoTの違い

M2Mと混同されるものに、IoT（Internet of Things）があります。
M2Mが機器と機器が互いに通信や制御を行うことに対して、IoTはモノをインターネットに繋ぐことで、PCやタブレット、スマートフォン、電化製品、家具など、様々なモノからデータを収集できます。収集したデータは、顧客行動の分析を主として活用されます。
一見、M2MとIoTは、人が介入せず機器同士で通信できるため、同じ仕組みを持っているように見えます。しかし、M2Mは機器に取り付けたセンサーを介して相互通信を行うため、IoTのように取得した情報を自らクラウドやインターネットへ送信することはできません。もしもインターネットを介して送信を行う場合は、IoTを組み合わせることで実現できます。

このようにM2MとIoTは、インターネットの介在の有無や活用目的が大きな違いですが、両者を組み合わせることで、より活用の幅も広がるため、今後ますます密接に関わっていくと言えます。

M2Mのメリット

M2Mによる機器同士の制御は様々なメリットを得ることができます。代表的なメリットを2つ紹介します。

正確に機器を制御できる

機器同士が相互にデータのやり取りを行うことで、緻密で複雑な作業でも高度な制御が実現できます。ヒューマンエラーの削減にも繋がり、効率化の面においても大きな効果が見込めます。

故障や障害を早期に検知できる

M2Mでは、単一の機器同士が連携するだけでなく、システム全体を構成する機器から工場や発電所などの大型施設に亘って監視できます。その結果、機器の故障や障害の発生を事前に検知し原因の特定ができるため、大事になる前に対策ができます。

ビッグデータとM2M

センサー同士の通信技術が発達したことで、様々な機器に内蔵できるほどリーズナブルで小型なセンサーが増えています。その結果、より高度で多様なデータを収集できるようになり、IoTと組み合わせることで、ビッグデータとしての活用が実現できました。センサーを内蔵した機器は、利用機能や収集可能な時間などの制限がないため、利用すればするだけデータを蓄積できます。大型施設内でもビッグデータを活用することで、より効率的にムダのない運用ができるようになります。M2Mで収集したデータはIoTを通じてビッグデータ化することで大きな効果を得ることができるのです。

M2Mの課題

様々なメリットがあるM2Mですが、中には明確な課題も存在します。その一例として、システム構築のコストが高いこと・構築までに時間もかかること等が挙げられます。導入の前段階として、M2Mを適用する範囲やネットワークを介した通信の必要性など、細部の仕様を決めなければいけません。設備全体でM2Mを取り入れる場合、時間もコストもかかる上、安定した接続を実現できるのか、という点においても課題が残ります。現存する機器を新調する場合もあるため、導入までのハードルは高いと言える可能性もあります。

M2M市場の今後の動向

株式会社矢野経済研究所の調査結果によると、国内のM2M市場はコロナ禍においても右肩上がりであることが伺えます。2019年までは一定のペースで市場が拡大していますが、2020年以降は新型コロナウィルスの影響により、市場が鈍化しています。

しかし、通年では、人手不足への対応やリモート志向の向上、多様な通信方式の登場などが起因し、市場は上昇傾向です。2024年のM2M市場は、約2650億円にも昇ると予測され、IoTと組み合わせたシステムやプラットフォーム、5Gを導入したIoTソリューションなど、M2Mを軸とした様々な機器の導入が進むと予想されます。

M2Mの事例

最後に、M2Mを活用した事例を紹介します。どの事例でも効率化の実現や手間が削減されたことでサービスの品質向上に繋がっています。

エレベーターのリモート監視

M2MやIoTの分野において、最も話題となるのがエレベーターのリモート監視です。
エレベーターは人命に関わる危険があるため、機器の状態を正確に把握する必要があります。それらの危機をM2Mによって相互通信することで、異常が発生する前に検知でき、ムダな手間を削減した上で最適な対処を施すことができます。

プレス機のリモート操作による保守管理

自動車や食品メーカーの工場で利用されるプレス機の中には、リモート操作でプレス機内の温度計測や異常を検知する機能が備わっています。緊急時でも異常の発生源を事前に把握した上で現地での修理ができるため、システムダウンの時間を最小限に短縮することができます。

まとめ

今回は、M2Mの概要やメリット、IoTとの違いやビッグデータとの関係、M2M市場について解説しました。M2Mによってデータ収集・活用の場は広がり、また、人を介さずとも高度な業務を行えるようになり、より満足度の高いサービスを実現できます。今後の市場にも期待できる分野のため、気になる方はM2Mの導入を検討してみてください。

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