システム運用保守の必要機能や標準機能の一覧について

システム運用保守は、監視やバックアップのような土台の機能から、障害対応、定期メンテナンス、問い合わせ対応まで、役割の違う機能が重なって成り立っています。

機能の全体像をまだ把握していない方は、まずシステム運用保守の完全ガイドから読むのがおすすめです。

システム運用保守の全体像は、次のガイドで解説しています。
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監視・バックアップという運用の基盤機能

監視の3種類とリストア検証を運用保守の基盤機能として示す図
監視で異常を捉え、復元できる備えも整える構成です。

運用保守の機能のうち、もっとも土台になるのが監視とバックアップです。これらは目立たない機能ですが、システムを安定して動かし続けるための前提であり、土台が弱いと、ほかの機能がどれだけ充実していても事業継続は守れません。監視は保守費の15〜25%を占める領域とされ(出典:ripla)、それだけ運用保守の中核を成しています。

死活監視・リソース監視・アプリ監視という監視機能

監視機能は、大きく三つの層に分かれます。一つ目はサーバーやネットワークが生きているかを見る死活監視、二つ目はCPU・メモリ・ディスク使用率を見るリソース監視、三つ目はアプリケーションが応答し、レスポンスタイムが基準内かを見るアプリケーション監視です。これらを組み合わせ、異常を検知したら自動でアラートを上げる仕組みが、監視機能の実体です。

監視の価値は、障害を「起きてから知る」のではなく「起きる前に兆候を捉える」点にあり、後述する障害対応や予防保守の入口を担います。たとえば、ディスク使用率が90%を超えたら警告を出す、レスポンスが普段の数倍に悪化したら通知する、といった閾値監視を設定しておけば、サービスが完全に停止する前に手を打てます。

監視機能を委託する際は、何を、どの間隔で、誰に通知するかの設計が成否を分けます。重要度の低いアラートまで大量に飛ばすと「アラート疲れ」が起き、重大なアラートが埋もれて見逃しにつながるため、優先度を整理し、重大度に応じて通知先と通知方法を変える設計が欠かせません。見積もりを比べるときは、監視ツールの種類に加えて、この通知設計の運用ノウハウも評価します。

定期バックアップとリストア検証という保全機能

バックアップ機能は、データを定期的に複製して保管し、万一の障害やデータ破損時に復元できるようにする保全の要です。重要なのは、いざというときに本当に戻せるかどうかです。リストア(復元)の検証まで含めて初めて、バックアップは機能として完結します。

バックアップは取れていても、復元手順が確認されていなければ、緊急時に戻せず役に立たないという事態が起こり得ます。運用保守の機能としてバックアップを評価するときは、取得頻度(日次・週次)、保管世代数、保管場所(オフサイト保管の有無)を確認します。さらに、復元目標時間も見ておきます。

とくにクラウド環境では、「クラウド側のバックアップ機能に任せきりで、自社のデータ消失には責任を負わない」という線引きになっている場合があり、責任範囲の確認が欠かせません。バックアップは事業継続計画の中核機能であり、運用保守の見積もりでも軽く見ないことが大切です。

ポイント

監視とバックアップは、障害対応やSLA管理を支える土台です。委託範囲を比べるときは、監視の通知設計とバックアップの復元検証まで含むかどうかで、見積もりの中身の違いが見えてきます。

障害対応とSLA管理という保証機能

SLA管理で扱う稼働率・応答時間・復旧時間と毎月の実績レポートを示す図
指標と定期報告を組み合わせて品質を確認します。

運用保守の機能のなかで、もっとも「品質保証」の性格が強いのが障害対応とSLA管理です。障害対応は保守費の25〜35%を占める最大の費目とされ(出典:ripla)、運用保守の価値が問われる中心的な機能です。ここをどう設計するかで、システムが止まったときの被害の大きさが左右されます。

一次対応・エスカレーション・恒久対応という障害対応機能

障害対応機能は、検知から復旧までの一連の流れで構成されます。まず障害を検知して関係者へ初報を出す一次対応、より高度な判断が必要な場合に専門チームへ引き継ぐエスカレーション、そして原因を根本から取り除く恒久対応です。

一次データでは、重大障害の初報応答15分・通常2時間、エスカレーション30分、復旧は重大4時間・通常8時間、恒久対応5営業日といった水準が用いられます(出典:ripla)。これらの時間目標が、障害対応機能の「スペック」を表しています。

障害対応を機能として評価するときは、応答や復旧の時間目標に加えて、対応時間帯(平日日中のみか、24時間365日か)も見ます。24時間対応は人件費がかさみ保守費を押し上げますが、事業がシステム停止に耐えられない場合は必須になります。そのうえで、自社の事業がどれだけの停止に耐えられるかを基準に、障害対応の手厚さを決めることが、過不足のない委託の鍵です。

稼働率と応答時間を数値で保証するSLA管理機能

SLA管理は、運用保守の品質を数値で約束し、その達成状況を継続的に測定・報告する機能です。SLA管理の本質は、「測れないものは改善できない」という原則にあります。

代表的な指標が稼働率で、99.9%なら月あたりの許容停止時間は約43分、99.5%ならより緩やかな水準になります(出典:ripla)。SLA管理機能があると、ベンダーは毎月の稼働率や応答時間の実績をレポートし、目標未達なら原因と改善策を説明する責任を負います。

稼働率、平均応答時間、平均復旧時間といった指標を定め、毎月の実績を示せば、品質を感覚ではなく数字で議論できるようになります。SLA管理機能を契約に含めるかどうかで、「努力目標のサービス」になるか「保証のあるサービス」になるかが分かれます。品質を担保したいなら、この機能は外せません。

ポイント

障害対応は、時間目標と対応時間帯を、事業が耐えられる停止の長さに合わせて選ぶ機能です。SLA管理は、毎月の稼働率や応答時間の実績を報告させるかで、保証の強さが分かれます。

定期メンテナンスとアップデート・リリース管理機能

システムは作ったまま放置すると、OSやミドルウェアの脆弱性、ライブラリの陳腐化、データの肥大化などで少しずつ劣化します。これを防ぐのが定期メンテナンスとアップデート・リリース管理の機能で、「壊れたら直す」事後保守と対になる、継続的な手入れの機能群です。

パッチ適用・セキュリティ更新という定期メンテナンス機能

定期メンテナンス機能の中心は、OS・ミドルウェア・ライブラリへのパッチ適用とセキュリティ更新です。日々発見される脆弱性に対して、提供元が公開する修正パッチを計画的に適用しないと、システムは攻撃の標的になります。定期保守は保守費の20〜30%を占めるとされ(出典:ripla)、目立たないものの安全性を支える大切な機能です。

定期メンテナンスでは、パッチを当てる前に検証環境で影響を確認し、本番への適用は利用者の少ない時間帯に計画的に行う、という段取りが欠かせません。この段取りは、安易にパッチを当てて既存機能が動かなくなる「副作用」を防ぐためのものです。

あわせて、ログのローテーションや不要データの整理、証明書の更新といった定型作業も、定期メンテナンスの範囲に含まれます。こうした作業を継続的に回す機能があるかどうかが、システムの寿命を大きく左右します。

軽微改修とリリース管理という変更対応機能

稼働中のシステムには、業務の変化に応じて「画面の項目を一つ追加したい」「帳票のレイアウトを変えたい」といった軽微改修の要望が絶えず発生します。軽微改修は保守費の10〜15%を占めるとされ(出典:ripla)、日々の業務変化に運用保守が追従するための機能です。

これを保守契約に含めておくと、小さな変更のたびに別途見積もりを取る手間が省けます。軽微改修やアップデートを本番へ移すときに欠かせないのが、リリース管理機能です。その中身は、変更内容を検証環境でテストし、リリース手順を整え、問題が起きたときに元に戻せる切り戻し手順まで用意してから本番へ反映することです。

この一連の段取りを管理する機能がないと、リリースのたびに障害を生むリスクが高まります。リリース管理は、変更を安全に積み重ねるための「変更対応の品質保証」だと位置づけられます。

ポイント

定期メンテナンスとリリース管理は、作った後の劣化と変更を計画的に手入れし続けるための機能です。委託では、パッチの検証や切り戻し手順まで受け持つ範囲を、契約前に明らかにしておく必要があります。

AIOps的な自動検知という先進機能と問い合わせ対応

AIOps的な機能の異常の予兆を検知する役割とヘルプデスクの問い合わせ対応を左右で比べる図
自動化と利用者の声を受ける窓口が運用を支えます。

近年の運用保守には、従来の人手中心の監視に加えて、ログやメトリクスを解析して異常の予兆を自動で捉えるAIOps的な機能が広がりつつあります。あわせて、利用者からの問い合わせに応える問い合わせ対応機能も、運用保守の重要な役割です。これらは「攻めの自動化」と「守りの窓口」という両側面から、運用保守の価値を高めます。

異常予兆検知と自動復旧というAIOps機能

AIOps的な機能は、大量のログやメトリクスから「いつもと違う挙動」をパターン学習し、人間が気づく前に異常の予兆を検知します。閾値ベースの従来監視では捉えきれない複合的な異常やゆるやかな劣化を見つけられる点が強みです。

さらに進んだ構成では、典型的な障害に対して、リソースの自動増強やサービスの再起動といった自動復旧まで組み込み、夜間でも人手を介さず一次対応を完結させます。ただし、こうした高度な機能には相応のコストと専門性がともないます。

AI・機械学習を含むシステムの保守(MLOps保守)は月50万〜200万円というレンジもあり(出典:ripla)、すべてのシステムに必要なわけではありません。AIOpsは「24時間365日、大規模なトラフィックを止められない」といった要件のあるシステムで真価を発揮します。なお、自社の事業特性と障害許容度を踏まえ、過剰投資にならない範囲で取り入れるのが賢明です。

ヘルプデスクと問い合わせ対応という窓口機能

運用保守には、システムの裏側を支える機能だけでなく、利用者と接する窓口機能もあります。「操作が分からない」「エラーが出た」といった問い合わせに応えるヘルプデスクは、保守費の10〜20%を占めるとされ(出典:ripla)、利用者の体感品質を大きく左右します。

問い合わせ対応が手薄だと、技術的には正常でも「使いにくいシステム」という評価につながります。また、同じ問い合わせが繰り返されるなら、その背景にはマニュアル不足やUIの分かりにくさが潜んでいます。窓口機能は、運用保守を「ただ動かす」段階から「使われ続ける」段階へ引き上げる役割を担います。

問い合わせ対応機能を評価するときは、受付チャネル(電話・メール・チャット)、対応時間帯、問い合わせ内容を再発防止やFAQ整備に活かす仕組みの有無を確認しましょう。riplaは、フルスクラッチ受託と国内開発の立場から、こうした問い合わせの傾向を運用保守の改善や軽微改修につなげ、使うほど使いやすくする伴走を重視しています。

ポイント

AIOpsは予兆の検知を担う先進機能で、問い合わせ対応は利用者の声を改善につなげる窓口です。取り入れる範囲は、事業の障害許容度と費用を照らして決めます。

まとめ

運用保守の機能群は、担う役割ごとに整理すると全体像をつかみやすくなります。

  • 基盤機能:監視・バックアップ
  • 品質保証:障害対応・SLA管理
  • 健全性の維持:定期メンテナンス・軽微改修・リリース管理
  • 高度な検知と窓口:AIOps的自動検知・問い合わせ対応

運用保守の委託では、すべてを最高水準で揃えるより、自社の事業がどの機能をどこまで必要とするかを見極めることが大切です。

たとえば、停止が許されない事業なら障害対応とSLA管理を手厚くし、変化の多い業務なら軽微改修を厚くするというように、機能ごとに濃淡をつけると過不足のない契約になります。

riplaはフルスクラッチ受託と国内開発を組み合わせ、作った後も必要な機能を必要なだけ提供する運用保守を支援しています。全体像の確認には、あらためて完全ガイドをご活用ください。

会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。

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執筆者プロフィール
張田谷凌央
張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。