分断されたインフラデータという根本問題

多くの企業は、Infrastructure as Code（IaC）やオーケストレーションツールを使ってIT運用の自動化を進めています。しかし、これらの仕組みは正確なインフラ情報があって初めて機能します。

ところが現実のIT環境では、

• ネットワーク情報は別ツール
• クラウド設定は別の管理システム
• 運用情報はスプレッドシート

といった形で情報が散在し、更新タイミングもバラバラです。

この状態では自動化の信頼性が下がり、AIシステムが判断を誤るリスクも高まります。こうした**“ダーティーデータ問題”**が、AIOps（AIを活用したIT運用）の導入を妨げる要因になっていると指摘されています。

Infrahub：インフラの「信頼できる単一ソース」

Infrahubは、企業インフラの情報を単一の統合データモデルで管理するプラットフォームです。

ネットワーク、データセンター、クラウドリソースなどをスキーマファースト（構造定義先行）のデータモデルとして管理し、組織内のさまざまなツールと同期します。

これにより、分散していた技術情報や運用データが一元化され、

• 自動化ツール
• 構成管理システム
• 運用ワークフロー

などが同じ信頼できるデータを参照できるようになります。

結果として、インフラ自動化でよく起きる「データの不一致による失敗」を減らすことが狙いです。

グラフデータベースを採用した理由

Infrahubの特徴の一つがグラフデータベースの採用です。

ITインフラは本質的に「関係性のネットワーク」です。例えば次のような依存関係があります。

• デバイスは回線に接続
• サービスはクラスタに依存
• ポリシーは複数のインフラ層に適用

グラフデータベースはこうした複雑な依存関係をそのまま表現できる構造を持っています。

その結果、エンジニアやAIシステムは単なる構成データではなく、**「どの変更がどこに影響するか」**という文脈を理解できます。例えば設定変更を適用する前に、影響を受けるサービスを事前に評価することが可能になります。

Gitのようなネイティブ版管理で安全な変更

Infrahubには、インフラデータに対するネイティブなバージョン管理機能も組み込まれています。

これはソフトウェア開発で一般的なGitワークフローに近く、インフラ変更を次のように扱えます。

• 変更提案の作成
• レビューと承認
• 以前のバージョンとの比較
• 自動チェックによる検証
• 問題があればロールバック

この仕組みにより、本番環境に影響を与える前に変更を安全に検証できます。

特にAIエージェントが運用変更を提案・実行する時代では、変更履歴と監査性を確保することが非常に重要になります。

AI運用のためのデータ基盤

OpsMillはInfrahubを、AIによるインフラ運用の基盤レイヤーとして位置付けています。

AIエージェントがインフラを理解して操作するためには、

• 構造化されたデータ
• 一貫した情報
• 最新の状態

が必要です。もしデータが断片化していれば、AIは誤った判断を下す可能性があります。

Infrahubはインフラ情報を統合し構造化することで、AIが安全に判断できる運用コンテキストを提供します。

1400万ドルの資金調達が意味するもの

OpsMillはIRIS主導のシリーズAで1400万ドルを調達しました。投資にはBGV、Serena、Partechも参加しています。

この資金は主に以下に使われる予定です。

• Infrahubプラットフォームの開発強化
• エンジニアリングおよびプロダクトチームの拡大
• 市場展開（Go‑to‑Market）の強化

すでに企業での導入も進んでおり、TikTokで本番運用されているほか、欧州のクラウド事業者ではデプロイ時間が5日から15分に短縮されたという報告もあります。

変わりつつあるインフラ運用の考え方

OpsMillの取り組みは、企業ITの大きな変化を象徴しています。

従来は「自動化ツール」や「AIモデル」に注目が集まりがちでした。しかし現在、多くの企業が気付き始めているのは、自動化の本当の土台はデータ品質だということです。

信頼できるシステム・オブ・レコード（記録基盤）がなければ、自動化やAIは効率化どころかエラーを増幅させる可能性があります。

Infrahubのようなプラットフォームは、インフラデータを一貫性・監査性・機械可読性のある形で管理することで、AI時代のIT運用の基盤を整えようとしているのです。

分断されたインフラデータという根本問題

多くの企業は、Infrastructure as Code（IaC）やオーケストレーションツールを使ってIT運用の自動化を進めています。しかし、これらの仕組みは正確なインフラ情報があって初めて機能します。

ところが現実のIT環境では、

• ネットワーク情報は別ツール
• クラウド設定は別の管理システム
• 運用情報はスプレッドシート

といった形で情報が散在し、更新タイミングもバラバラです。

この状態では自動化の信頼性が下がり、AIシステムが判断を誤るリスクも高まります。こうした**“ダーティーデータ問題”**が、AIOps（AIを活用したIT運用）の導入を妨げる要因になっていると指摘されています。

Infrahub：インフラの「信頼できる単一ソース」

Infrahubは、企業インフラの情報を単一の統合データモデルで管理するプラットフォームです。

ネットワーク、データセンター、クラウドリソースなどをスキーマファースト（構造定義先行）のデータモデルとして管理し、組織内のさまざまなツールと同期します。

これにより、分散していた技術情報や運用データが一元化され、

• 自動化ツール
• 構成管理システム
• 運用ワークフロー

などが同じ信頼できるデータを参照できるようになります。

結果として、インフラ自動化でよく起きる「データの不一致による失敗」を減らすことが狙いです。

グラフデータベースを採用した理由

Infrahubの特徴の一つがグラフデータベースの採用です。

ITインフラは本質的に「関係性のネットワーク」です。例えば次のような依存関係があります。

• デバイスは回線に接続
• サービスはクラスタに依存
• ポリシーは複数のインフラ層に適用

グラフデータベースはこうした複雑な依存関係をそのまま表現できる構造を持っています。

その結果、エンジニアやAIシステムは単なる構成データではなく、**「どの変更がどこに影響するか」**という文脈を理解できます。例えば設定変更を適用する前に、影響を受けるサービスを事前に評価することが可能になります。

Gitのようなネイティブ版管理で安全な変更

Infrahubには、インフラデータに対するネイティブなバージョン管理機能も組み込まれています。

これはソフトウェア開発で一般的なGitワークフローに近く、インフラ変更を次のように扱えます。

• 変更提案の作成
• レビューと承認
• 以前のバージョンとの比較
• 自動チェックによる検証
• 問題があればロールバック

この仕組みにより、本番環境に影響を与える前に変更を安全に検証できます。

特にAIエージェントが運用変更を提案・実行する時代では、変更履歴と監査性を確保することが非常に重要になります。

AI運用のためのデータ基盤

OpsMillはInfrahubを、AIによるインフラ運用の基盤レイヤーとして位置付けています。

AIエージェントがインフラを理解して操作するためには、

• 構造化されたデータ
• 一貫した情報
• 最新の状態

が必要です。もしデータが断片化していれば、AIは誤った判断を下す可能性があります。

Infrahubはインフラ情報を統合し構造化することで、AIが安全に判断できる運用コンテキストを提供します。

1400万ドルの資金調達が意味するもの

OpsMillはIRIS主導のシリーズAで1400万ドルを調達しました。投資にはBGV、Serena、Partechも参加しています。

この資金は主に以下に使われる予定です。

• Infrahubプラットフォームの開発強化
• エンジニアリングおよびプロダクトチームの拡大
• 市場展開（Go‑to‑Market）の強化

すでに企業での導入も進んでおり、TikTokで本番運用されているほか、欧州のクラウド事業者ではデプロイ時間が5日から15分に短縮されたという報告もあります。

変わりつつあるインフラ運用の考え方

OpsMillの取り組みは、企業ITの大きな変化を象徴しています。

従来は「自動化ツール」や「AIモデル」に注目が集まりがちでした。しかし現在、多くの企業が気付き始めているのは、自動化の本当の土台はデータ品質だということです。

信頼できるシステム・オブ・レコード（記録基盤）がなければ、自動化やAIは効率化どころかエラーを増幅させる可能性があります。

Infrahubのようなプラットフォームは、インフラデータを一貫性・監査性・機械可読性のある形で管理することで、AI時代のIT運用の基盤を整えようとしているのです。