明治学院大学は白金と横浜にキャンパスを構えており、どちらのシステムも白金キャンパスの情報システム部が管理をしている。委託の職員も含めて 30 名ほどで、PC 管理、AV 機器系、アプリケーション、各種サポートなどを対応している。監視対象は物理サーバー、仮想サーバー（VM ware）、基幹LAN（スイッチ、ルーター、ファイアウォール等）、無線 LAN（コントローラー、アクセスポイント）、クラウド（Azure）である。

元は OSS を使用して死活監視を行っていた。学内の無線通信が不安定になる事象が頻発していたが、異常に気が付くことができず、後手の対応となっており、また、どのアクセスポイントにどれくらいの台数が接続されているのかという情報を確認することができないため、原因特定につながる調査ができなかった。

コロナの流行開始から 1 年半が経過し、リモート授業が減少して登校する学生数が増えてきたことにともない、学生からの「Wi-Fi が繋がらない」という問い合わせ数も増加してきた。

ネットワークの安定稼働を実現するため、性能情報を監視できるツールを導入してデータを収集し、正確な原因特定と再発防止に繋げることとなった。

System Answer G3（以下 G3）はマルチベンダーに対応しているため、これまで監視を実施していなかった機器にも対象を広げることができ、学内ネットワーク全体を俯瞰的に監視できるようになった。隅々まで監視しようとするとどうしても設定の手間がかかると思っていたが、事前に評価を行ったところ、基本設定からカスタムした作りこみまで容易に実行することができた。価格も 他社の統合監視ツールと比較すると安価であり、明治学院大学の求めている監視レベルを実現し、かつ手間なく導入するために最適だと感じ、採用に至った。

大学の場合、システムの不調に関する報告が時間が経過してから上がってくることが多い。例えば教員が情報システム部の窓口に立ち寄った際に「先週の講義の際に接続が切れた」と伝えられる、学期末の会議で「今学期は無線の調子が悪かった気がする」という話題が上がる などである。G3 なら 1 分間隔で最大 5 年分のデータが残るため、遅れて上がってきた報告に対しても詳細な調査ができる。

また、学校は曜日と時間で時間割が決まっているため、多くのデータにきれいに周期性がある。これを利用して、過去の性能データから周期性がある傾向を自動学習してその傾向から外れたイベントを自動検知・アラート通知する「変動検知機能」をはじめ、G3 ならではの分析機能を有効に活用することができる。

また、システム監視運用のノウハウ取得のため、運用支援（年 4 回）も導入した。監視ツールは「入れて終わり」ではないので、定期的に監視設定を見直したり、プロ目線のデータ活用・分析方法に関する知見を職員全員に浸透させていきたい。

今後、一部のシステムをクラウドに移行することを検討している。G3 でリソース全体の使われ方をチェックして無駄のないようにコントロールすることで、ランニングコストの削減に役立てていきたい。