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2023 年は AI が企業での会話に登場した年であり、2024 年は AI が過剰宣伝された年でしたが、2025 年は AI が行動を起こす年です。
「エージェントAI「チャットボット」は、応答の生成だけでなく、運用、判断、そして解決まで行う次世代システムの象徴的な用語として急速に定着しました。受動的なチャットボットから自律的なエージェントへの移行が進行しており、IT運用チームにとってその影響は計り知れません。
LogicMonitorは先日開催したエグゼクティブブリーフィング「ITOpsの卓越性に向けたエージェント型AIの解読」において、OpenAIのデジタルネイティブ担当責任者であるJason Lee氏、LogicMonitorのAI担当ゼネラルマネージャーであるKarthik SJ氏、そしてヨーロッパを代表するマネージドサービスプロバイダー（MSP）であるDevoteam Managed ServicesのグループディレクターであるGaël Grootaert氏という、錚々たる顔ぶれを揃えました。この錚々たるメンバーが集結し、エージェント型AIの真の意味を解き明かしました。そしてさらに重要なのは、企業やサービスプロバイダーが複雑でリスクの高いインフラを管理する方法を、エージェント型AIがどのように変革しつつあるのかを解き明かしたのです。
月間3,000件のインシデントを400件未満に削減し、夜間のエスカレーションを60%削減するなど、AIエージェントが今日の運用に真のインパクトをもたらしている様子が対談で明らかになりました。ITOpsに深く関わっている方、AIOpsを探求している方、あるいはチームのスケールアップ方法を再考している方など、現場から学ぶべき情報をお届けします。
エージェントAIの分析
AIエージェントは、私たちが機械とインタラクトし、仕事を委任する方法において、急速に次の大きな飛躍を遂げつつあります。しかし、OpenAIのデジタルネイティブ担当責任者であるジェイソン・リー氏がウェビナーで説明したように、 すべての「エージェント」が平等に作られているわけではないこの言葉は至る所で使われていますが、正確に定義している人はほとんどいません。OpenAIは明確な線引きをしています。 エージェントは単に会話するだけではありません。運用も行います。
従来のLLMベースのチャットボットはプロンプトに応答しますが、AIエージェントはユーザーに代わって行動を起こすシステムです。目標達成、ワークフローの実行、ツールとのやり取り、そして重要な点として、ガードレール内での動作を行います。ジェイソン氏によると、OpenAIは2025年を「エージェントの年」と捉えており、目新しさを超えて真の実用性へと進化していくとしています。
OpenAIは、エージェントAIを「ユーザーに代わって自律的に作業を行うAI」と定義しています。つまり、タスクを与えると、それを実行するAIです。ジェイソン氏によると、エージェントAIには一般的に4つの重要な要素があります。
- インテリジェンスLLM は基礎的な推論能力を提供します。
- ワークフロー: エージェントの目的と手順をガイドする構造またはルーチン。
- インテグレーション: エージェントがタスクを完了するために呼び出すことができる API または外部システム。
- ガードレール: 信頼性、セキュリティ、および意図した結果との整合性を保証するコントロール。
しかし、真のブレークスルーは、よりスマートな個々のエージェントを構築することではなく、連携し、タスクをハンドオフし、より複雑な問題を解決できる専門エージェントのネットワークをオーケストレーションすることにあります。これは、継続的に学習し、反復し、共にスケールするシステム内のノードと考えてください。
このアーキテクチャはすでに実際の結果をもたらしています。
- 顧客サポートOpenAI では、現在、多くのサポート チケットがエージェントによって解決されており、その一部は音声とテキストを処理するマルチモーダルになっています。
- 従業員の生産性コーディング アシスタントは現在、意味のあるコードを自律的に生成できます。たとえば、ある組織では、約 1,000 人分の作業を実行するシステムを導入しました。
- ビジネス上の意思決定エージェントは、人間には到底及ばないスピードと規模でデータを取得、分析、コンテキスト化することでチームを強化します。
Jason が述べたように、私たちは「検索エンジンとしての AI」から労働力の拡張としての AI への移行を目撃しています。つまり、日常的な作業を自動化し、複雑な作業を加速し、企業内の規模のあり方を再定義するのです。
AIデータセンターのブームが重要な理由
エージェントAIがエンジンだとすれば、インフラは燃料だ。そしてOpenAIは両方に大きな賭けをしている。ジェイソン・リーは、 スターゲイト プロジェクトOpenAIはデータインフラに500億ドル規模のムーンショット投資を行いました。このプロジェクトの目標は、米国におけるOpenAIのための新たなAIインフラの構築です。ジェイソン氏は、これがOpenAIが今後も能力を構築していく上での中核を成すものであり、AIエージェントがあらゆる場所に存在し、ワークフローに組み込まれ、自律的に動作し、誰もがいつでも利用できる未来の基盤を築くことになると述べました。
なぜ緊急なのか？それは需要が爆発的に増加しているからだ。AIエージェントはもはやテキスト処理だけにとどまらない。音声によるインタラクション、画像分析、動画生成、そしてリアルタイムでの意思決定までも行う。このレベルの能力には、高度なコンピューティング能力が求められる。ジェイソン氏によると、 今後数年間は、処理能力に対する飽くなき欲求が生まれるだろうより多くの企業や個人が、日常業務、運用ワークフロー、さらには戦略計画の処理に AI を活用するようになっています。
しかし、全体像は一面的ではありません。モデルが賢くなるにつれて、効率性も高まり、より少ないリソースでより多くの成果を上げられるようになります。需要の増加と効率性の向上という緊張関係は、2つの対立する理論を生み出しました。
- 大規模なインフラが不可欠 個人および企業のコンテキスト全体にわたるインテリジェントエージェントの将来の需要に対応するためです。
- モデルの効率性が需要を上回るハイパースケールのインフラストラクチャを必要とせずに AI を広く利用できるようになります。
IT 運用チームにとって、メッセージは明確です。 インフラを事後対応的に拡張する余裕はないインテリジェントな、 可観測性主導型AIを活用したシステムは、サポートするワークロードと同じ速さで進化します。バグのトリアージ、アラートの相関分析、ハイブリッド環境の管理など、AIを支えるインフラストラクチャは、AI自体と同様に俊敏性と適応性を備えていなければなりません。
LogicMonitor の Agentic AIOps
長年の誇大宣伝にもかかわらず、伝統的な AI Ops これまで、期待に応えられなかったのは主に以下の点です。対応が甘く、脆弱で、成果よりもダッシュボードを重視しすぎていました。アラートや複雑さに埋もれてしまった組織にとって、従来のAIOpsツールはノイズの中のシグナルとなってしまいました。
代わりに、LogicMonitorのアプローチは エージェントファースト と 結果重視洞察を表面化させるためではなく、行動を起こすために構築されています。その戦略の核心は エドウィン AIIT 運用のための AI エージェント。
Edwinはチャットボットでも副操縦士でもありません。オンプレミスとクラウドの両方でITエコシステム全体をサポートし、チームのリアルタイムな問題検出、診断、解決能力を強化する運用パートナーです。
LogicMonitorのプラットフォームは、ハイブリッドインフラストラクチャ全体で毎日1.5兆XNUMX億件以上のメトリクスを処理しています。これは、データの深度、自動化、そして生成AIの組み合わせによって実現される、地球規模の可観測性です。Edwin AIは、この膨大なデータをどのようにして速度へと変換するのでしょうか。
- イベントインテリジェンスEdwin は、ノイズの多い信号を相関させ、根本原因を特定し、実際に重要なことを明らかにすることで、アラート疲労を軽減します。
- GenAIエージェント過去 48 時間以内に何が変わったかを知りたいですか? ダッシュボードを即座に構築したいですか? ベンダーのサイトからドキュメントを取得したいですか? Edwin なら、システム、データ ソース、形式を問わず、瞬時にそれを実現します。
- オートメーションEdwin は、人間の介入なしに、ランブックを実行し、ワークフローをトリガーし、自己修復をサポートできます。
その結果、Edwin はチームの時間を節約し、MTTR を短縮し、熟練したエンジニアが問題解決ではなく戦略に集中できるようにします。
パートナースポットライト: Devoteam がエージェント AI を活用してスマートに拡張する方法
オーバーと 11,000か国以上に25人のコンサルタント, デボチーム は、ヨーロッパのトップクラスのマネージドサービスプロバイダーであり、クラウド、サイバー、データ、サステナビリティを通じてデジタルトランスフォーメーションを推進するリーダーです。 AWS、Google Cloud、Microsoft Azureの3つの認定パートナー同社は、測定可能な影響をもたらしながら技術的な複雑さを乗り越えることで評判を築いてきました。
AIエージェントがMSPにとって重要な理由
Devoteam Managed Services のグループ ディレクターである Gaël Grootaert 氏は、次のように述べています。「私たちは時に消防士のようなものです。AI は、顧客側に影響を与えるあらゆる問題を軽減するのに役立ちます。」
現代の MSP顧客の期待は高まる一方で、エラーの許容範囲は縮小しています。AIエージェントは、スケールとスピードの両方を実現する手段として登場し、最前線のエンジニアとバックエンドのサポートチームがより迅速かつスマートに、そしてより透明性の高い業務を遂行できるよう支援しています。
エージェントAIで複雑さに取り組む
今日のIT環境は、クラウド、ハイブリッド、オンプレミスのスタックにまたがって広がっています。こうした複雑さに伴い、次のような課題が常に発生しています。
- 信号ノイズと警戒疲労
- サイロに閉じ込められた部族の知識
- 重大な問題の診断と解決の遅れ
問題をトリアージし、関連する洞察を明らかにし、運用上の知識を保存する AI エージェントを導入することで、Devoteam は平均解決時間 (MTTR) を大幅に改善し、混乱を理解するための人間の負担を軽減することができます。
LogicMonitor + Edwin AIの活用
これを大規模に実現するために、DevoteamはLogicMonitorを統合型オブザーバビリティプラットフォームとして活用しています。これは、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、オンプレミス環境を1つのツールでカバーするものです。Edwin AIをこのスタックに統合することで、Devoteamチームは3つの重要なメリットを得ています。
- 誤検出の減少 よりスマートなアラート相関を通じて
- 明確さと文脈データダンプではなく
- 継続的なイノベーションLogicMonitorがEdwin AIを進化させる
この 3 つのアプローチにより、Devoteam はクライアント環境が複雑化しても高いサービス レベルを維持できます。
使用例: 3,000件以上のインシデントから400件未満
注目すべき顧客事例の一つは、レガシーSIプロバイダーからの移行を進めていた大企業の事例です。LogicMonitorとEdwin AIを導入してから3,000ヶ月以内に、Devoteamは顧客の月間インシデント数を400件以上からXNUMX件未満に削減しました。
このストーリーは、Edwin AI によってもたらされた測定可能で持続可能な変革の一例にすぎません。
- 入射ノイズを90%以上削減
- 午前3時のエスカレーションが減少
- オンコールコストの大幅な削減
- そして最も重要なのは、 顧客満足度とNPS
目的を持って実装されたエージェント AI は次のようになります。
将来を見据えて：Devoteamのエージェント型AIOpsのビジョン
Devoteamは、AIエージェントがサポートの役割をはるかに超えて進化し、 リアルタイムアナリスト、予測トラブルシューター、インフラストラクチャに精通したアドバイザー今後数年間で、AIは単なる補助ではなく、 アドバイス, 予想する, 建築家.
ガエル・グロータート氏によると、「[AIエージェント]は人間の10倍、あるいは100倍の速度で…複雑な問題に対処できるようになる」とのことです。言い換えれば、AIエージェントは近い将来、インシデントが表面化する前に複数の修復パスをシミュレーション・評価できるようになり、単に問題が発生してから対応するだけでなく、システムの運用方法をプロアクティブに構築できるようになるということです。
この進化により、エージェント AIOps は新たな領域へと進出します。
- 積極的なインシデント予防迅速な解決だけではありません。
- 動的なインフラストラクチャの推奨事項 静的なベスト プラクティスではなく、テレメトリに基づいています。
- 自動シナリオモデリング サービスの中断を未然に防ぐためです。
競争力を維持したいMSPにとって、行動を起こす必要性は明白です。ガエルは次のように述べています。 「選択の余地はない。いつするかの問題ではなく、どのようにするかの問題だ。」
Devoteamの見解では、その証明はインテリジェントな自動化、成果重視のAI、そして大規模な価値提供への飽くなき追求によって実現されます。市場はまさにそのような方向に向かっているのではなく、既にその方向に向かっています。
MSPとITリーダーへのアドバイス：待つのをやめて、実証を始めよう
ウェビナー中に Devoteam から明確に伝えられたメッセージが 1 つあるとすれば、それは次のとおりです。 傍観者から抜け出せ。 AIエージェントは今日、ビジネスに真のインパクトをもたらしています。MSPとITリーダーにとって唯一の疑問は、 どのくらい速く あなたは移転する意思があります。
次のステップ：
- 小さくても、今すぐ始めましょう。 概念実証を実行しましょう。ノイズの多い手動プロセスを選択し、AIエージェントによる自動化をテストします。価値を証明するのに壮大なスケールは必要ありません。
- セキュリティと IT を早い段階で導入します。 AI導入はサイロ化したままでは成功しません。リスク評価からツールの統合まで、社内の連携が不可欠です。特に信頼が全てであるMSP環境ではなおさらです。
- 誇大宣伝ではなく、結果に焦点を当てます。 AIイニシアチブを、インシデント数の削減、解決の迅速化、エスカレーションの減少といった具体的かつ測定可能な改善に結び付けることができなければ、それはまだ準備ができていません。朗報です。これらの指標は達成可能な範囲にあります。
- それを成し遂げたパートナーに頼ってください。 ワークショップ、ガイド付きの導入、LogicMonitor などの AI ネイティブ プラットフォームを利用すると、学習曲線を短縮し、効果的な拡張を図ることができます。
エージェント AI の実験は価値を証明することです。 価値を証明するための最速の道は、今すぐに実際の問題の解決を始めることです。
エージェント AI が登場しました。行動する準備はできていますか?
エージェント型AIは、仕事の進め方を根本的に変えるものです。この変化を受け入れる企業やMSPは、従来のツールでは到底実現できない、より迅速な拡張、よりスマートな運用、そしてレジリエンス（回復力）を獲得できるようになります。
OpenAI、LogicMonitor、Devoteamからのメッセージは明確でした。これはもはや実験ではなく、実行なのです。AIエージェントはすでにチケットの解決、障害の防止、ノイズの削減、そしてデータに基づくリアルタイムの意思決定を行っています。
この勢いの中心にあるのは エドウィンA 統合された可観測性、生成 AI、実際の自動化を組み合わせて具体的な成果をもたらす、エージェント AIOps 専用のプラットフォームです。
- アラートが少なくなります。
- より速い解決。
- より良い顧客体験。
今こそ、Edwin が IT 運用にどのような効果をもたらすかを確認するときです。 デモを入手する.
LogicMonitorでEdwin AIのコンテンツ戦略を率いるMargo Poda氏。エンタープライズテクノロジーとAIスタートアップの両方での経験を持つ彼女は、複雑なトピックを明確かつ関連性が高く、読む価値のあるものにすることに注力しています。特に、似たようなコンテンツが溢れている分野において、その重要性は増しています。彼女はAIを誇大宣伝するためではなく、AIが実際に何ができるのかを人々に理解してもらうためにここにいます。
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