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Edwin AIのエージェントオーケストレーターは、作業が複数のツール間を移動する際に、インシデント調査、コンテキスト、および対応を常に整合させ、解決を遅らせる手動の引き継ぎを排除します。
分析結果から得られた証拠と推論をServiceNowやSlackなどのシステムに直接取り込むため、対応担当者は各段階で状況を再構築する必要がなくなります。
これにより、タブの切り替えや再説明といった運用上の負担が軽減され、インシデント対応時間の大部分が失われる原因が解消されます。
これにより、断片化されたワークフローが、各アクションが前のアクションに基づいて構築される連続的なプロセスへと変換され、一貫性が向上し、解決までの時間が短縮されます。
重大なインシデントには、常に2つのタイムラインが並行して進行します。1つ目はインシデントそのもので、サービスの低下、ユーザーへの影響、ビジネスへの影響の蓄積などが起こります。2つ目は目立たないものの、同様にコストのかかるタイムラインです。エンジニアがタブを切り替えたり、新しい対応者に状況を再説明したり、メモをあるツールから別のツールへ手作業で移動したりといった作業です。この2つ目のタイムラインは完全に回避可能です。データが欠落しているからではなく、データが連携されていないために発生するのです。
Edwin AI Agent Orchestratorは、まさにこの問題を解決します。これは単にデータを見るための場所を増やすのではなく、チームが既に利用しているシステム間で調査と対応が連携して進むようにするレイヤーなのです。
インシデント対応にオーケストレーションが必要な理由 孤立したAIアシスタントは、依然として孤立した存在だ。根本原因を明らかにし、次のステップを提案し、何が起こったかを要約することはできるが、その後は停止してしまう。そのため、人間が出力結果を受け取り、次のシステムに手作業で引き継ぐ必要がある。
引き継ぎの段階で時間が浪費される。担当者が、つい先ほど行われた調査の内容を記憶していないツールに状況を再説明し、論理的な説明がチケットの説明文に凝縮され、ブリッジコールに20分遅れて参加したエンジニアが全体像ではなくSlackの要約を受け取る、といった具合だ。
Edwin AIのOrchestratorは、ワークフローの中で最も高度な機能を持つように設計されているわけではありません。ワークフロー全体を貫く糸のような役割を果たし、LogicMonitorとチームが既に利用しているシステム間で対応が進むにつれて、調査のコンテキストを常に繋ぎ止めるレイヤーとして設計されています。
その違いは、一見些細なことのように思えるかもしれませんが、実際には非常に重要です。ポイントソリューションは1つのステップを改善するだけですが、コーディネーションレイヤーはステップ間のあらゆる移行を改善します。インシデントワークフローで実際に時間がロスされるのは、まさにこの移行段階なのです。オーケストレーターは、チームに単一のプラットフォームへの統合や、これまでプロセス構築に使用してきたツールの放棄を求めるものではありません。オーケストレーターは複数のプラットフォームを横断して機能し、調査から得られたコンテキスト、証拠、推論をアクションへと引き継ぐため、システム間の境界で何も再構築する必要がありません。
Edwin AI Orchestratorの機能 オーケストレーターは、ほとんどのツールが不十分なインシデントワークフローの段階で機能し、分析から協調的な行動までを担います。
Edwin AI には、分析の重労働を処理する他の 2 つの機能が搭載されています。1 つ目の AI 調査機能は、対応者が既に利用しているログ、メトリクス、チケット、ナレッジベースなどの情報源から信号を相関付け、何が起こったのか、何が変わったのか、どの証拠が実際に原因を示しているのかを判断する手作業を軽減します。
2つ目のAIトポロジーは、インシデント周辺のサービスと依存関係の状況をリアルタイムでマッピングするため、チームは原因を単独で追跡するのではなく、それが何と関連しているのか、下流で何が影響を受けているのか、そして対応を最初にどこに集中させる必要があるのかを把握できます。
これら2つの機能が診断作業を行います。オーケストレーターはその後の処理を担当します。
オーケストレーターは十分なシグナルを受信すると、複数のエージェントやツールからの入力を統合し、調査を進めます。リアルタイムで継続的に分析、推論、コンテキストの更新を行い、環境全体で何が起こっているのかを包括的に把握します。
そこから、オーケストレーターは、修復のトリガー、下流システムの連携、追加エージェントの投入など、次のステップを調整しながら、コンテキストと推論の完全な連鎖を維持します。その結果、インシデントの筋道を失うことなく、状況の変化に応じて解釈、行動、適応できるシステムが実現します。
その結果、システムを通過するたびにワークフローがリセットされることなく、各ステップが前のステップに基づいて構築されるようになります。そして、何が問題なのかを認識してから対処するまでの間に生じる、インシデントが静かにコスト増につながるというギャップが解消されます。
実際の事件発生時のオーケストレーションの様子 ほとんどのインシデントは同じように始まります。アラートが発報されるか、誰かが何かがおかしいことに気づいてチャットウィンドウに入力する、といった具合です。最初の信号がどのような形で届いたとしても、Edwin AIが調査を開始します。構造化されたワークフローにより、対応者が通常であれば探し出さなければならない状況を即座に把握し始めます。
次に起こることは、通常、手作業が必要となる部分です。ログの確認、関連するメトリクスの抽出、関連している可能性のあるチケットの特定、6か月前に誰かが書いたものの、プレッシャーがかかると誰も見つけられない社内ランブックの検索などです。Edwin AIは、これらの作業を並行して実行し、各ソースから個別に結果を返すのではなく、複数のソースをまとめて相関分析します。タイムラインが再構築され、関連するシグナルが同じ方向を指し示すようになります。
ほとんどのインシデントにおいて、チームはまず何が壊れたのかを大まかに把握しますが、それが何を意味するのかはまだ分かりません。サービスが停止したり、依存関係が予期せぬ動作をしたり、関連する可能性のある変更がプッシュされたりしても、その範囲はまだ不明確です。このような時こそ、コンテキストが最も重要になりますが、同時に最も欠落しているのもこの時です。Edwin AIは、インシデントを取り巻く依存関係レイヤーを明らかにします。何が何と繋がっているのか、影響がどこに及んでいるのか、調査においてどのスレッドが最も緊急の対応を必要とするのか。全体像が明確になります。
そこでオーケストレーターの出番です。オーケストレーターは、サブエージェントやツールからデータを取得し、問題に対する継続的かつ進化的な理解を構築しながら、分析を自ら実行します。問題の推論を進めるにつれて、ツールの呼び出し、修復のトリガー、次のステップの調整など、直接的なアクションを実行できます。
下流工程におけるあらゆる関与は、そのプロセスの副産物である。オーケストレーターの核となる価値は、コンテキストを失ったり、手動での引き継ぎを必要とせずに、単一の連続したループ内で調査、推論、および行動を実行できる能力にある。
根本原因が特定されれば、対応策はすぐに開始されます。既に同じ状況認識に基づいて、関連するすべてのシステムにわたって実行に移されているのです。
チームがオーケストレーションで得られるもの
インシデント発生件数の多いチームにとって、その価値は4つの具体的な形で現れます。
手作業によるトリアージの削減： 複数の情報源の相関分析が1か所で行えるため、対応担当者は複数のシステムを探し回る時間を減らし、発見した情報に基づいて行動する時間を増やすことができます。以前のサービス状況: 影響や依存関係は、事態がすでに必要以上に悪化した後ではなく、調査そのものの過程で明らかになる。より一貫性のある対応： オーケストレーターはシステム間でコンテキストを連携させるため、対応の質は、特定の時点で誰が調査を統括しているかに左右されることはありません。解決までの時間短縮： トリアージ、優先順位付け、実行の各段階における摩擦は積み重なる。これら3つの段階における摩擦を取り除くことが、MTTR（平均修復時間）の大幅な短縮につながる。 既存のスタックを置き換えるのではなく、拡張するために設計されています。 これは、単に交換すれば済むような話ではありません。
Edwin AIのエージェントオーケストレーターは、LogicMonitorをServiceNow、Slack、GitHub、およびインシデントライフサイクル全体でチームが既に利用しているその他のツールと連携させます。これらのシステムはそのまま維持されます。変わるのは、調査と対応がツール間を移動する際にどのように連携を維持するかという点です。LogicMonitorは、インシデント全体を通してコンテキストが保持される場所となり、ツールごとにコンテキストが再構築されることはありません。
調査と行動の間のギャップを埋める あらゆる重大インシデントに共通する2つのタイムラインは、必ずしもそのままである必要はありません。インシデント自体は避けられませんが、タブの切り替え、コンテキストの再説明、ツール境界を越えるたびに最初からやり直される調査といったオーバーヘッドは避けられません。これは、ほとんどのインシデントワークフローで使用されるツールが、互いにコンテキストを共有するように設計されていないために発生します。しかし、これは解決可能な問題です。
Edwin AIがオーケストレーターで解決するのは、まさにこの仕組みです。調査は移動しながらも常に接続状態を維持し、サービスコンテキストはチームの対応方法を変更できるタイミングで提供されます。そして、学習した内容をあらゆるシステムに反映させるレスポンスを実現します。インシデント発生件数が多く、連携の遅れによるコストが静かに蓄積されていくチームにとって、これは単なる些細な改善ではありません。根本的に異なる働き方なのです。
Edwin AI Agent Orchestratorは、既存のツール全体で、シグナルからサポート対象のアクションまでのプロセスをより迅速に行う必要があるチーム向けに構築されています。
断片的な証拠、サービスコンテキストの欠落、または手動による引き継ぎによってインシデント対応が遅れている場合、Edwin AIはそのギャップを埋めるように設計されています。
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