一つのビューでよりスマートなITOps：LogicMonitor + ServiceNowの統合

現代のITOpsリーダーは、インシデントをより迅速に解決し、手作業の負担を軽減し、ますます厳しくなるSLAを満たすという、高まるプレッシャーに直面しています。しかし、ITOpsリーダーは、それぞれが運用状況のごく一部しか提供しない、ばらばらの多数のツールを巧みに使い分けているケースが多々あります。

LogicMonitorとServiceNowは、可観測性とワークフローの統合ビューでこの課題に取り組んでいます。私たちは協力して、 AIエージェント ITOpsにエドウィン AI 観測可能性の面では、 今すぐアシスト ワークフロー側では、情報交換とアクションの促進を目的として設計されています。LogicMonitorからメトリクス、イベント、ログ、トレースが流れ込み、ServiceNowはそのコンテキストをチケット、タスク、または完全に自動化された修正に変換します。 

結果は エージェントAIOps 運用中: 可観測性とサービス ワークフローをリンクして、応答を高速化し、手作業を削減する AI。

このブログでは、次の内容について説明します。

• 従来の ITOM のギャップを明らかにし、LogicMonitor + ServiceNow がどのようにそれを埋めるかを共有します。
• 現在の統合の詳細
• 双方向 AI と自己修復ワークフローに向けたロードマップの概要

従来のITOMの欠点とLogicMonitorの新機能

4つの重要なギャップがあり、 LogicMonitor + ServiceNow 統合 ServiceNowのワークフローはチケットを「オープン」から「完了」に移行しますが、チケットが存在する理由を説明するデータが必ずしも含まれているわけではありません。LogicMonitorは、その不足しているコンテキストを提供し、運用に合わせて調整されたAIレイヤーを追加します。その結果、以下の4つの一般的な問題点をカバーするスタックが実現しました。

1. まず、 観測可能性ギャップトラブルシューティングには、メトリクス、イベント、ログ、トレース（MELT）、そしてシステムの接続状況を示すライブマップが必要です。LogicMonitorは、MELTデータとシステムトポロジをServiceNowに直接ストリーミングし、すべてのチケットに不足していたコンテキストを提供します。
2. 次に来る アラート相関ITOM設定の多くはルールや手動マッチングに依存していますが、クラウドリソースの規模が大きくなると、その限界に達します。Edwin AIは、数千ものアラートをリアルタイムでフィルタリングし、不要な重複を排除し、対応が必要なアラートにフラグを付けます。
3. 汎用 AI はインフラストラクチャ データでつまずくことがよくあります。 専用モデル Edwin AIは、キュー、レイテンシの急増、コンテナのチャーンなど、運用担当者の管轄範囲内で発生するパターンを理解します。提示される推奨事項は、画一的なテキスト分析ではなく、こうした具体的な情報に基づいています。
4. 最後に、 価値ある時間大規模なITOMプロジェクトは、9ヶ月間とコンサルタントの大規模な投入が必要になる場合があります。LogicMonitorは数日で接続し、すぐに学習を開始するため、プロジェクト開始直後から成果を実感できます。

私たちのビジョンの実現方法：主要な統合と機能

ここで、LogicMonitor と ServiceNow の間の主なリンクと、それらのリンクによって日常の運用がどのようにスムーズに行われるかを簡単に見てみましょう。

AIエージェント間コラボレーション

LogicMonitorのEdwin AIとServiceNowのNow Assistの間で、真のエージェント連携を実現しました。これらのAIエージェントは、プラットフォーム間で単に情報を渡すだけでなく、自律性を高め、積極的に意思決定を行います。

LogicMonitorが異常を検知すると、Edwin AIがパターンを分析し、重要性を判断し、状況に応じた判断を下します。Edwinは、考えられる根本原因を自律的に評価し、影響を受けるサービスをマッピングし、影響範囲を計算し、どの情報パッケージが最も効果的に解決を促進するかを独自に決定します。Edwin AIは単体でも仮想チームメンバーとして機能し、通常は煩雑な手作業が必要となる初期のインシデントトリアージを実行します。

このインテリジェンスペイロードはServiceNowに直接送られ、Now Assistが受信エージェントとして機能します。Now Assistは、受信したコンテキストを能動的に処理し、ワークフローの決定を行い、適切な優先度を割り当て、修復手順を開始します。システムは各インシデントの解決経路を継続的に学習し、時間の経過とともに意思決定能力を強化していきます。

現在、エージェント間の通信は主に一方向（LogicMonitor → ServiceNow）で行われていますが、エージェント間の完全な双方向通信に向けて開発を進めています。この進化により、AIエージェントは相互に解決策を交渉し、修復手順を提案・実行し、日常的なインシデントにおいて人間の介入なしにフィードバックループを閉じることが可能になります。

ITOpsチームにとって、この連携は、単に人間を支援するツールから、ワークフロー全体を独立して処理できるインテリジェントエージェントへの根本的な転換を意味します。これにより、チームは画面を切り替えることなく、統合されたインシデント管理とコンテキストを活用できるようになります。長期的な目標は、日常的な問題をエンドツーエンドで解決するインテリジェントエージェントを実現することです。

検出とトポロジーが強化されたCMDB

構成データベースは、古ければ誰にとっても役に立ちません。LogicMonitorは、あらゆるデバイス、サービス、アプリケーションの接続を継続的に検出し、マッピングすることで、ServiceNowのCMDBを最新の状態に保ちます。Edwin AIは、そのスキャンからリアルタイムのナレッジグラフを構築し、新しい資産、変更された設定、上流と下流のリンクといった詳細情報をServiceNowに直接ストリーミングします。スクリプトや夜間のインポート、スプレッドシートのクリーンアップは不要です。

チケットが届く時点で、インシデントにはすでにマップの依存関係が存在します。オペレーターは、どのシステムが危険にさらされているかを確認し、障害の原因を突き止め、他のシステムに影響を与える修正を回避します。最新のCMDBは、単なる棚卸しの文書ではなく、実用的なツールへと進化します。

強化された顧客サポート

LogicMonitorのデータはServiceNowのカスタマーサービス管理ワークスペースにも送られます。ユーザーがチケットを開くと、システムは影響を受けたデバイス、最近のアラート、過去の修正内容を既に把握しています。このコンテキスト情報により、サポートエージェントが尋ねる必要のある質問が絞り込まれ、より迅速に適切な解決策へと誘導されます。 

解決済みのケースはすべてAIにフィードバックされ、次回の対応ではより的確な回答やナレッジベースの記事が表示されます。その結果、メールのやり取りが減り、解決までの時間が短縮され、問題を報告した人にとってよりスムーズな体験が実現します。

インシデントライフサイクル全体でAIを活用する

AIはこのシステムにおけるアドオンではなく、最初のアラートから事後レビューまで、インシデント対応の各段階を結び付けます。Edwin AIがデータを提供し、ServiceNowがワークフローを実行し、これらが連携することで、チームが行動を起こすべき時に必要なインサイトを的確に提示します。

以下の表は、統合 AI がインシデント ライフサイクルの各フェーズをどのようにサポートするかを示しています。

ボトムライン： AIがインシデントライフサイクルのあらゆる段階をガイドすることで、運用は事後対応型の慌ただしい対応から、事前対応型の制御へと移行します。誤報の減少、迅速な対応、そしてよりスマートな予防策により、より回復力が高くコスト効率の高いIT環境が実現します。これはまさに、現代の企業が事業を継続していくために必要なものです。

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LogicMonitor Edwin AI LMDXアプリは、ServiceNowストアで今すぐご利用いただけます。完全認証済みで、カタログから直接導入可能です。カスタムコードやワークアラウンドの統合は必要ありません。

データはすでに双方向に流れています。インシデント、変更、CMDB項目、ナレッジ記事はプラットフォーム間で自由に同期されます。LogicMonitorはServiceNowイベントを取り込み、MELTレベルの詳細情報を追加し、エンリッチされたレコードをリアルタイムで書き戻します。チームは単一の、継続的に更新されるスレッドで作業します。IT運用のスピードと透明性の向上が2025年の優先事項であるならば、 詳細については、当社のチームにお問い合わせください。LogicMonitor と ServiceNow の統合により、すでにその目標は達成されています。