エージェント AIOps とは何ですか? また、それが現代の IT にとってなぜ重要なのですか?

システムダウンタイムの1分ごとに 企業にコストがかかる 最小 $ 5,000のIT インフラストラクチャが日々複雑化するにつれ、企業はさらに大きな損失のリスクにさらされています。 

さらに悪いことに、従来の運用ツールはひどく時代遅れです。障害を十分早く予測できず、インフラストラクチャの拡大に合わせて拡張できません。そして、午前 3 時の避けられない危機を防ぐことは絶対にできません。危機とは、47 人のエンジニアと製品マネージャーが作戦会議室に殺到し、電話や文書を急いで調べて、重大な生産上の問題を解決することです。

エージェント型AIOpsは、その考え方を覆します。受動的な監視ツールとは異なり、潜在的な障害がビジネスに影響を与える前に積極的に検出します。学習し、適応します。そして最も重要なのは、 それは作用する人間の介入を待たずに。

このブログでは、エージェント AIOps が IT をリアクティブから予測型に変革する方法、実装を遅らせると何百万ドルものコストがかかる理由、コアとなる可観測性プラットフォームである LogicMonitor Envision や Edwin AI などのプラットフォームがこの変革をどのように促進できるかについて説明します。

あなたは学ぶでしょう：

• エージェントAIOpsとは
• エージェントAIOpsを推進するコアコンポーネント
• エージェントAIOpsの仕組み
• エージェント型 AIOps を実装するためのステップバイステップガイド
• エージェント型 AIOps と従来の AIOps および関連概念との比較
• エージェント型 AIOps が測定可能な価値をもたらす実際のユースケース
• エージェントAIOpsの主な利点
• LogicMonitor がエージェント AIOps の成功を実現する方法

エージェント AIOps とは何ですか?

エージェント AIOps は、生成 AI とエージェント AI をクロスドメインの可観測性と組み合わせることで IT 運用を再定義し、インフラストラクチャの問題を自律的に検出、診断、解決します。

アラートに悩まされ、ツールを巧みに使い分け、インシデント発生時に慌てふためいている IT チームにとって、この変化は変革をもたらします。従来のツールは単に問題を検出するだけですが、エージェント AIOps は問題を理解します。アラートを送信するだけでなく、IT エコシステム全体の根本原因を積極的に追跡し、リアルタイムで環境を学習して適応します。

Agentic AIOps は単なる監視ツールではありません。パラダイムシフトです。可観測性を統合し、日常的な問題を自動的に解決し、チームが見逃していた戦略的な洞察を明らかにします。これは次の方法で実現されます。

1. 自律的に動作するリアルタイムで学習し、適応します。
2. 可観測性の統一 インフラ全体にわたって死角を最小限に抑えます。
3. 日常的な問題を自動的に解決重要な洞察を明らかにしながら。

メンテナンス不要のアーキテクチャにより、ルールを定期的に更新したり、アラートを調整したりする必要がありません。生成インターフェースにより、複雑な問題を実行可能な手順と明確な概要に変換することで、トラブルシューティングが簡素化されます。

Agentic AIOps は単なるツールではなく、IT 運用の将来にとって不可欠なものです。

エージェント AIOps が重要なのはなぜですか?

IT システムがハイブリッド環境、クラウド、オンプレミス、サードパーティ サービスにまたがり、より複雑になるにつれて、システム管理の課題も増大します。データがプラットフォーム間で分散し、断片化やアラートの過負荷が発生します。

従来の AIOps では対応できません。静的なルールと定義済みのしきい値では、現代の IT の動的な性質に対応できません。これらのシステムには次のような特徴があります。

• 常に手動で調整する必要がある
• 異なるデータを接続するための苦労
• 受動的であり、積極的ではない

その結果、IT チームは、データをつなぎ合わせたり、問題を突き止めたり、連鎖的な障害を防ごうと奮闘したりすることに時間を浪費します。費やされる 1 分 1 秒がコストの無駄になります。

Agentic AIOps はそれを変えます。プロアクティブなアプローチに移行することで、問題が拡大する前に自動的に検出して解決します。これにより、ダウンタイムが短縮されるだけでなく、運用コストも削減されます。

エージェント AIOps を使用すると、IT チームは日常的な問題解決から解放され、イノベーションの推進に集中できます。可観測性を統合し、解決を自動化することで、ノイズが除去され、効率が向上し、よりスマートな意思決定がサポートされます。

従来のAIOps	エージェントAIOps
静的なルールに頼る	リアルタイムで学習し適応する
ルールとしきい値を常に更新する必要がある	ゼロメンテナンス
データはサイロ化されており、接続が難しいことが多い	すべてのシステムを包括的に把握
反応性	先を見越した
時間のかかるトラブルシューティング	実行可能で明確な次のステップ
チームは警報と消火活動に圧倒されている	日常的な問題解決を自動化し、チームをより価値の高いタスクに集中できるようにします。
部門横断的な可視性に関する課題	ツール間の統合
騒々しいアラート	ノイズを除去

エージェントAIOpsの主要コンポーネント

企業の IT 運用は、コストのかかる矛盾に陥っています。監視ツールにリソースを投入しているにもかかわらず、障害によって何百万ドルもの費用が浪費され続け、デジタル変革が不十分になることが多々あります。この悪循環を打破する鍵は、エージェント AIOps を動かす 2 つの画期的なコンポーネントにあります。

ジェネレーティブAIとエージェントAIが自律的な意思決定を強化

Agentic AIOpsは、以下の相補的な強みによって実現されています。 generative AI と エージェントAI. 

生成型 AI が洞察、コンテンツ、推奨事項を作成する一方で、エージェント型 AI は、自律的な意思決定を行い、リアルタイムでアクションを実行するという重要なステップを踏みます。これらを組み合わせることで、これまでは実現できなかったレベルのプロアクティブな IT 管理が可能になります。

2 つのテクノロジーが連携して動作する仕組みは次のとおりです。

• 生成AI: このコンポーネントは、生データから、わかりやすい要約、根本原因分析、修復のためのステップバイステップのガイドなど、意味のあるコンテンツを生成します。複雑な技術データを簡単に理解できる洞察と推奨事項に変換します。つまり、生成 AI は状況を明確にし、貴重なコンテキストと潜在的なソリューションを提供します。
• エージェントAI: システムによって洞察が生成されると、エージェント AI がそれを引き継ぎます。単に提案するだけでなく、リアルタイム データに基づいて積極的に決定を下し、それを実行します。これにより、システムは、構成のロールバック、リソースのスケーリング、フェイルオーバーの開始など、人間の介入なしに問題を自律的に解決できます。

エージェント AIOps は、両者の長所を組み合わせることで、従来の IT 監視を超越します。これにより、システムは、IT チームが問題に対応するだけのリアクティブ スタンスから、問題が運用に影響する前に予測して防止できるプロアクティブ アプローチに移行できます。

なぜこれが重要

何か問題が発生したときに IT チームに警告するだけでなく、生成 AI はデータを精査して根本的な原因を明らかにし、明確で実用的な洞察を提供します。たとえば、アプリケーションの速度が低下し始めた場合、生成 AI はボトルネックを特定し、次の手順を提案し、根本原因分析を生成することもあります。 

しかし、そこから主導権を握るのはエージェント AI であり、最近の更新をロールバックするか、リソースを再割り当てするか、継続性を確保するためにフェイルオーバーをトリガーするかなど、どのように対応するかを自律的に決定します。 

検出だけでなく対処もできるこの機能により、ダウンタイムが短縮され、運用コストが削減され、システムの信頼性が向上します。IT チームは、問題解決の絶え間ないサイクルから解放され、ビジネス運営に影響が出る前に問題を管理して防止できるようになります。

クロスドメインの可観測性により、運用上の完全な可視性が実現します。

可視性が断片化されると、重大なビジネス リスクが生じますが、クロスドメインの可観測性により、クラウド、オンプレミス、コンテナ化されたすべての IT 環境にわたってデータを統合し、サイロを解体してリアルタイムで実用的な分析情報を提供することで、こうしたリスクを軽減できます。この機能は、エージェント AIOps に不可欠であり、IT をリアクティブ コスト センターからプロアクティブなビジネス ドライバーへと変革します。

しくみはこうです：

• データ統合: クロスドメインの可観測性により、構造化データ (メトリックやログなど) と非構造化データ (チームの会話やインシデント レポートなど) が統合ストリームに接続され、重要なデータが欠落することがなくなります。この完全な統合により、エージェント AIOps は人間の介入なしに IT エコシステム全体の問題を検出して解決できるようになります。
• 動的応答: 手動調整を待つ従来のシステムとは異なり、エージェント AIOps は変化する状況にリアルタイムで継続的に適応します。インテリジェントなイベント相関と予測モデリングにより、リスクの発生時に自動的に操作を調整してリスクを軽減します。 

エージェント AIOps を使用すると、従来の IT 運用では提供できない、ビジネスに合わせて拡張できる自律的でインテリジェントな運用が可能になり、スピードと効率の両方が実現します。 

なぜこれが重要

クロスドメインの可観測性は、エージェント AIOps の潜在能力を最大限に引き出すために不可欠です。これは、データ収集にとどまらず、IT 環境全体に対するリアルタイムの洞察を提供し、構造化データと非構造化データの両方を統合プラットフォームに統合します。これにより、エージェント AIOps は、迅速かつ自律的な意思決定を行い、手動による監視なしで問題を解決するために必要なコンテキストを得ることができます。 

死角を最小限に抑え、リアルタイムのシステム マッピングを提供し、意思決定に重要なコンテキストを提供することで、エージェント AIOps がプロアクティブに行動し、混乱が拡大する前に防止できるようにします。リアクティブ管理からインテリジェントで自律的な管理への移行により、回復力と拡張性に優れた IT 環境が生まれ、スピードと効率の両方が向上します。

エージェント AIOps はどのように機能しますか?

Agentic AIOps は、インフラストラクチャ全体のデータを処理することで、複雑な IT 環境を簡素化します。AI を使用して問題を検出、診断、予測し、より迅速でスマートな意思決定とプロアクティブな管理を可能にして、パフォーマンスを最適化し、ダウンタイムを削減します。 

包括的なデータ統合

現代の IT インフラストラクチャは、アプリケーション ログからネットワーク メトリック、セキュリティ アラートまで、膨大な量のデータを生成します。Agentic AIOps は、すべての運用ドメインにわたって構造化データ (メトリック、ログ、トレース) と非構造化データ (インシデント レポートやチーム コミュニケーションなど) の両方をキャプチャして統合します。この統合されたクロスドメインの可視性により、見落としのない領域が確保され、死角がなくなり、インフラストラクチャ全体の包括的かつリアルタイムのビューが提供されます。

リアルタイムのインテリジェント分析

従来のシステムでは IT チームにアラートが殺到しますが、エージェント AIOps は生成型およびエージェント型の AI を使用して、パターンの検出だけにとどまらない機能を提供します。1 秒あたり数百万のデータ ポイントを処理し、障害が発生する前に予測します。継続的かつ自律的な学習により、手動でルールを調整することなく変化に適応し、よりスマートな洞察とより正確なソリューションを提供します。

実用的なインテリジェンスの生成

標準的な監視ツールとは異なり、エージェント AIOps は単に問題をフラグ付けするだけでなく、AI を活用した実用的な推奨事項を生成します。大規模言語モデル (LLM) を使用して、技術者と非技術者の両方のユーザーが簡単に理解できる平易な言葉で、明確で文脈に沿った解決策を提供します。検索拡張生成 (RAG) により、これらの洞察が最新かつ関連性の高いデータから引き出されることが保証されます。

自律的な解決

エージェント AIOps が際立っているのは、問題を検出するとアクションを起こす点です。リソースのスケーリング、トラフィックの再ルーティング、構成のロールバックなど、システムは自律的に動作してビジネスの中断を防止します。これにより手動による介入が不要になり、IT チームはより高度な戦略に集中できるようになります。

さて、製品の発売時に、エージェントAIOpsシステムがデータベースのパフォーマンスが2%低下したことを検出したとします。問題を最新の変更と即座に関連付け、潜在的な影響 (27,000 分あたり XNUMX ドル) を分析し、変更を自動的にロールバックできます。その後、システムは将来の予防のためにインシデントを文書化します。わずか数秒で、ビジネスへの影響を最小限に抑えて問題が解決されます。

Agentic AIOps は、IT 運用を絶え間ない問​​題解決からプロアクティブでインテリジェントな管理へと移行することで際立っています。効率性の向上、ダウンタイムの削減、IT スキルのギャップの解消により、IT インフラストラクチャが中断を回避し、進化するビジネス ニーズに合わせてシームレスに拡張できるようになります。

エージェントAIOpsの実装

エージェント AIOps を実装するには、IT 運用の効率性、自律性、プロアクティブ性を高めるための戦略的なアプローチが必要です。 

始めるためのステップバイステップのフレームワークは次のとおりです。

1. 現在のITインフラストラクチャを評価する: まず、既存のシステムの複雑さとギャップを理解することから始めます。スケーラビリティ、可視性、信頼性の面で問題のある領域を特定します。これにより、エージェント AIOps が最も効果を発揮できる領域を特定できます。
2. 問題点を特定する: IT チームが日々直面している課題を深く掘り下げます。アラート疲れ、インシデント解決の遅れ、不十分なクロスドメイン可視性など、エージェント AIOps が最も大きな違いを生み出せる領域を認識します。目標は、プロセスを合理化し、進捗を妨げている領域での摩擦を減らすことです。
3. 適切なツールとプラットフォームを選択する: 可観測性とAIOpsを統合したプラットフォームを選択します。たとえば、 ロジックモニター エンビジョン は、クロスドメインの監視とインテリジェントな運用を統合するオールインワンソリューションを提供します。さらに、次のようなツールを検討してください。 エドウィン AI AI を活用したインシデント管理により、ビジネスへの影響に基づいて問題を自動化し、優先順位を付けることができます。
4. 段階的な実装戦略を計画する: 制御された環境でソリューションをテストするパイロット プロジェクトから始めます。このフェーズを使用して、プロセスを改良し、問題を解決し、フィードバックを収集します。次に、ソリューションを組織のさまざまな部分に段階的に展開します。この段階的なアプローチにより、リスクが軽減され、スムーズな導入が保証されます。
5. プロセスの監視と改善: ソリューションが稼働したら、IT 効率とビジネス成果への影響を継続的に監視します。インシデント解決時間、アラート量、ダウンタイム削減などの主要な指標を追跡します。最大限の効果を確保するために、必要に応じてプロセスを調整する準備をします。
6. 革新と敏捷性の文化を育む: エージェント AIOps を成功させるには、継続的な改善と俊敏性を重視する文化を構築することが重要です。チームが新しいテクノロジーを採用し、変化するニーズに迅速に適応するように促します。この考え方により、エージェント AIOps の価値が最適化され、IT 運用が混乱に先手を打つことができます。

誰もがこの部分は知っています。特に、エージェント AIOps のような変革的な何かに取り組む場合は、開始するのが最も難しいステップであることがよくあります。しかし、ここで重要なのは、変更の背後にある「理由」を無視する余裕がないということです。明確な計画がなければ、これらのイノベーションは単なる派手なツールでしかなく、定着しません。アプローチが重要です。エージェント AIOps を IT インフラストラクチャに導入する方法が、成功と定着しない単なる変更の試みの違いとなるからです。

エージェントAIOpsと関連概念の比較

IT 運用の世界に飛び込むと、流行語の海に迷い込んでしまうことがよくあります。AIOps、DevOps、ITSM などの用語は混同されがちですが、違いを理解することは、IT 戦略について十分な情報に基づいた決定を下すために不可欠です。エージェント AIOps を分析し、この分野で最も一般的な概念のいくつかとどのように比較するかを見てみましょう。

エージェント型 AIOps と従来の AIOps

従来の AIOps は、通常、事前に定義されたルールと静的しきい値に依存して異常や障害を検出します。これらのしきい値を超えると、調整や対応のために人間の介入が必要になることがよくあります。本質的にはリアクティブであり、システムをスムーズに実行し続けるために手動で調整する必要があることがよくあります。

一方、エージェント AIOps は、自律性を次のレベルに引き上げます。過去のインシデントから学習し、IT 環境の変化に自動的に適応します。つまり、問題をリアルタイムで検出できるだけでなく、プロアクティブに行動し、手動介入を必要とせずに洞察と推奨事項を提供することができます。これは、潜在的な問題が本格的な問題になる前に、リアクティブになることと先手を打つことの違いです。

エージェント型 AIOps と DevOps

DevOps は、開発チームと運用チーム間のサイロを解消して、ソフトウェアの提供を高速化し、コラボレーションを改善することを目的としています。開発ライフサイクルのプロセスを自動化することに重点を置いており、更新のリリースやシステムの保守が容易になります。

エージェント AIOps は DevOps を補完するものであり、IT 運用環境に別のレイヤーを追加します。IT 運用を自動化および最適化することで DevOps を強化し、より情報に基づいた意思決定を促進できるリアルタイムのインテリジェントな洞察を提供します。エージェント AIOps は、コラボレーションに重点を置くだけでなく、インシデントへの対応を自動化し、システムを継続的に改善するため、DevOps チームは問題解決よりもイノベーションに重点を置くことができます。

エージェント型 AIOps と MLOps

MLOps は、トレーニングから展開、監視まで、機械学習モデルのライフサイクルの管理に重点を置いています。機械学習プロセスを合理化し、実際の環境でモデルが期待どおりに機能することを保証するように設計されています。

エージェント AIOps も機械学習を使用しますが、異なるコンテキストで適用します。モデルを管理するだけでなく、IT 運用の最適化に向けられています。AI を活用することで、エージェント AIOps は IT インフラストラクチャ内のインシデントを自動的に検出し、対応し、防止することができます。MLOps が個々のモデルのパフォーマンスに重点を置いているのに対し、エージェント AIOps はより広い視野、つまり AI 主導の自動化を通じて IT 環境全体を改善することに重点を置いています。

エージェント型 AIOps と ITSM

ITSM (IT サービス管理) は、IT サービスがビジネス ニーズに合致していることを確認するためのものです。インシデント管理から変更管理まで、IT サービスを効率的に管理および提供することに重点が置かれており、通常は人間の介入によって問題を解決し、サービス提供を改善します。

エージェント AIOps は、自動化とインテリジェンスを方程式に組み込むことで ITSM を強化します。ITSM がサービス管理を処理する一方で、エージェント AIOps はインシデントの検出と解決を自動化できるため、効率が向上し、解決時間が大幅に短縮されます。問題を予測し、ユーザーやビジネス成果に影響が出る前に対処することで、IT 運用をよりスマートにします。

エージェント AIOps をこれらの関連概念と比較すると、それが IT 運用における変革の原動力として際立っていることは明らかです。他のシステムは IT 管理やソフトウェア開発の特定の側面に焦点を当てているかもしれませんが、エージェント AIOps は IT エコシステム全体に自動化、インテリジェンス、プロアクティブな管理をもたらし、デジタル時代をリードし続けることを目指す企業にとってゲームチェンジャーとなります。

エージェント型 AIOps のユースケース

エージェント AIOps の実装に関しては、可能性は無限大です。ダウンタイムの削減からプロアクティブなインフラストラクチャ管理の推進まで、エージェント AIOps はさまざまな業界の IT 運用を変革する可能性があります。このテクノロジーが効果を発揮する具体的なユースケースをいくつか見てみましょう。このテクノロジーが現実世界の問題を解決し、ビジネスに価値をもたらす方法を紹介します。

インシデント対応とダウンタイムの削減

エージェント AIOps の強みの 1 つは、パフォーマンスの低下をリアルタイムで検出できることです。問題が発生すると、エージェント AIOps は人間が問題に気付くのを待ちません。即座に状況を分析し、関連データを相関させて、根本原因分析を生成します。その後、システムはエンド ユーザーに影響が出る前にパフォーマンスを回復するためのソリューションを推奨できます。ダウンタイムが最小限に抑えられる場合、システムは迅速に動作し、ビジネスへの混乱を最小限に抑えます。

予測保守と資産管理

IT インフラストラクチャをプロアクティブに監視する場合、資産管理は課題となる可能性があります。Agentic AIOps は、パフォーマンス データを分析し、ハードウェアまたはソフトウェアの劣化の兆候を早期に検出することで、この課題に対処します。これらの問題が重大になる前に特定することで、システムは最適なメンテナンス スケジュールを提案したり、障害を防ぐために部品の交換を推奨したりすることができます。この予測機能により、予定外のダウンタイムが削減され、スムーズな運用が保証されます。

セキュリティ インシデント管理

今日のデジタル環境では、サイバーセキュリティがこれまで以上に重要になっています。Agentic AIOps は、潜在的な脅威を示唆する可能性のある異常なネットワーク アクティビティを特定することで、セキュリティを強化する上で重要な役割を果たします。このアクティビティを既知の脅威と照合し、影響を受ける領域を隔離し、脅威を封じ込めるためのステップ バイ ステップのガイドを IT チームに提供できます。このシステムのプロアクティブなアプローチにより、セキュリティ侵害の可能性が低減し、インシデント発生時の対応時間が短縮されます。

デジタル変革とIT近代化

組織が IT インフラストラクチャを近代化し、デジタル トランスフォーメーションを採用するにつれて、クラウド移行が重要な課題になります。Agentic AIOps は、依存関係を分析し、移行の問題を特定し、データ移行プロセスの一部を自動化することで、このプロセスを効率化します。クラウドへのスムーズな移行を確実にすることで、企業は運用の継続性を維持し、インフラストラクチャの柔軟性を高めることができます。

より良い顧客体験

顧客体験は、多くの場合、基盤となる IT システムの信頼性とパフォーマンスに左右されます。Agentic AIOps はインフラストラクチャを監視して最適なパフォーマンスを確保し、ボトルネックがユーザーに影響を与える前に特定して解決します。リソースを最適化し、問題解決を自動化することで、企業はシームレスなユーザー体験を実現し、顧客満足度とロイヤルティを高めることができます。

プロアクティブなインフラストラクチャの最適化

組織が拡大するにつれて、クラウド リソースを効率的に管理することがますます重要になります。Agentic AIOps は、クラウド リソースの使用状況を継続的に監視し、十分に活用されていないインスタンスを特定して、ワークロードの調整を推奨します。インフラストラクチャの使用を最適化することで、企業はコストを削減し、リソースの割り当てを改善し、IT 環境が常に最高の効率で稼働していることを保証できます。

H3: ハイブリッドおよびマルチクラウド管理

ハイブリッドまたはマルチクラウド環境を使用している企業にとって、複雑な IT エコシステムを管理するのは大変な作業です。ハイブリッド オブザーバビリティ プラットフォームは、オンプレミス システムとクラウド環境からリアルタイム データを収集し、エージェント AIOps はパターンを分析し、異常を検出し、応答を自動化して、インフラストラクチャ全体の統合されたインテリジェントなビューを提供します。この包括的な可視性により、組織は IT 環境全体でリソースを最適化し、データやワークロードがどこに存在するかに関係なく、セキュリティ ポリシーの一貫性を確保できます。

データ主導の意思決定

Agentic AIOps は、大量のパフォーマンス データを集約して分析することで、IT チームにデータ主導の洞察力を提供します。このインテリジェンスは、情報に基づいた意思決定に使用でき、企業のキャパシティ プランニング、リソース割り当て、さらには将来のインフラストラクチャ ニーズの予測にも役立ちます。実用的な洞察を提供することで、Agentic AIOps は、組織がよりスマートで戦略的な意思決定を行い、長期的な成功につながるよう支援します。

これらのユースケースは、エージェント AIOps で実現できることのほんの一部を示しています。運用効率の向上からセキュリティの強化まで、このテクノロジーは IT 管理のさまざまな側面で測定可能なメリットをもたらします。エージェント AIOps は、問題に積極的に対処し、リソースを最適化し、インテリジェントな洞察を提供することで、組織が混乱に先手を打って、ますます複雑化する IT 環境で長期的な成功に向けて準備を整えることを可能にします。

エージェントAIOpsの利点

正直に言うと、ビジネス上の意思決定には無駄な時間を費やす余裕はありません。IT 運用が効率的に実行されていない場合、それは単なる小さな不便ではありません。リソースの浪費、収益への脅威、成長の障害になります。エージェント AIOps は、問題を解決するだけではありません。問題を予防し、リソースを最適化し、よりスマートなビジネス上の意思決定を促進することも目的としています。エージェント AIOps が IT 環境を変革し、測定可能なメリットをもたらす方法を説明します。

効率と生産性の向上

時間がお金である時代に、エージェント AIOps はノイズの削減に優れています。アラートをフィルタリングし、不要な通知を削減することで、システムは IT チームが本当に重要なことに集中できるようにし、貴重な時間とリソースを節約します。また、根本原因分析を自動化し、チームが問題をより迅速に解決できるようにして、全体的な生産性を向上させます。エージェント AIOps を使用すると、IT 運用がよりスリムで効率的になり、チームが正確に行動できるようになります。

事故リスクの軽減

重大なインシデントの解決に費やされる 0 分ごとに、ビジネスに損失が生じます。Agentic AIOps は、優先度の高いインシデント (P1 および PXNUMX) の応答時間を大幅に短縮し、問題が迅速に特定、分析、対処されるようにします。サービスの中断を防ぎ、ダウンタイムを削減することで、Agentic AIOps はビジネスの継続性を維持し、インシデントが業務に与える影響を最小限に抑えるのに役立ちます。

作戦会議の時間を短縮

災害が発生すると、チームは問題を解決するために「作戦会議」に駆け込むことがよくあります。このようなストレスの高い環境では、エネルギーと集中力が消耗します。Agentic AIOps は、問題を迅速に診断して実用的な洞察を提供することでこのプロセスを効率化し、長時間のプレッシャーのかかる会議の必要性を減らします。危機管理に費やす時間が減ることで、IT チームはビジネスを前進させる戦略的で価値を生み出すタスクに焦点を向け直すことができます。

ITスキルギャップを埋める

専門的な IT スキルの需要は供給を上回ることが多く、組織は重要なポジションを埋めるのに苦労しています。Agentic AIOps は、かつては深い専門知識が必要だった複雑なタスクを自動化することで、この課題を軽減します。このレベルの自動化により、専門スキルが限られているチームでも高度な IT 運用を処理でき、少ないリソースでより多くのことを管理できます。これにより、最終的にはニッチな人材への依存が減り、IT チームがフル稼働できるようになります。

コスト削減

コスト管理は常にどの組織にとっても最優先事項であり、エージェント AIOps はこの点で役立ちます。このプラットフォームは、日常的なタスクを自動化し、応答時間を改善することで、人件費を削減し、全体的な生産性を向上させます。さらに、コストのかかる停止を防ぎ、ダウンタイムを最小限に抑える機能は、よりコスト効率の高い IT 運用に貢献し、長期的には大幅な節約をもたらします。

つまり、エージェント AIOps は IT 運用の効率化を図るだけでなく、生産性の向上、リスクの軽減、永続的なコスト削減を実現するプロアクティブでインテリジェントな力に変えます。競争が激しい世界では、このレベルの最適化により、組織は先頭に立ち、容易に拡張するために必要な優位性を獲得できます。

LogicMonitor がエージェント AIOps の成功を実現する方法

正直に言うと、運用の卓越性への道は中途半端な対策では舗装されません。適切なツールで舗装されます。つまり、電気を点け続けるだけでなく、電気がちらつくのを事前に防ぐツールです。 

LogicMonitor は、エージェント AIOps の成功を可能にするツールの 1 つです。LogicMonitor は、可観測性とインテリジェンスを統合することで、AIOps 実装を成功させるための基盤を構築し、IT 運用をよりスマートに、より俊敏に、より効率的にします。

LM Envision: ハイブリッド環境全体にわたる包括的な可観測性

エージェント AIOps を真に成功させるには、可視性がすべてです。LM Envision は、ハイブリッド IT 環境全体にわたる包括的なエンドツーエンドの可観測性を提供します。リアルタイムのデータ収集と分析を提供し、問題が深刻化する前に先手を打つためのプロアクティブな洞察力を提供します。エージェント AIOps 戦略の基盤として、LM Envision はシームレスな統合を可能にし、システム パフォーマンスを最適化し、ダウンタイムを削減するために必要な可視性と洞察力を提供します。

LM Envision の拡張性と柔軟性により、ビジネスが成長し、IT の複雑さが増しても、インフラストラクチャを監視および管理する能力も向上します。オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境のいずれで運用している場合でも、LM Envision は適応し、エージェント AIOps システムに、最高のパフォーマンスで機能するために必要な重要なデータを供給します。LM Envision を使用すると、常に一歩先を行くことができ、リアクティブからプロアクティブに IT 管理を移行し、リアルタイム データに基づいてよりスマートな意思決定を行うことができます。

Edwin AI: AIを活用したインシデント管理

エージェント AIOps の世界では、インシデント管理に関してはスピードと正確さが最も重要です。そこで Edwin AI の出番です。AI 搭載のインシデント管理ツールである Edwin AI は、イベント インテリジェンス、トラブルシューティング、インシデント対応を合理化することで、エージェント AIOps を実現します。重要なプロセスを自動化し、複数のソースからのデータを統合して、リアルタイムのインシデントの概要、関連イベントの自動相関、実用的な洞察を提供し、ノイズを排除します。

Edwin AI を使用すると、チームは関係のないアラートの処理に時間を浪費する必要がなくなります。ノイズをフィルタリングして最も関連性の高い情報を提示することで、インシデントの解決を迅速化し、ダウンタイムを最小限に抑えます。その際立った機能の 1 つは、さまざまな他のツールと統合して、部門間の可視性を生み出し、よりスマートな意思決定を可能にする機能です。

さらに、Edwin AI はカスタマイズ可能なモデルを提供し、その洞察が組織固有のニーズに合わせて調整されることを保証します。複雑な技術的詳細を平易な言葉で簡素化し、技術的な専門知識に関係なく、すべてのチーム メンバーが状況を理解して迅速に行動できるようにします。Edwin AI を使用すると、チームはより速く、より自信を持って、より正確に行動できると同時に、サービス中断のリスクを最小限に抑えることができます。

LM Envision と Edwin AI を組み合わせることで、エージェント AIOps の成功を推進する究極のプラットフォームが実現します。これらのツールにより、企業は監視機能とインテリジェントで自律的なインシデント管理を組み合わせることで、業務を最適化し、効率性を向上させ、最終的にはよりプロアクティブで回復力のある IT インフラストラクチャを確保できます。

企業が今行動しなければならない理由

厳しい現実です。今行動しなければ、取り残されてしまいます。IT 運用の未来はここにあり、それを支えているのはエージェント AIOps です。AI (GenAI) の時代はすべてを変えつつあり、その力を活用しない企業は取り残されるリスクがあります。

早期導入者には、パフォーマンスとコスト効率を再定義するチャンスがあります。Agentic AIOps は、単に遅れを取らないことではなく、常に先を行くことです。今日これを実装すれば、明日の需要を満たすだけでなく、それを形作ることになります。

流行語や空約束を追いかける必要はもうありません。組織は、機能する実用的でスケーラブルなソリューションを求めています。Agentic AI はルーチンを自動化し、チームが本当に重要なこと、つまりイノベーションと戦略的影響に集中できるようにします。

IT リーダーは、未来は待ってくれないということを知っています。今すぐ適応しなければ、時代遅れになってしまうリスクがあります。