AIインシデント予防
予測し、 インシデントの防止 AIエージェントと
Agentic AIは、変更アクティビティ、過去のインシデント、運用パターンを分析し、リスクを早期に特定して障害の再発を防ぎます。システムの中断を軽減し、コストのかかるロールバックを回避し、IT環境全体のレジリエンス（回復力）を向上させます。
インシデントを防ぐ 失敗が起こる前にリスクに対処することによって
インシデントに反応するのではなく、リスクシグナルに基づいて行動することで、停止とその影響を軽減します。
主なメリット：
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再発の減少 繰り返し発生する問題が特定され、追跡され、根本的に解決されるため、チームや環境全体で同じ障害が再発することが減ります。
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変更関連リスクの低減 提案された変更は、過去の結果とシステムのコンテキストに照らして評価され、チームがインシデントを引き起こす可能性のある変更を調整または延期するのに役立ちます。
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より迅速な問題解決 根本的な原因が早期に明らかになるため、チームは症状に対して繰り返し対応するのではなく、恒久的な修正を実施できます。
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より回復力のある運用 停止が発生する前に防止することで、チームは運用オーバーヘッドを増やすことなくサービスの信頼性を向上できます。
90%
警告音が少ないリスクを特定し、再発を防止する
変更リスクの管理
問題管理
コンテキスト
レポート作成
ガバナンス
変更に関連するインシデントを予測する
Agentic AI は、過去のインシデント データとシステムの動作を使用して提案された変更を評価し、変更が展開される前にリスクを明らかにします。
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過去の変更関連の失敗に関連する早期の兆候を検出する
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サービスと依存関係全体にわたる下流への影響を評価する
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展開前に介入が必要な変更にフラグを付けて優先順位を付ける
繰り返し発生する問題を排除する
インシデント全体のパターンを分析して根本原因を特定することで、チームは繰り返し対応するのではなく、問題を永続的に解決できるようになります。
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再発性インシデントの検出
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根本原因パターン分析
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恒久的な修復の追跡
過去の事故を予防に活かす
インシデント データは継続的に分析され、再利用されて、将来の予防戦略や AI の推奨事項に反映されます。
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インシデントをシステム、変更、依存関係に時間の経過とともにリンクする
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繰り返しの失敗につながる一般的な条件を特定する
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学習したコンテキストを適用して、影響が出る前に同様のインシデントをフラグ付けして防止する
インシデント後の分析を自動化
インシデント後のレポートが自動的に生成され、原因、影響、および実行されたアクションが文書化され、予防のための一貫した入力が作成されます。
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自動化された事後分析
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タイムラインと影響の概要
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予防志向の洞察
運用管理を維持する
予防ワークフローは定義されたポリシーの範囲内で動作し、安全性、説明責任、コンプライアンスを確保します。
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承認されたポリシーとしきい値に基づいて予防推奨事項を適用する
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監査とレビューのために決定、行動、結果を記録する
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予防措置をいつ、どのように実行するかを制御する
戦略的AIパートナーシップ
自己修復インフラストラクチャ LogicMonitor、IBM、Red Hat
LogicMonitorは、IBM watsonxおよびRed Hat Ansibleと連携し、AIによる診断、コード生成、エンタープライズグレードの自動化を統合することで、クローズドループのインシデント対応を実現します。検知から解決まで、このシステムはシステム停止を防止し、MTTRを短縮し、ハイブリッド環境全体にわたって自動化を拡張します。
85%
より迅速なインシデント解決
ガイド
エージェント型AIに戸惑っていませんか？私たちもです。私たちが欲しかったガイドをご紹介します。
ランブックのトリガーから修正の実行まで、エージェント AI が現在 L1 作業を自動化するために実際にどのように使用されているか、また自動化が実証されている場所とまだ進化している場所をご覧ください。
インシデント防止のためのAIエージェント
失敗の繰り返しを防ぐAIエージェント
Edwin AIは、インシデント履歴、変更アクティビティ、運用シグナルを分析し、リスクを早期に特定し、対応が必要になる前に障害を防止します。AIエージェントは、あらゆるインシデントから学習し、コンテキストグラフに詳細を記録することで、予防策の推奨事項を継続的に改善し、障害の再発を防ぎます。
67%
ITSMインシデント削減
88%
ノイズ減少
顧客と業界リーダーからの信頼
答えを得る
よくあるご質問
エージェント AIOps に関する主な質問への回答を入手します。
エージェント AI は IT インシデントを発生前にどのように予測するのでしょうか?
Agentic AIは、インシデント、変更、依存関係、システムの動作を時系列で関連付けるコンテキストグラフを使用します。関連付けられたデータのパターンを分析することで、チームはリスクを早期に特定し、サービスに影響が出る前にインシデントを防止できます。
コンテキスト グラフは、変更に関連する停止を防ぐのにどのように役立ちますか?
コンテキストグラフは、提案された変更が過去のインシデント、影響を受けるシステム、依存関係とどのように関連しているかを示します。これにより、チームはデプロイ前にリスクの高い変更を特定し、停止やロールバックを回避できます。
エージェント AI はコンテキスト グラフを使用して、インシデントの繰り返しをどのように削減するのでしょうか?
コンテキストグラフは、繰り返し発生するインシデントを、システム全体で共通する根本原因と状況にリンクします。チームはこれらの根本原因に直接対処できるため、同じインシデントが再発する可能性を低減できます。
コンテキスト グラフはインシデント後の分析でどのような役割を果たすのでしょうか?
コンテキストグラフは、インシデント発生時に何が起こり、何が影響を受け、システムがどのように接続されていたかを記録します。これらの関係性は、将来のリスク検出と予防の意思決定を改善するために再利用されます。
さらに詳しくインシデント予防によって運用の回復力はどのように向上するのでしょうか?
コンテキストグラフは、システムの関係性と障害パターンを継続的に更新することで、チームがインシデントをプロアクティブに防止するのに役立ちます。時間の経過とともに、システム停止の減少と運用の予測可能性の向上につながります。
エドウィン AI リソース
ITOps向けAIエージェントについて知っておくべきこと
従来のITアプローチでは、今日のニーズに対応できません。エージェント型AIOpsを適用してノイズを削減し、問題解決を加速し、複雑な環境を制御できるよう、専門家のガイダンスをご覧ください。
