エージェント型AIOps：エージェント駆動型ソリューションがIT運用の未来を定義する理由

AIOpsは改革の時を迎えています。過去10年間は​​、より迅速な解決とよりスマートなアラートが約束されていましたが、多くのツールは依然として、線形ワークフローと決定論的なルールといった時代遅れの前提に基づいて構築されています。

今、新たなモデルが出現しつつあります。事後対応型ではなく、ルールベースでもありません。 エージェント的。

エージェントAIOps 行動を起こすことが重要です。 LogicMonitorの エドウィン AI 推奨事項を超えて、相関関係の分析、決定、修復をリアルタイムで実行します。

しかし、業界の遅れを反映した意見は多く、AIOpsの成熟度を決定論的な自動化とツール統合に焦点を絞ったものとなっています。こうした意見はチェックリスト機能をイノベーションとして扱い、実際に重要な点を見落としています。 システムが推論し、行動し、進化できるかどうかそれは時代遅れの思い込みと旧来の考え方に根ざした考え方です。

他のソリューションが幅広さを測るのに対し、Agentic AIOpsはアーキテクチャによって定義されます。統合にとどまらず、あらゆる結果に適応し学習するモジュール式のタスク固有エージェントを用いて、リアルタイムの連携を実現します。

ここでは、Agentic AIOps を定義する 5 つの変化と、従来のシステムではそれを偽装できない理由を説明します。

• 組み込みインテリジェンス: 自律性はシステムのコア アーキテクチャに組み込まれています。
• モジュラーエージェント: 軽量でタスク固有のエージェントが、重量級のモノリシック AIOps プラットフォームに取って代わります。 
• ワークフローレベルの統合: インサイトは既存の製品内で直接アクションをトリガーします。
• 運用の自律性これらのシステムは、あらゆる結果を修正、エスカレーションし、学習して次回の改善に役立てます。
• 自然な相互作用: ユーザーは会話形式でやりとりし、白紙の状態ではなくコンテキストから始めます。

エージェント AIOps が、AIOps が長年にわたり約束してきたことを最終的に実現するアーキテクチャである理由を見てみましょう。

1. 警告を発するように設計 → 自律性のために構築

従来のAIOpsプラットフォームは、人間が行動を起こすことを目的として設計されたものではありません。これらの古いAIOpsツールの多くは、依然として人間がアラートを読み、文脈を解釈し、次に何をすべきかを判断することを前提としています。自律性を考慮して構築されたのではなく、通知を次から次へと送信するように設計されていたのです。

これらのプラットフォームに機械学習が統合されている場合でも、多くの場合、静的なワークフローと決定論的なロジックの基盤の上に重ねて実装されます。モデルは問題をより早く検出できるかもしれませんが、解決には依然として人間による解釈と対応が必要です。

まさにそれが問題の核心です。AIOpsの業界定義は、依然としてパターンの発見、トレンドの顕在化、ダッシュボードの統合といった事後対応型のプロセスに重点が置かれています。確かに有用ではありますが、根本的に受動的なものです。

エージェント型AIOpsは運用モデルを変革します。問題を指摘するシステムではなく、問題を解決する製品が登場します。これらのシステムは、専用のシステムを通じて、自律的に推論、判断、行動するようにゼロから設計されています。 AIエージェントインテリジェンスは、データ モデル、処理パイプライン、アクション レイヤーに組み込まれています。

LogicMonitorの エドウィン AI このモデルを反映しています。実際の問題からノイズを選別するといった、面倒で反復的なタスクを自動化することで、チームは実際に人間の判断を必要とする作業に集中できるようになります。

2. モノリシックなレガシーAIOpsプラットフォーム → モジュラーエージェント

従来のAIOpsは、機能や統合、複雑さを増すことでスケールする傾向があり、その結果、ソリューションは使いにくく、適応に時間がかかり、管理コストも高くなります。規模が大きくなるほど、変更が難しくなります。

Agentic AIOpsは異なるアプローチを採用しています。モジュール設計になっており、専門分野のネットワークが AIエージェント 協力し、適応し、独立して進化します。 

根本原因分析が必要ですか？そのためのエージェントがあります。ハイブリッド環境全体のアラートを相関させる必要がありますか？別のエージェントが主導権を握ります。それぞれのエージェントはそれぞれのタスクに最適化されており、すべてが連携するように設計されているため、新しい機能を追加するためにプラットフォーム全体を刷新する必要はありません。

Edwin AI は、この原則をモジュール式のエージェント アーキテクチャに適用します。相関、要約、RCA などのタスク固有のエージェントが連携して動作し、動的に調整されて、複雑な環境全体で高速でスケーラブルな自律的な結果を実現します。

3. 基本ツールの統合 → 完全なワークフロー統合

AIOpsツールの多くは、依然として手動のワークフローに依存しています。アラートを発報し、チケットにエスカレーションし、誰かが状況を解釈するのを待つといった作業です。また、これらのツールはダッシュボードの削減、より緊密な連携、単一の画面表示といった統合を謳っていますが、ツールを統合することと、それらを統合することとは同じではありません。 同期して作業する.

調整がなければ、依然として断片的なエクスペリエンスしか得られません。アラートは 1 か所に表示され、チケットは別の場所で開かれ、人間は洞察をアクションに変換するために手間取ることになります。

洞察を生成してもそれに基づいて行動できないソリューションは、人間を仲介役として働かせざるを得なくなります。これは、特にチームの負担が既に大きい場合には、遅延とエラーの増加につながります。

Agentic AIOps製品には変換レイヤーは必要ありません。インシデント、チケット、サービスの管理に使用されているシステムと同じシステム内で動作します。インテリジェントな連携はワークフロー自体の中に現れます。 

エドウィンAIは 統合する 既存のスタックとシームレスに連携することで、チームが既に作業している場所から問題解決を開始できます。Edwinはシステム全体にわたってインテントを推進します。エージェントはチームが既に使用しているワークフロー内で直接動作し、適切なアクションを適切な場所で適切なタイミングで実行します。インシデントにコンテキスト情報を入力し、トリアージを開始し、解決へと導きます。

4. 警告 → アクション

AIOpsは従来、組織の環境で十分なトレーニングを行った上で、問題を特定することに重点を置いてきました。しかし、価値実現までの時間の遅さを別にしても、何かが間違っていることを認識するだけでは不十分です。重要なのは、その後に何が起こるかです。

Agentic AIOps はさらに進化します。コンテキスト理解のための事前トレーニングを受けており、データをさらに強化・コンテキスト化し、重要な事項を優先順位付けし、情報に基づいたアクションを実行します。ワークフローのトリガー、チケットのエスカレーション、問題の即時解決など、あらゆるアクションを実行できます。また、一度だけ対応するだけでなく、あらゆるインシデントから学習し、次の対応を改善します。

Edwin AIは、エージェント型AIOpsの先駆者です。エージェントは、トリアージ、根本原因分析、ワークフロー自動化をリアルタイムで処理し、MTTRの短縮、運用オーバーヘッドの削減、そして解決までの時間の短縮を実現します。その結果、エスカレーションの削減、SLAの厳格化、そして 測定可能なROI理論上はそうではないが、顧客企業での生産では キャピタルグループ 　 デボチーム.

5. 手動操作 → 自然なインタラクション

AIが真に組み込まれると、何も考える必要がなくなり、ただ機能するようになります。AIは独立した機能でも、派手なアドオンでもありません。システムの構造の一部となり、意思決定を強化し、ワークフローを加速させ、静かにより良い成果をもたらします。 

Agentic AIOpsは自然なインタラクションを実現します。ユーザーは分かりやすい言葉で質問したり、行動を起こしたりできます。ゼロから始めるのではなく、コンテキスト、相関関係、そして推奨される次のステップが既に提示されている状態から始めます。つまり、調査が迅速化され、推測作業が減り、解決までの道のりが短縮されます。

Edwin AIなら、すべてのユーザーがシニアエンジニアのような高度なスキルを活用できます。スキルアップをサポートし、オンボーディングを加速し、チームは戦略策定に集中できます。ダッシュボードの管理やトレーニングサイクルの維持も不要です。より迅速な解決、より明確なインサイト、そして認知負荷の軽減を実現します。

過去を買うのではなく、Agentic AIOps で未来を見据えて構築しましょう。

今日のAIOps市場は、アラート、自動化、オーケストレーションといった機能自体は充実しているものの、本質を見失っているプラ​​ットフォームで飽和状態にあります。その多くは、AIの役割が「支援」であり、「共に行動」することではない時代を想定して設計されています。これらのプラットフォームは依然として、決定論的なロジック、静的なワークフロー、そして手動による解釈に依存しています。よりスマートなアルゴリズムを追加しても、根本的な制約は変わりません。

ITリーダーが今必要としているのは、アラートの増加やより広範な統合ではありません。インテリジェントな連携、そして行動を起こすシステム、適応し、推論し、改善するシステムが必要です。そして、Agentic AIOpsはまさにそれを実現します。

Edwin AIは、従来のワークフローを近代化するために開発されたのではなく、既存のワークフローを超越するために開発されました。 モジュール式のエージェント型アーキテクチャは、意思決定を中核に組み込むため、運用は拡張するだけでなく、進化します。インテリジェントなエージェントはシステム間で連携し、リアルタイムでコンテキストを適用し、人的ボトルネックなしで問題を解決します。

つまり、AIOps は形を変えつつあるということです。そして、今日行うアーキテクチャの選択は、過去の限界に縛られることになるか、それとも将来の運用をリードする立場を確立するかのどちらかになります。

AIOpsに投資するなら、現状維持を目的としたプラットフォームで妥協するのではなく、将来を見据えて構築されたプラットフォームを選びましょう。

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