エージェント型AIは日常業務に浸透しつつあります。行動、学習、調整能力を備えたシステムは、既にノイズを削減し、修復を迅速化し、エンジニアがビジネスを推進する業務に時間を割けるようにしています。
最近のウェビナーでは、 カルティク SJLogicMonitorのAI担当ゼネラルマネージャー、 マイク・セルヴァシオWorld Wide TechnologyのAIOps担当グローバルプラクティスマネージャーであるK.E.は、AIOpsのこの新たなフェーズを実践可能にする要因について考察しました。組織が準備状況を評価し、パイロットを通じて導入をテストし、自信を持って拡張していく方法について議論しました。
LogicMonitor と WWT の間の会話の全文をご覧ください。
WWTとそのコンサルティング企業の多くは、企業ITのより広範な進化を反映して、実験段階から一歩前進しています。組織は、 エージェントAIOps これは、問題を検出するだけでなく、問題に応じて判断し、対応するシステムへの幅広い移行を示しています。
組織は、事後対応型の可視性を提供するモニタリングから、シグナルを紐付けてプロアクティブな洞察を提供するオブザーバビリティへと移行しています。AIOpsは、このワークフローに自動化をもたらします。そして次のステップであるエージェントAIOpsは、自律性をもたらします。
この変化は、生成AI、大規模言語モデル、そして推論システムの進歩によって可能になりました。これらのツールを活用することで、IT運用は静的な自動化を超え、適応型でコンテキストに応じた対応が可能になります。エージェント型システムは、問題を警告するだけでなく、テレメトリを相関させ、根本原因を突き止め、修復を開始します。
ITチームにとって、その効果は時間と集中力で測られます。ノイズが削減され、トリアージが迅速化され、エンジニアは絶え間ない問題解決から解放されます。
「Edwin AIによって、監視から可観測性、そしてAIOpsへと進化しました。Agentic AIOpsは次のレベルです。何が問題なのかを単に伝えるだけでなく、システム自体がユーザーに代わって行動します。」
マイク・セルヴァシオ
World Wide Technology の AIOps グローバル プラクティス マネージャー
Agentic AIOps が何をもたらすかを理解することと、組織がそれを導入する準備をすることは別のステップです。テクノロジーは既に存在しますが、それを効果的に活用できるかどうかは、チーム、プロセス、そして文化がどのように適応するかにかかっています。
導入の障害となるのは、技術的な問題がほとんどありません。ほとんどは組織の惰性に起因しています。サイロ化されたツール、少数の専門家に知識が集中していること、そして未だに手作業による対応に固執する文化などです。こうしたパターンはアラート疲れを招き、対応を遅らせます。
準備状況は次の 3 つの領域に依存します。
ウェビナーで、カーシック氏は、導入はITチームの業務品質をどれだけ向上させるかで評価されるべきであり、ITチームの業務をどれだけ代替するかで評価されるべきではないと強調しました。「重要なのは、ITチームの業務品質を向上させることです。午前3時に起きてトラブルシューティングをする代わりに、ビジネスを前進させるプロジェクトに集中できるのです。」
完璧なデータや徹底的な準備を待つ必要はありません。最新のAIは、既存の環境から価値を生み出すことができます。まずは小さく始めて、信頼を築くことが、多くの場合、最も効果的な前進への道となります。
エージェント型AIOpsの導入は、単一の導入ではなく、綿密なステップを踏んで推進していくことが重要です。多くの企業にとって、導入の道のりは、大規模なシステム障害、長期にわたるアプリケーション障害、あるいは手動プロセスやサイロ化されたツールの脆弱性を露呈させるような混乱といった、警鐘を鳴らす出来事がきっかけとなって初めて始まります。こうした出来事をきっかけに、可観測性と自動化は、サイドプロジェクトから取締役会レベルの優先事項へと移行します。
そこから、組織には体系的な道筋が必要です。最初のステップは、成熟度曲線（監視、可観測性、自動化、自律性）のどこに位置しているかを評価し、適切な導入ポイントを特定することです。このベースラインが確立された後、導入は段階的なシーケンスで進んでいきます。
WWTは、このプロセスを通して顧客を導くことがよくあります。彼らの準備ワークショップでは、問題点を把握し、それを戦略的な青写真に落とし込みます。そして、それを安全な環境でテストします。 AI実証の場これにより、企業は本番環境に移行する前に、このアプローチが機能するという自信を持つことができます。
マイクが指摘したように、この道のりは組織設計に関するものです。多くの企業が、オブザーバビリティ責任者などの新しい役職を創設し、SREチームに投資することで、アーキテクチャレベルでレジリエンスを組み込んでいます。
カルティク氏は、完璧さよりも進歩の重要性を強調しました。現代のAIは、複雑な環境でも価値を提供でき、完璧なデータを待つだけでは結果が遅れるだけです。真の変革は、企業がパイロット段階から脱却し、ワークフローを再構築し、ノイズを抑制し、トリアージを加速し、根本原因を特定し、修復を自動化することで実現します。
導入においては、一貫したパターンがあります。まずは小規模で明確に定義されたプロジェクトから始め、ROIを迅速に証明し、チーム間の信頼関係を構築します。それぞれの成功が次の成功への弾みとなり、Agentic AIOpsをドメイン全体に拡張し、自律性に向けてスケールアップすることが容易になります。
WWTは、顧客に提供しているのと同じ導入モデルを自社環境にも適用しています。LogicMonitorハイブリッド可観測性プラットフォーム、Envision、Edwin AIは、WWTのアドバンストテクノロジーセンター（ATC）、サプライチェーン全体、そしてネットワークオペレーションセンター（NOC）内で稼働しています。これらの導入により、WWTはAgentic AIOpsが大規模に提供する成果を直接的に実感できます。
ATCでは、Edwin AIが複数のドメインからデータを取り込み、インシデントの相関関係を分析し、根本原因分析を加速します。サプライチェーンおよびNOCオペレーションにおいては、このシステムがノイズを削減し、トリアージを短縮し、迅速な修復を促進します。その効果は運用のレジリエンス（回復力）の向上、つまり遅延の削減、より正確なインサイト、そしてチームがエスカレーション前に問題を解決できるという確信をもたらします。
導入は、WWTが顧客に推奨する手順と同じ手順で進められました。パイロットは、導入前後のパフォーマンスを測定するベースラインに基づき、抑制とトリアージから開始されました。システムへの信頼が確立されるまで、人間による承認を行いながら、自律性を徐々に高めていきました。
マイクは次のように説明しています。「WWTは、ATC（航空管制局）からサプライチェーン、倉庫システム、そしてSoftchoiceのNOC（オペレーションセンター）に至るまで、IT運用全体にわたってLogicMonitorを活用しています。私たち自身もLogicMonitorを使用しているので、その信頼性の高さがお客様に自信を持ってお勧めできる理由です。」
Agentic AIOps を評価している企業にとって、WWT の Edwin AI の使用は、このアプローチが複雑でリスクの高い環境でも確実に機能できることの継続的な証拠となります。
Edwin AIの導入効果は、運用パフォーマンスとチームエクスペリエンスの両方に現れます。企業は、L1およびL2の定型タスクを自動化することで運用コストを削減できます。ダウンタイムの削減、SLAパフォーマンスの向上、ペナルティリスクの最小化も実現します。同時に、エンジニアはアラートや事後検証に追われる時間を減らし、ビジネスにとって重要なプロジェクトの推進に多くの時間を費やすことができます。
実稼働環境では、顧客から次のような結果が報告されています。 アラート量が88%削減これらの結果は、IT チームの効率性の向上と作業品質の向上に直接つながります。
主な価値領域は次のとおりです。
ROIは明確ですが、それを実現するにはよくある失敗を避ける必要があります。WWTの経験から、導入の妨げとなるのは技術的な制約よりも、組織の慣習によるものであることが分かっています。最もよくある問題は次のとおりです。
成功するプログラムは、正反対のアプローチを採用しています。まず、重要なユーザージャーニーに焦点を絞ったパイロットプログラムを実施し、ベースラインと比較して改善度合いを測定し、その結果に基づいて信頼が築かれた後にのみ、対象範囲を拡大します。
この進歩は、WWT社内での導入と顧客エンゲージメントの両方に表れています。マイクが説明したように、企業文化への適応はテクノロジーと同じくらい重要です。そしてカーシックが強調したように、Agentic AIOpsの目的は代替ではなく改善です。エンジニアを反復的なトリアージ作業から解放し、ビジネスを前進させる仕事に時間を費やせるようにすることです。
WWTのケーススタディと顧客成果から、Agentic AIOpsが既に本番環境で稼働しているという点が明らかになりました。企業はノイズを削減し、応答時間を短縮し、エンジニアがビジネスを前進させる作業に集中できる余裕を確保しています。
次のステップはスケールです。これは、現在の成熟度を評価し、制御された環境でパイロット運用を行い、結果に基づいて信頼を構築しながら拡張していくことから始まります。WWTとLogicMonitorは、この進化を支える基盤を提供します。Edwin AIはエージェントプラットフォームとして、WWTのAI Proving Groundは本番環境への移行前にテストと検証を行う環境として機能します。
ウェビナーで Karthik 氏は次のように述べました。「小さく始めて価値を証明し、そこから拡大してください。」
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