あるMSPがAIを活用してノイズを78%削減し、エンジニアリング時間を節約した方法

アジア太平洋地域最大手のマネージドサービスプロバイダー（MSP）の運用チームは、自社の成功に溺れかけていました。監視ツールと自動化への長年の投資は、包括的な可視性と、それに伴う深刻な混乱を生み出していました。エンジニアが毎朝ダッシュボードを開くと、何千ものアラートが待ち受けており、そのどこかに重大なインシデントが埋もれていました。

問題の規模は、効果的な対応能力をはるかに超えていました。事業の拡大に伴い、SLAの達成はますます困難になり、アラート疲れの重圧によってサービス品質が低下しました。

MSPは根本的なアプローチの転換を必要としていました。その転換は、ITOps向けAIエージェントであるEdwin AIの導入という形で実現しました。このAI搭載インシデント管理製品の導入により、 測定可能な結果 数週間以内に、アラートノイズは78%減少し、インシデント件数も劇的に減少し、チームは事後対応型の消火活動から戦略的な問題解決へと移行しました。

同社が IT 運用をどのように変革したかをご紹介します。

解決策: Edwin AIに仕分けを任せる

MSPは実装しました エドウィン AI、LogicMonitorの AIエージェント ITOpsでは、既存のアラートストリームを処理するために 可観測性 インフラストラクチャ。Edwin AI は、既存のツール間のインテリジェンス レイヤーとして機能し、テクノロジー スタック全体から生のアラートを取り込み、パターンを特定し、重複する問題を排除し、人間の対応が必要なインシデントを表面化させます。

エンジニアが異なるシステム間で関連するイベントを手動で接続する代わりに、Edwin AIは相関関係の作業を自動的に実行し、統合されたインシデントを直接ルーティングします。 ServiceNow.

この実装により、すぐに運用上の変更が行われました。

• 複数の監視ツールからのアラートが統合されたストリームに流れます
• チケット作成前に冗長な通知がグループ化される
• 関連記事 イベント さまざまなシステムからの接続により、完全なインシデントコンテキストが提供されます
• 実行可能な各イベントは、完全な背景情報とともにServiceNowに届きます。

エンジニアは、トラブルシューティングを即座に開始するために必要なコンテキスト情報とともにインシデントを受け取るようになりました。Edwin AI により、システム障害を理解するために複数のシステムを調べる必要がなくなりました。断片化されたアラートストリームを構造化されたインシデントワークフローに変換することで、技術チームは情報収集ではなく問題解決に専門知識を集中できるようになります。

結果：反応型から戦略型へ

Edwin AI は、導入後数週間以内に次のような測定可能な改善をもたらしました。

• アラートノイズを78%削減エンジニアは誤検知をフィルタリングするのではなく、真の問題に焦点を当てます
• 重複排除率70%重複したチケットを発生源から排除し、ServiceNowでの混乱を軽減
• システム間のアラート相関は67%関連するインシデントは自動的にリンクされ、完全なコンテキストが提供されます
• ITSMインシデント量が85%減少より少ない、より意味のあるチケットはエンジニアリングチームの認知負荷を軽減します

これらの改善により、エンジニアリング時間が大幅に短縮されました。チームは影響の大きいインシデントに集中し、より効率的に解決できるようになりました。低優先度アラート間のコンテキスト切り替えが減ったため、エンジニアはプロアクティブなシステム改善に取り組む余裕ができました。

業務改革は顧客とスタッフの双方にメリットをもたらしました。サービス品質が向上し、エンジニアの燃え尽き症候群も減少しました。MSPはインテリジェントなインシデント管理を通じて、オペレーションの卓越性に向けたより明確な道筋を獲得しました。

より速いだけでなく、よりスマートなワークフローを構築する方法

エドウィン AI MSPのインシデント管理プロセス全体を再構築し、生のアラートを包括的かつ文脈に基づいたインシデントに変換しました。エンジニアは、手作業でまとめる必要のある断片的なデータではなく、包括的な情報パッケージを受け取ることができます。

各インシデントには次の内容が含まれるようになりました:

• アラートがいつトリガーされたかを示す明確なタイムライン
• 問題がシステム間でどのように関連しているかを示す相関信号
• 解決手順を提案するガイド付きアクション

エンジニアは、発生した事象、ビジネスへの影響、推奨される対応を説明する完全な説明に基づいて作業します。

ServiceNowは、チケットリポジトリから包括的な真実の情報源へと進化しました。Edwin AIは、重複を排除し相関関係を関連付けたイベントをITSMシステムにフィードすることで、各チケットに断片的なアラート情報ではなく、完全なコンテキストが含まれるようにします。

オペレーション責任者は次のように述べています。「Edwin AIのおかげで、何が本当に意味のあることなのかが明確になりました。パズルのピースではなく、全体像が見えてくるのです。」

このワークフロー変革により、チームのインシデント管理へのアプローチ方法が変わり、情報収集からソリューションの実装へと移行しました。

次のステップ：自律運用に向けて

Edwin AIの導入によるMSPの成功は、より野心的な運用改善への道を開きました。アラートノイズの制御とワークフローの合理化を実現したMSPは、現在、AIを相関分析から自律的な意思決定へと進化させる方法を模索しています。

彼らのロードマップには エージェントAIOps テレメトリデータ、ランブック、過去のインシデントから抽出したコンテキストに基づいた回答を即座に提示する機能を提供します。根本原因分析の概要はSlackやTeamsなどのコラボレーションツールに直接配信され、チームの意思決定を加速します。そしてエドウィンの GenAIエージェント また、Edwin のパターン認識と MSP 独自の運用専門知識を組み合わせた、ランブック ベースの推奨事項も提供します。

長期的なビジョンは、より速く インシデント対応 根本的に異なる運用に。エンジニアがシステムイベントに対応する代わりに、AIが日常的な修復作業を行い、人間は複雑な問題解決と 戦略的改善リアクティブからプロアクティブ、そして自律的な運用への進化は、IT 運用の成熟度における次の段階を表しています。

彼らの事業のリードフレームはシンプルです。「AIがノイズから信号を選別できることは実証済みです。現在、私たちはそれらの信号に自動的に対応できるAIの開発に取り組んでいます。」

すべてのMSPにとってなぜ重要なのか

AI Ops 環境は、従来の管理手法では対応が難しいほどの複雑さの限界に達しています。ハイブリッドアーキテクチャ、高まる顧客ニーズ、そして継続的なサービスへの期待は、運用負荷を生み出し、人的能力を圧迫しています。

この MSP の変革は、再現可能なアプローチを示しています。インテリジェントなアラート フィルタリングにより、人間のオペレーターに届く前にノイズが除去され、自動化された相関関係と重複排除により冗長な作業が防止され、エンジニアはビジネス価値を高める戦略的イニシアチブに対応できるようになります。

事後対応型のアラート処理からプロアクティブなシステム管理への運用モデルの移行により、今日のマネージド サービス プロバイダーが直面している根本的なスケーラビリティの課題に対処できます。

同社のオペレーション責任者は次のように述べています。「現代のITOpsは、人間のチームだけでは選別できない膨大なシグナルを生み出します。AIを活用することで、スタッフはより少ないリソースでより多くの成果を上げながら、サービス水準を向上させることができます。AIは複雑さを競争優位性へと転換します。」

AIを活用したインシデント管理を導入していないMSPは、アラート件数の増加と人的対応能力の不足により、ますます大きなプレッシャーに直面しています。インテリジェントな自動化を導入した組織は、運用上の優位性を確立し、その価値は時間とともに高まっていきます。

インシデント管理アプローチを評価している MSP にとって、この変革は、AI が運用上の複雑さを負担から競争上の優位性に変える方法の明確な例を示しています。

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