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Edwin AI の証拠に基づく RCA がログから始まる理由

根本原因分析は、往々にしてもっともらしい説明で止まってしまいます。Edwin AI がログとアラートのコンテキストを組み合わせ、実際のシステムのエビデンスに基づいて根本原因分析を行う様子をご覧ください。

10〜15分
マーゴ・ポダ

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Edwin AI がネイティブ LogicMonitor ログ、トポロジ、コンテキストを使用して、アラート駆動型の推論から証拠に基づいた調査へと根本原因分析を変換する方法を段階的に説明します。

  • アラートのみとLLM主導の根本原因分析（RCA）では因果関係を確立できない理由を説明します。

  • 構成項目と時間枠でスコープされたログがRCAをどのように変更するかを示します。

  • 実際の VPN インシデントの例を使用して、Edwin AI のログ イン RCA パイプラインについて説明します。

  • RCA が静的な答えではなく、進行中の AI 調査にどのように拡張されるかを示します

  • 証拠に裏付けられた RCA を実際の運用成果と自律的な IT 準備に接続します

今日の根本原因分析の多くは、アラートから始まり、一見合理的に思えるが検証できない説明で終わります。アラートは言語モデルに入力され、その出力はまるで答えのように見えますが、実際にはそうではないことがよくあります。説明は基盤となるシステムの挙動と結びついていないため、エンジニアは依然として自ら検証しなければなりません。

多くの場合、その検証はログで行われます。ログには、何が変更されたか、何が失敗したか、そしていつ発生したかを示す詳細情報が含まれています。ログがなければ、RCAは推論に依存します。ログがあれば、証拠に基づいて判断します。Edwin AIは、この現実に基づいて構築されています。ログは分析への後続ステップではなく、中核的な入力情報として使用します。そのため、結論はシステムが記録した内容に基づいており、アラートのみからモデルが推論した内容に基づいているわけではありません。

今日の根本原因分析の問題点

今日の根本原因分析における問題は、データ不足ではありません。分析がどこで止まるかということです。

ほとんどのRCAワークフローは、アラートが発せられた理由を説明するように設計されています。指標と閾値から逆算して、考えられる原因を導き出します。このアプローチはシステムの動作を大まかに説明できますが、因果関係を確立することはできません。何が変化したのか、何が最初に失敗したのか、あるいは障害がシステム全体にどのように伝播したのかを示すことはできません。

このギャップにより、真の分析は別の場所に押しやられます。エンジニアはRCAビューを離れ、ログに目を向けます。なぜなら、ログはシステムが実際に何が起こったかを記録する数少ない場所の一つだからです。構成の更新、再試行、エラー、そして時系列実行など、すべてがログに記録されています。ログを確認して理解するために必要な作業は、特にインシデント発生中は手作業で時間がかかり、時間がかかります。

要するに、問題はログがRCAワークフローから切り離されていることです。ログは明確な範囲を持たずに検索され、多くの場合、あまりにも多くのコンポーネントにまたがり、時間がかかりすぎます。エンジニアは、原因の究明に着手する前に、問題の絞り込みに労力を費やしてしまいます。

ログがコア分析パスの外側にある限り、RCAは依然として証明が必要な説明のままです。RCAの改善を目指すあらゆるアプローチは、結論を導き出す前に、ログを主要な証拠として扱い、文脈に基づいて制約することから始める必要があります。

ログが根本原因分析の質をどのように変えるか

ログは、障害発生前と発生時点のシステム動作をキャプチャすることで、根本原因分析を改善します。ベースラインを提供し、変更点をハイライトし、問題の背後にあるエラーパターンを明らかにします。ログには、状態の変化、実行パス、構成アクションが発生時に記録されます。この詳細なレベルにより、インシデントを推測ではなく再構築することが可能になります。

ログを適切に使用することで、RCAは結果の説明から原因の特定へと移行します。ログによって、どのコンポーネントが最初に故障したか、他のコンポーネントがどのように反応したか、そして故障が構成や実行の変更と関連していたかどうかを判断できるようになります。これは、アラートやメトリクスには含まれない情報です。

よくあることですが、問題は規模にあります。本番システムでは、インシデント発生時に調査できる量をはるかに超えるログデータが生成されます。ログに制約なくアクセスすると、チームは分析を始める前にスコープを絞り込むのに時間を費やしてしまいます。広範囲の検索はシグナルを不明瞭にし、狭い範囲の検索は重要な情報を見逃すリスクがあります。

ほとんどのツールはログを記録するだけで終わります。ログは利用可能ではあるものの、何が重要で、どのように解釈するかは調査員に委ねられています。ログは、関連するコンポーネントに限定され、インシデントウィンドウによって境界が定められ、意味のあるパターンにまで簡略化されている場合にのみ、RCAの質を高めます。この規律がなければ、ログは作業量を増やすだけで、明確さは向上しません。

ログは、ターゲットを絞ってクラスタ化し、コンテキストに沿って解釈されなければ役に立ちません。

ログは、そのままではRCAを改善しません。フィルタリングされていないログは、チームの時間が最も少ない段階で、より多くの作業を発生させることになります。インシデント発生中の生のログは、繰り返しが多く、構造が緩く、順序通りに解釈するのが困難です。人間やモデルがログを1行ずつ読んでも、明確な理解は得られません。

ログを有用なものにするのは、制約です。ログは、関連する特定のコンポーネントに結び付けられ、重要な時間枠に限定され、システムの動作における実際の変化を反映するパターンに絞り込まれる必要があります。この枠組みがなければ、ログは単なる記録の羅列になってしまいます。

多くのアプローチは、ログを汎用データソースとして扱い、スコープ、関連性、相関関係といった難しい判断をオペレーターに委ねているため、うまく機能しません。その結果、過剰な収集やシグナルの見逃しが発生します。

エドウィン AI 異なる仮定に基づいて構築されています。ログは コンテキストアラートデータとトポロジーを用いて、どの構成項目が影響しているか、どの依存関係が影響を受けているか、そしてどのログがインシデントに関連しているかを判断します。これらのログはグループ化・整理され、実際のシグナルに基づいた分析が行えるため、実際に何が起こったかを説明するログ証拠を明らかにすることを目指します。

EdwinのAI調査にLMログが組み込まれるようになりました

Edwin AIの根本原因分析へのアプローチは、意図的に段階的に行われます。各ステップで問題領域を絞り込み、結論を導き出す前に、ログは推測のための生の入力ではなく、証拠として使用されます。これを具体的に理解するために、西部地域のネットワーク全体で広範囲にわたるVPNの不安定化を引き起こした実際のインシデントを考えてみましょう。

ステップ1: アラートデータを分析する（コンテキストを優先）

RCAはアラートから始まります。この例では、複数のMeraki MXアプライアンス間でサイト間VPN接続が切断され、地域サイトの停止と下流アプリケーションのタイムアウトが発生したことを報告したアラートについて言及しています。 

このような警報は、影響範囲、被災地域、そして初期の爆発半径を確定します。この段階では、大規模言語モデル（LLM）は調査の方向性を定めるために用いられます。原因を最初から断定するためではありません。目標は、 コラボレー 見るのではなく 現在も将来も、 それは起こった。

ステップ2: 構成項目(CI)を特定する

アラートによって範囲が特定されたら、次のステップはそれを絞り込むことです。Edwin AIはアラートを特定のシステムにマッピングすることで、調査を実際に原因となっている可能性のあるものに集中させます。

VPNインシデントの例では、アラートは複数のサイトにわたる接続障害を示していました。このシグナルは広範囲に及んでいました。EdwinはLogicMonitorのトポロジとCMDBコンテキストを使用して、サイト間VPNトラフィックに関与する構成項目（地域のMXハブ、ブランチデバイス、そしてこれらのトンネルに依存するサービス）を特定しました。このパスの外側にあるシステムは分析から除外されました。

このステップは重要です。なぜなら、すべてのログを関連情報として扱うとRCAが機能しなくなるからです。明確な設定項目がないと、チームはログを複数の場所から取得しすぎて、誤った手がかりの排除に時間を費やしてしまいます。アラートを既知のインフラストラクチャ、サービス、依存関係に関連付けることで、Edwinは調査の対象となるものとそうでないものを明確に定義します。この焦点を絞ることで、次のステップであるログの取得と分析が、網羅的ではなく実用的なものになります。

ステップ3: インシデント期間中にCIごとにログを取得する

関連するシステムが特定されると、Edwin AI はそれらの構成項目から、かつ必要な期間のみのログを取得します。このステップにより、広範な検索ではなく、特定のレコードセットのみに調査を絞り込むことができます。

この例では、Edwinはトンネル障害が発生し始めた時間帯に、特定されたMXハブとピアデバイスからログを取得しました。この時間帯外のログは除外され、無関係なデバイスからのログはクエリされませんでした。その結果、環境全体ではなく、インシデントに整合したデータセットが得られました。

この制約こそが、RCAにおいてログを活用できるようにするものです。時間と範囲が最初に定義されていれば、ログは特定の障害に結びついた証拠となります。こうした境界がなければ、チームは原因の理解よりも、検索範囲を絞り込むことに労力を費やしてしまいます。

ステップ4: ログをクラスタ化して要約する

この時点で、Edwin AIは限られたログセットを保有しています。次の課題は、それらを使えるようにすることです。生のログは繰り返しが多く、同じ障害が発生すると、複数のデバイス間で数百ものほぼ同じログが生成されることがあります。人間やLLMが直接ログを読み取ると、時間の無駄になり、関係性を見落とすことになります。

Edwinは類似エントリをグループ化し、重複を縮小し、異常と高信号エラーを前倒しします。今回のVPNインシデントでは、この削減によって、生の出力では見逃されやすい重要な2つのシグナルが明らかになりました。1つは、不安定性が始まる直前に記録された、中央MXハブの設定テンプレートの変更（prod-network v13からv14.1へ）です。もう1つは、同じ時間帯に複数のデバイスで発生したIPSecネゴシエーションの失敗（フェーズ2の失敗や、フェーズ1のセキュリティアソシエーションの欠落または遅延を示すメッセージを含む）です。

Edwinは法学修士（LLM）に大量の生ログを渡すのではなく、何がいつ変更され、どのようなエラーが発生したかといった事実を保存した構造化された要約を生成します。そのため、推論はノイズではなく証拠に基づいて行われます。

ステップ5: アラート、ログ、コンテキスト全体で根本原因分析を実行する

アラート、ログ、そしてシステムの関係性が整合した場合にのみ、Edwin AIは根本原因分析を実行します。この時点で、調査はもはや手がかりを探す段階ではなく、証拠が既に見えています。

VPNインシデントにおいて、エドウィンは3つの入力をまとめて評価しました。接続がいつどこで低下したかを示すアラートパターン、IPSecネゴシエーションの失敗を示すクラスター化されたログ信号、そして中央MXハブに記録された設定変更です。タイミングと範囲は一致していました。設定テンプレートの更新は障害発生前に発生し、影響を受けたトンネルに参加しているデバイスに影響を与えていました。

結果は、ログの証拠とシステムのコンテキストに基づいて、構成変更が最も可能性の高い原因であると指摘するランク付けされた結論でした。出力は推論のみに依存したものではなく、何がいつ変更され、システムがどのように反応したかを示しました。

これが説明と結論の違いです。根本原因分析は、アラートのみから推論するのではなく、結論が記録されたシステムの動作に結び付けられ、コンテキスト全体で検証されたときに機能します。

根本原因分析がAI調査になるとき

Edwin AIでは、根本原因が特定された後もログの重要性は変わりません。初期分析を裏付けるログの証拠は、インシデントの理解と解決方法にも影響を与え続けます。

ログはシステム、依存関係、そして時間枠によって既に制約されているため、調査を再開することなく再利用できます。ログは明確なインシデント概要の作成をサポートし、記録された動作と照らし合わせて結論を検証し、実際に失敗した箇所に基づいて修復手順を策定することを可能にします。RCAはもはや、時間的に固定された単一の回答ではありません。状況の変化や新たな疑問が生じたときに再検討できる調査となります。

これにより、チームのインシデント対応方法が変わります。サマリーは解釈ではなく、記録されたシステム動作を反映します。検証は、原因特定に使用されたのと同じ証拠に基づいて行われます。修復ガイダンスは、一般的な推奨事項ではなく、観察された障害パターンに基づいています。

その結果、アラートとログに基づいた、インシデントに関する一貫した単一の記録が得られ、チームは直接問い合わせることができます。エンジニアは、以前の作業を繰り返すことなく、またツールを切り替えることなく、フォローアップ、仮説の検証、代替案の検討を行うことができます。ログは、単なる一回限りの参照資料から、継続的な理解の源へと進化します。

Edwin AIとLogicMonitorの連携によりRCAが改善される理由

Edwin AIは単体でもパターンを分析し、原因を提案できます。LogicMonitorは単体でも詳細なテレメトリを収集できます。しかし、両者の境界に限界が存在します。

ログに直接アクセスできないため、Edwinはアラートとメトリクスから原因を推測するしかありません。この推測によって可能性を絞り込むことはできますが、システム内で実際に何が起こったのかを確認することはできません。結果として、分析結果はまだ検証が必要です。

Edwinがなければ、LogicMonitorのログは検証を提供しますが、それにはコストがかかります。エンジニアはインシデントビューを離れ、ログ全体を手動で検索し、重複するメッセージをフィルタリングし、コンポーネント間のアクティビティを相関させる必要があります。この作業には時間がかかり、経験が求められ、担当者によって大きく異なります。

Edwin AI と LogicMonitor を組み合わせることで、その摩擦が解消されます。

EdwinはLogicMonitorテレメトリにネイティブアクセスできるため、ログ取得はデフォルトでスコープ指定されています。ログは、関連する構成項目とインシデント発生期間のみに取得されます。エンジニアは環境全体を検索したり、どのデータが重要かを推測したりする必要はありません。調査は最初から最後までインシデントに紐付けられます。

これにより、コンテキストの切り替えも削減されます。エンジニアは、結論を検証するためだけにRCAビュー、ログ検索インターフェース、トポロジマップの間を移動する必要がなくなります。分析を裏付けるログの証拠はEdwinでも利用可能で、インシデントがITSMツールに流入すると、証拠に裏付けられたRCAも一緒に移動されます。チームはワークフローを離れることなく、インシデント記録内で直接根本原因を確認できます。

ここでの「より良い連携」とは、まさにこのことです。緩い統合ではなく、アラートの上に重ねられたLLMでもなく、推論が組み込まれた共有データ基盤です。そのため、すべての分析はテレメトリに基づいており、運用作業が既に行われている場所で提供されます。

ログ駆動型RCAの運用上の影響

RCAがログに基づいて構築され、インシデントに紐付けられている場合、チームは同じ質問を繰り返し続けることがなくなります。意思決定は解釈ではなく記録された行動に基づいているため、一貫性を保ちます。MTTRが向上するのは、不確実性が早期に解決されるためであり、プレッシャーの下で人々がより迅速に行動するからではありません。

ワークフローも簡素化されます。エンジニアは、何が起こったかを確認するために、アラート、ログ検索、トポロジビュー、インシデント記録の間を行き来する必要がなくなります。分析は、インシデントが検出から解決へと移行する間も継続されるため、引き継ぎ中にコンテキストが損なわれることはありません。

これにより、個人の判断への依存度が軽減されます。RCAがログに基づいている場合、結果は誰がオンコールしているか、誰が類似のインシデントを覚えているかに左右されません。調査は同じ構造に従って行われるため、後から経路を再構築することなく検証できます。

インシデント後の作業も変化します。チームは事後にタイムラインを再構築したり、原因について議論したりする必要がありません。インシデントには既に証拠が添付されています。エスカレーションはより明確になり、後続作業は共有されたコンテキストから開始されます。結論がシステムデータにトレース可能であり、隠された推論ではないため、信頼が向上します。

ログは自律的なIT運用の基盤です

ログは、これまで欠けていた根本原因分析（RCA）の要素、つまり実際に何が起こったかという記録を提供します。RCAをログに基づけば、結論は解釈ではなくシステムの動作に基づいて得られます。調査は再現可能になり、検証が容易になり、信頼性も高まります。

この構造は診断だけにとどまりません。ログが一貫してスコープ設定され、削減され、結果と結び付けられると、それらは単なる一回限りの参照ではなくなります。パターン検出をサポートし、結論の自動検証を可能にし、修復が推測ではなく検証されるための条件を整えます。時間の経過とともに、同じデータがエージェントのトレーニング入力、意思決定のフィードバック、そしてアクションの制御信号となります。

推論がテレメトリから分離されている場合、これらはどれも機能しません。自律動作には、AIがシステム固有のデータに基づいて動作することが必要であり、上に重ねられた抽象化データに基づいて動作することは不可能です。

Edwin AIがLogicMonitorログを使用して証拠に裏付けられたRCAを提供する方法、そして同じアプローチが進行中のAI調査と自律性をどのようにサポートするかを知りたい場合は、デモをリクエストするAI が推論ではなく記録されたシステムの動作に基づいて構築されると、調査がどのように変化するかを示します。

マーゴ・ポダ

シニアコンテンツマーケティングマネージャー、AI

LogicMonitorでEdwin AIのコンテンツ戦略を率いるMargo Poda氏。エンタープライズテクノロジーとAIスタートアップの両方での経験を持つ彼女は、複雑なトピックを明確かつ関連性が高く、読む価値のあるものにすることに注力しています。特に、似たようなコンテンツが溢れている分野において、その重要性は増しています。彼女はAIを誇大宣伝するためではなく、AIが実際に何ができるのかを人々に理解してもらうためにここにいます。

免責事項: このブログで述べられている見解は著者の見解であり、LogicMonitor またはその関連会社の見解を必ずしも反映するものではありません。

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