カルシック・エスジェーは、LogicMonitorのチーフAIオフィサーです。グローバル製品組織を率いて約20年の経験を持つ彼は、AiseraのようなハイグローススタートアップやSAPのような大手公開企業で経験を積んできました。彼の専門分野は、エンタープライズ向けのAIファースト製品の構築、実行、スケーリングです。彼の在任期間中、ゼロから多くの製品を収益化し、AIと自動化に関する特許を複数保有しています。
AIのゴールドラッシュにおいて、私は2つの明確なカテゴリのソリューションを見ています。ビタミンと痛み止めです。ビタミンは、コピーを書くのに役立つもの、またはスライドデッキを磨くものであり、生産性をある程度高めるものです。一方、痛み止めは、システム的な生存に関わるものです。問題を手に入れる前に修復したり、グローバルな停止のような事態に対処したりすることができます。たとえば、CrowdStrikeの変更が約850万台のWindows PCをクラッシュさせたときのようにです。 クラッシュした約850万台のWindows PCの場合です。AIを取り入れる際には、痛み止めのカテゴリーよりもビタミンのカテゴリーよりも優れています。Gartnerが 予測したように、2026年までにAIは「人間を支援するツールから、複雑なワークフローに対する手作業を置き換えるプラットフォーム」に進化するでしょう。クラウドストライクの問題がどれほど痛みだったか、そしてAIエージェントがそれをどれほどうまく扱えたかを想像してみてください。IT自動化は痛み止めです。ITは消防のようなものです痛ましい真実は、IT業界がデータに溢れているが、洞察に飢えているということです。データを収集するには十分なデータがありますが、そのデータはあなたに答えを与えてくれますか。この「データノイズ」は、常にITの問題でしたが、ITを常に消防のような状態にしました。ビジネス全体はIT運用について気にしていません。ITは役立つダッシュボードを提供しますが、それらは保険のようなものです。ビジネスが保護されていることを安心させるものです。一方、IT従業員は最初の対応者であり、急速に広がる火災を消すために努力しています。多大なリスクがあり、数百万ドルの損失があり、常にすべてに対処できるわけではありません。非常に難しい仕事です。火事が手に入らない場合、AIツールがそれを消し、より大きな惨事につながらないようにすることができますか。私の経験では、答えは明確です。ビジネスはITが問題を解決することについて気にしているのです。速度、フィード、下にあるものについてではありません。ITは、価値ベースの、成果ベースのAIのユースケースです。エージェントに更多の機会を与える別の言葉で言えば、AIはITで自己回復を可能にします。仕事を消防から火災予防へとシフトします。人間が時間を消費することを望まないでください。20年前のように、人間が時間を消費することを望まないでください。今日、インフラストラクチャーに煙感知器を望みます。煙が出ている場合、AIエージェントがそれを検知し、修復します。毎回消防署に連絡し、消防士を配置する必要はありません。エージェントは、ノイズを減らし、問題を調査するのに役立ちます。たとえば、「ボブのアプリが遅い」という苦情があります。問題ありません。AIエージェントに調査させ、根本原因を報告させます。2番目のエージェントが問題を修復し、3番目のエージェントがボブのチームが何が起こっているかを示すダッシュボードを作成します。Forresterが 信じているように、多エージェントシステムは、次のアジエントAIの進歩です。検出、調査、解決、学習の全ループを実行するために協力するエージェントの群れを持つことができます。これが全ループです。AIが優勢になると、退屈なIT作業の割合が減り、人間はレビュアーになります。人間のワークフローは複雑になることがあります。たとえば、顧客がフライトを予約し、問題が発生し、払い戻しを希望する場合です。これらはエージェントが扱うのが難しいものです。ログを読むようなタスクは、エージェントが寝ている間に実行できます。実際、エージェントは寝ません。IT自動化はエージェントにとって適切なユースケースです。一度マインドセットを変えると、エージェントに更多の機会を与えるために、すべてのインシデント、サービス、ロケーション、組織構造を理解させる必要があります。最終的には、エージェントがあなたの会社のデータ関係を理解するほど、多くのことができます。何が重要なのか、それが重要なのか、それが重要なのかです。「ボブはどうやってルーターのフラッピング問題を解決したのか。どうやって解決したのか。」構造化された知識、Slackのメッセージ、Teamsのコールがあります。これらをすべてコンテキストグラフにまとめ、人間が行うように模倣するエージェントエンジンにフィードできます。感覚、作業計画、推論、行動、適応です。2年前、チャットボットはただ答えを出していました。良かったり悪かったりでした。以来、推論と行動を追加しました。那が全ループを実現するところです。エージェントに更多の機会を与えることは、ITアプリケーションを構築、管理、修復する新しい方法です。エージェントがどのように助けているかを測定するIT自動化を希望するすべての顧客にとって、最も明確なユースケースはノイズ削減です。多くのノイズがあり、誰もが不適切な時間に起こされることを望みません。ほとんどの場合、火事ではなく煙です。人間の労力を煙警報に浪費したくありません。エージェントがそれを処理することを望みます。ノイズ削減は明確な価値のKPIです。ノイズを90%削減すると、ITサービスマネジメント（ITSM）ツール、たとえばServiceNowに、インシデントが入ることが少なくなります。ServiceNowにチケットが少ないと、ITチームは重要な作業に集中できます。那が私たちの顧客が測定する最も重要なメトリックです。ITSMにインシデントが入ることが少なくなります。2番目の重要なメトリックは、調査にかかる時間です。調査には4〜8時間かかるとされていました。「ボブ、調査してきて。」ボブに調査を依頼するたびに、時間がかかります。煙のすべてについてボブに調査を依頼することはできません。ボブは8時間後に報告書を提出します。その結果、エージェントがほとんどの調査を処理しない場合、火事になるまで放置する必要があります。コストは、火事が大規模なものになることです。盲目的に飛行しています。邪魔なアラートが表示され、煙が火事になるまで放置する必要があります。エージェントを使用すると、すべての異常を数分で調査できます。無限の調査を実行できます。3番目に、一部の顧客は、問題を解決するまでの平均時間（MTTR）を追跡します。これは、問題を解決するまでにかかる時間を測定します。完全に自動的に解決されたインシデントの数を追跡します。システムが問題を生成した場合、それはシステムの故障であり、エージェントが問題を特定し、修復し、修復したことを通知できます。すべてがチケットに記録され、監査ログを確認できます。人間が実行したように、エージェントがすべてを実行します。MTTRは現在、10〜20%ですが、その数値は増加するだけです。エージェントはあなたの会社の運営を変えるノイズ削減、調査時間、MTTRはすべて、自動ITが私たちの顧客と共鳴する理由です。多くの顧客は、レベル1チームを持っていないため、完全に自動化しています。レベル2とレベル3のみです。4月、McKinseyは 推定したように、エージェントAIは最終的に60〜80%のルーティンワークを自動化でき、50%のサービスエージェントの容量がより高価値の活動に再配置された例を示しました。会社が適切なAIツールを導入すると、ITチームは仕事のやり方を変えます。那がIT自動化が痛み止めである理由です。組織全体でAIエージェントを取り入れるための強制的な触媒であり、人間の労働力を維持してビジネスをスムーズに運営することを可能にします。
「私の運用チームに1日30分だけ返してください、それで勝ちです。」一つのCIOの謙虚な願いは、今日のIT運用チームの現実を反映しています。反応的な消防活動モードに陥り、燃え尽きている。しかし、3時のお知らせの嵐や、回復するために必死に奔走する瞬間は、従来のIT運用の定義を与えているが、時代遅れになりつつあります。セルフヒーリングデータセンターは、将来的なものではなく、エージェントAIシステムによって実現されています。これらのシステムは、問題を人間のオペレーターが最初の通知を受ける前に検出、診断、解決します。これは理論的なものではなく、現在起こっており、企業のインフラストラクチャ管理を根本的に変え、IT運用チームの役割を再定義しています。IT環境は、人間が独自に監視して管理できる範囲を超えています。組織は、レガシーシステム、プライベートクラウド、複数のパブリッククラウドプロバイダー、エッジコンピューティング環境を含むハイブリッドインフラストラクチャをナビゲートします。問題が発生すると、それらは連鎖します。マイナーのデータベースの遅延は、アプリケーションのタイムアウトを引き起こし、リトライの嵐と広範なサービス低下につながります。昨日のよりシンプルなアーキテクチャのために設計された従来のツールは、ペースを維持することができません。彼らはシロに分かれており、クロスプラットフォームの可視性が欠けているため、経験豊富な運用チームを圧倒する数千の断片化された通知を生成します。この複雑さは、AIが前例のない価値を提供する機会を提供します。AIは、人間が苦労する場所で優れています。システム生成の問題を決定的な結果で管理します。システムの故障は曖昧ではありません。パターンに従います。AIはこれらのパターンを識別し、分析し、最終的に人間の介入なしに解決します。エージェントAIシステムは、95％の通知を圧縮しながら、問題が拡大する前に検出して解決する能力を実証しています。セルフヒーリングの実際：アラートのトリアージを超えてセルフヒーリング機能は、相関関係から始まります。人間が断片化された通知しか見ないのに対し、AIエージェントはパターンを認識し、テクノロジースタック全体の情報をまとまりのある洞察に統合します。1.4万件の月次イベントを扱っているグローバルマネージドサービスプロバイダーは、エージェントAIを導入し、知的相関と自動化によって70％のサービスインシデントを削減しました。次に、根本原因の分析と対策計画が続きます。AIシステムは、発生していることだけでなく、理由も特定し、修正を提案または実施します。昨年の主要なソフトウェアロールアウトの際、先進的なAIモニタリングを搭載した組織は、早期の警告信号を検知し、影響を封じ込めました。一方、競合他社は被害を制限するために必死に努力しました。自動化された修復は、この変革の核心にあります。現代の自律AIは、適切な人間の監視の下で行動をとることができます。VPNのパフォーマンスが低下すると、AIは問題を検出して原因を特定し、修正を実施し、その後通知します。 「あなたのVPNのパフォーマンスが低下していることを検知しましたので、構成を最適化しました。現在、最適な状態で動作しています。」 これは、常に火事を消しているのではなく、火事が起こらないようにすることの違いです。AIパワードの回復力の3つの柱セルフヒーリング機能を実装する組織は、3つの重要な柱を確立する必要があります。最初の柱は認識です。ITインシデントは、ビジネス成果に直接関係する必要があります。先進的なAIシステムは、システムが故障した場合の具体的な財務的影響を示すコンテキストダッシュボードを提供し、最もビジネスクリティカルなテクノロジーに優先順位を付けた復旧計画を可能にします。2番目の柱は迅速な検出です。ITインシデントは、2分以内に1台のサーバーから6万台のサーバーに広がる可能性があります。自律的なAIシステムは、影響を受けたサーバーを即座に分離し、診断を実行し、修正プログラムを展開することで、脅威を検出して中和し、対応時間を短縮します。3番目の柱は最適化です。セルフヒーリングシステムは、正常なものと異常なものを認識します。通常の環境の動作を認識することで、セキュリティチームは重要な問題に焦点を当て、ルーチン的な問題をエスカレーションする前に自動的に解決します。スキルギャップの解消とチームの向上しかし、セルフヒーリング技術の最大の影響は、技術的なものではありません。それは人間のものです。レベル3エンジニア、つまり、奇妙なエッジケースの故障を診断するための機関の知識を持つエンジニアは、ますます不足しています。AIは、このスキルギャップを解消します。エージェントシステムを使用すると、レベル1エンジニアはレベル3の機能で動作し、経験豊富な専門家は最終的に戦略的なイニシアチブに集中できるようになります。一つのヘルスケアプロバイダーは、セルフヒーリングAIを実装した後、レベル1のサポートチームを完全に再利用しました。減少ではなく、チームメンバーをより挑戦的な作業に割り当てました。通知ノイズが80％減少し、インシデントチケットが大幅に減少したと報告しました。数百のロケーションを持つ小売組織は、通知量が90％減少し、チームがメンテナンスからイノベーションにリダイレクトされたと経験しました。コンセプトから実装までセルフヒーリングは、プラグアンドプレイではありません。方法的なロールアウトと適切な文化的マインドセットが必要です。組織は、明確に定義されたユースケースから始め、自律性と監視のバランスをとるガバナンスフレームワークを確立し、AIシステムと効果的にコラボレーションできるチームを開発することに投資する必要があります。目標は、人を置き換えることではありません。人々の時間を無駄にしないことです。ルーチン的なタスクを自動化し、コンテキスト化されたインテリジェンスを提供することで、セルフヒーリングシステムは、従来のIT運用のパレートの法則を逆転させます。チームは、80％のリソースをメンテナンスに、20％をイノベーションに費やすのではなく、その比率を逆転させ、戦略的なイニシアチブを推進することができます。セルフヒーリングデータセンターは、IT運用の数十年の進歩の集大成です。基本的なモニタリングから洗練された自動化まで、そして真正に自律的なシステムまで。人間のミスや複雑な脅威を完全に排除することはできませんが、セルフヒーリング技術は、組織に問題を検出して拡大する前に、被害を最小限に抑える回復力を提供します。これは、単なる運用の強化ではありません。これは、今日のデジタル経済で運営している組織にとって、競争上の必要条件です。セルフヒーリングシステムを使用すると、時間を取り戻すだけでなく、仕事の内容を書き換えることができます。ダウンタイムは管理されません。エンジニアは、ベビーシッターではなく、ビルダーです。ITは、防御を演じるのではなく、ビジネスを推進するようになります。
