Ciroosの創設者兼CEO、ロナック・デサイ氏 – インタビューシリーズ

ロナク・デサイCiroosの創業者兼CEOであるDesaiは、IT部門の負担を軽減し、SRE、DevOps、運用エンジニアに時間を割くという明確な使命を掲げ、同社を率いています。彼は、特にリスクの高い運用環境において、AIは人間の専門知識を置き換えるのではなく、それを有意義に補完するものであるべきだという強い信念を持っています。Ciroosを創業する前、Desaiはシスコに20年以上勤務し、シスコ フルスタック オブザーバビリティおよびAppDynamics担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーを含む、複数の上級管理職を歴任しました。彼はキャリアを通じて、スケーラブルで顧客中心のプラットフォームの構築に注力し、現在も50件以上の特許を保有しています。そして、シスコでの在職期間を形作ったイノベーションと顧客重視の理念を、今もなお継承しています。

シルース Ciroosは、現代のマルチドメイン環境における複雑なITインシデントの調査と解決にかかる時間を大幅に短縮することを目的とした、AIネイティブのSREチームメイトを構築しています。このプラットフォームは、ネイティブのマルチエージェントAIを活用し、シグナルを推論し、調査を自動化し、自動化、拡張、自律運用をサポートします。同時に、人間による確実な制御も確保します。従来サイロ化されていたツールやドメイン間でデータを相関させることで、Ciroosはチームが事後対応的な対応から、より迅速かつ確実な意思決定へと移行することを可能にします。これにより、エンジニアは反復的で疲弊する運用作業から解放され、より効果の高い業務に集中できるようになります。

シスコシステムズで20年以上勤務し、同社の最も成功したネットワークおよびオブザーバビリティ製品のいくつかの開発に携わってきました。Ciroosを設立するきっかけは何でしたか？

様々なエンタープライズチームとのやり取りの中で、私は同じ状況が何度も繰り返されるのを目の当たりにしてきました。運用チームはダッシュボードに圧倒され、アラートを追いかけ、複数のシステムにまたがる問題のトラブルシューティングを組織の知識に頼って行っていました。可観測性に多額の資金を投入しているにもかかわらず、ドメイン間のエビデンスをリアルタイムに連携させる手段が依然として不足していました。共同創業者と私は、この状況を変えたいと考えました。経験豊富なオペレーターのように推論し、最初からSREと連携して動作できるAIシステムの構築に着手しました。これにより、チームは洞察の探求や問題の解決に時間を費やすのではなく、レジリエンスと信頼性の向上に集中できるようになります。

Ciroosは、運用における最も困難な問題の一つである、複数のドメインにまたがる調査への対応策だと説明されています。シスコでAppDynamicsとフルスタック・オブザーバビリティ事業を率いてきた経験は、どのようにその認識を形作り、Ciroosのアーキテクチャに影響を与えたのでしょうか？

AppDynamicsでは、アプリケーションの挙動に関する高度なインサイトを実現しました。しかし、インシデントの原因がアプリケーション外部（クラウド構成、ネットワーク、IAMなど）にある場合、アプリケーション層での可視性だけでは不十分でした。課題はコンテキストの確立でした。この経験が、Ciroosの設計に活かされています。当社のプラットフォームは、AI推論を活用して本番環境の運用を拡張します。ドメイン間のシグナルを分析し、イベントを共通のタイムラインに整合させ、ドメインの境界を越えて推論することで、インシデントの真の根本原因を特定します。

Ciroos氏は「AI SREチームメイト」という概念を紹介しています。AIを協力者として捉えるというこの考え方は、従来の自動化ツールや可観測性ツールとどう違うのでしょうか？

AI SRE Teammateは、新しいツールというより、新しいチームメイトのような役割を果たします。まず相手の話を聞き、環境を理解し、定義されたタスクを受け入れ、時間をかけて信頼関係を育みます。従来の自動化がルールを実行するのに対し、Teammateは推論を適用します。問題を特定すると、関連するドメインエキスパートエージェントを選択してクエリを実行し、裏付けとなる証拠を収集し、コンテキストに沿って提示します。この協調的な要素により、エンジニアは手動で相関関係を導き出すのではなく、検証と問題解決に時間を割くことができます。

御社のプラットフォームはマルチエージェントAI推論を採用しています。複数のAIエージェントがどのように連携して根本原因分析を加速し、複雑なシステム全体の精度を向上させるのか説明していただけますか？

各エージェントはドメインの専門知識を有しており、Kubernetes、クラウド、ネットワークなど、それぞれに専門性を持っています。インシデントが発生すると、これらのエージェントは中央推論レイヤーの一部として連携し、調査結果をリアルタイムで相関させます。システムは、どのエージェントを呼び出すか、各エージェントにどのようなタスクを割り当てるか、その順序と期間を決定します。この連携により、各レイヤーがサイロではなくコンテキストに基づいて評価されるため、調査時間が短縮され、精度が向上します。

技術的な観点から、Ciroos はどのようにして、ユーザーにノイズを大量に与えずに、クラウド テレメトリ、アプリケーション ログ、インフラストラクチャ メトリックなどのさまざまなデータ ソース間で動的に推論するのでしょうか。

Ciroosは、あらゆるデータソースを全体像を捉える一つのレンズとして捉えます。データソース間の観測結果を統一されたタイムライン上に整列させ、関連する因果関係のみを浮き彫りにします。例えば、IAMまたはネットワークポリシーの小さな変更後にポッドの再起動イベントが発生した場合、Ciroosはそのシーケンスを自動的に関連付けます。単なるダッシュボードを提供するだけでなく、エンジニアが事象の発生理由を理解するのに役立つ証拠に基づいて、完全なストーリーを構築します。

信頼性と説明可能性は、あなたの設計哲学の中核を成しています。AIによる推奨事項の透明性を維持しながら、人間のエンジニアがしっかりと制御できるようにするために、どのような取り組みを行っていますか？

それぞれの推奨には、それを裏付ける証拠と、それに至った推論が付随します。エンジニアはそれぞれの結論をトレースし、仮定を検証し、システムの自律性のレベルを支援型から半自律型まで管理できます。システムは人間からのフィードバックを通じて時間の経過とともに文脈的知識を保持し、完全なガバナンスを維持しながら意思決定の質を向上させることができます。私たちのアプローチは、明確なガードレール、直接的な推論、そして完全な人間による監督を備えた、チームが新しいチームメンバーをオンボーディングする方法に似ています。システムが時間の経過とともに信頼性の高いパフォーマンスを示すにつれて、信頼は構築されます。

早期導入者からは、Ciroos によって調査時間が数時間から数分に短縮されたという報告が寄せられています。チームが AI SRE Teammate を本番環境で使い始めた際に、どのようなパターンやインサイトが最も印象に残りましたか？

嬉しい驚きが2つありました。1つ目は、大企業でさえも当社のコアバリュープロポジションに好意的に反応してくれたことに、心強く感じています。2つ目は、お客様が当社のテクノロジーをじっくりと検討し、根本原因分析をはるかに超える、非常にユニークなユースケースをいくつか生み出してくださったことです。これらのユースケースは、大企業が今日の本番運用で直面している現実的な課題を浮き彫りにしています。

「チームメイトとしてのAI」という言葉は、AIの置き換えではなく、AIとの協働を示唆しています。組織がインテリジェントシステムとの協働に馴染むようになるにつれて、この概念はどのように進化していくとお考えですか？

私たちは、これを自動化、拡張、そして最終的には自動操縦に至る道のりだと考えています。Ciroosは現在、これら3つのモードすべてをサポートしていますが、組織におけるAI導入は成熟度曲線に沿って進むのが一般的です。まず、企業は当社のAIシステムを使用して、明確に定義された反復可能なタスクを自動化し、人間の認知負荷を最小限に抑えます。一方、AIネイティブではない特注のシステムでは、顧客が価値を実感するまでに多くのパラメータやルールを設定する必要があり、人間のオペレーターに過大な負担がかかります。

次の段階では、企業はAIシステムを活用し、複数の領域にわたって人間の推論を大規模に補強します。同時に、システムは詳細な説明と改善策の推奨を提供し、人間がそれを検証して実行します。現在、ほとんどの企業がこの段階にあります。

時間の経過とともに、AIは企業全体のインシデントワークフロー全体を自律的に管理できるようになり、必要な場合にのみ人間にエスカレーションします。これは、タスクに応じて徐々に拡張される予定です。この進化は、チームが新入社員と信頼関係を築く方法に似ています。信頼関係が深まるにつれて、パートナーシップはより深まります。

多くの企業は既に、既存の可観測性およびインシデント管理プラットフォームを活用しています。Ciroosは、ワークフローを中断することなく、これらの既存のエコシステムとどのように統合するのでしょうか？

当初から、統合はオプションとして提供されるものではありませんでした。私たちは、フェデレーションデータモデルが企業にとって最速の価値実現時間、最大限の選択肢、そして最低の総所有コストを実現すると考えています。Ciroos AI SRE Teammateは、MCPやA2AなどのオープンAPIとプロトコルを介して、可観測性、インシデント対応、コラボレーションツール、クラウドプラットフォーム、チケットシステム、CI/CDツール、物理インフラストラクチャなど、今日の7つの異なるカテゴリーのエンタープライズシステムと統合します。既存のワークフローに統合されるため、チームが新しいワークフローを導入する必要はありません。この設計により、企業にとっての導入が容易になり、既存のワークフローを変更することなく、より迅速な回答を得ることができます。

あなたはこれまでのキャリアを通して、顧客へのこだわりとイノベーションを重視してきました。これらの価値観は、Ciroosの企業文化と、信頼性エンジニアリングを再定義するという長期的なビジョンにどのように影響を与えているのでしょうか？

顧客中心主義とは、長時間労働、疲労、労苦、運用中に生じる疑問への絶え間ない探求など、お客様の運用チームが直面する現実世界の課題に徹底的に注力することを意味します。イノベーションとは、これらの問題を、時間と集中力を有意義に回収できる方法で解決することです。私たちは、すべての運用チームが、継続的に学習し、需要に合わせて拡張し、システム全体の信頼性確保に役立つ AI チームメイトを持つことを構想しています。長期的には、AI サービスが開発から本番運用サイクル全体にわたる標準ソフトウェアになり、人間の同僚と共に考え、行動し、改善するシステムになると考えています。ユーザーが常に必要としていた明確さと余裕を提供できれば、私たちの仕事は正しいと言えます。これらのユーザーは、SRE、IT 運用スタッフ、本番運用エンジニア、クラウド運用エンジニア、または本番運用を担当する DevOps チームメンバーなどです。