Ciroosの創設者兼CEO、Ronak Desai – インタビュー・シリーズ

Ronak Desaiは、Ciroosの創設者兼CEOで、ITの無駄作業をなくし、SRE、DevOps、オペレーションズ・エンジニアに時間を返すという明確な使命を持って会社を牽引しています。彼は、ハイリスクの運用環境では、AIが人間の専門知識を意味的に補完するべきであり、代替すべきではないという強い信念を持っています。Ciroosを創設する前、Desaiは20年以上にわたってCiscoで勤務し、シニア・バイス・プレジデント兼Full-Stack ObservabilityおよびAppDynamicsのゼネラル・マネージャーを含む複数のシニア・リーダーシップ・ロールを務めました。彼のキャリアを通じて、スケーラブルで顧客中心のプラットフォームを構築することに焦点を当て、現在50以上の特許を保有し、Ciscoでの在職中に形成されたイノベーションと顧客至上主義の原則を引き継いでいます。

Ciroosは、モダンなマルチ・ドメイン・環境での複雑なITインシデントの調査と解決を劇的に短縮するように設計されたAIネイティブのSREチームメイトを構築しています。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を使用して、シグナルを分析し、調査を自動化し、オートメーション、オーグメンテーション、オートノマス・オペレーションズをサポートしますが、人間が制御を維持することを保証します。従来から分離されていたツールやドメインのデータを相関させて、チームが反応的な消防活動から迅速で自信のある意思決定に移行できるようにします。エンジニアは、繰り返しのあるオペレーションズの無駄作業ではなく、より大きな影響を与える作業に集中できるようになります。

Ciscoでの20年以上のキャリアで、ネットワークや観測可能性の最も成功した製品の構築に貢献しました。Ciroosを創設する決断を下したのは何ですか?

さまざまなエンタープライズ・チームとのやり取りを通じて、同じストーリーが繰り返し演じられるのを見ました。オペレーションズ・チームはダッシュボードに圧倒され、アラートを追跡し、複数のシステムで問題をトラブルシューティングするために機関的知識に頼っていました。観測可能性に多大な資本を投入したにもかかわらず、ドメインを跨いでリアルタイムで証拠を接続する方法が見つからなかったのです。私と私の共同創設者は、これを変えたいと考えました。私たちは、経験豊かなオペレーターのように推論し、SREと協力して作業できるAIシステムを構築しようとしました。チームは、洞察を探したり問題を解決したりする時間を費やすのではなく、回復力と信頼性を向上させることに集中できるようになります。

あなたはCiroosを、オペレーションズで最も難しい問題の1つである、複数のドメインを跨ぐ調査に対する回答と表現しました。CiscoでのAppDynamicsおよびFull-Stack Observabilityビジネスのリーダーシップは、Ciroosの設計にどのように影響しましたか?

AppDynamicsでは、アプリケーションの動作に関する高いレベルの洞察を得ることができました。しかし、インシデントの原因がアプリケーションの外側にあった場合（クラウドの構成、ネットワーク、またはIAMの場合）、アプリケーション層でのみの可視性は不十分でした。課題はコンテキストを確立することでした。Ciroosの設計はこの経験によって導かれました。私たちのプラットフォームは、生産性のあるオペレーションズにAIの推論を導入します。ドメインを跨いでシグナルを分析し、イベントを共通のタイムラインに合わせて、インシデントの真の根本原因を決定します。

Ciroosは「AI SREチームメイト」という概念を導入しています。このAIをコラボレーターとしてではなく、従来の自動化または観測可能性ツールとして見ることの違いは何ですか?

AI SREチームメイトは、新しいツールではなく、新しいチームメイトのように機能します。チームメイトは最初に傾聴し、環境を理解し、定義されたタスクを受け入れ、時間の経過とともに信頼を築きます。従来の自動化はルールを実行しますが、チームメイトは推論を適用します。問題が発生すると、チームメイトは関連するドメインのエキスパート・エージェントを選択し、サポートする証拠を収集し、それをコンテキストで提示します。このコラボレーション要素により、エンジニアは手動で相関関係を導き出すのではなく、検証と問題解決に集中できるようになります。

あなたのプラットフォームはマルチ・エージェント・AI推論を使用します。複雑なシステムでの根本原因分析を加速し、精度を向上させるために、複数のAIエージェントがどのように調整されるか説明してください。

各エージェントにはドメインの専門知識があります。Kubernetes、クラウド、ネットワークなどです。インシデントが発生すると、これらのエージェントはリアルタイムで調査結果を相関させる中央の推論レイヤーの一部として協力します。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、どの順序で割り当てるか、どのくらいの時間割り当てるかを決定します。この調整により、各レイヤーがシロではなくコンテキストで評価されることを保証することで、調査時間を短縮し、精度を向上させます。

技術的観点から、Ciroosはクラウド・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ー・メトリクスなどの異なるデータ・ソースをダイナミックに推論する方法を説明してください。ユーザーをノイズで圧倒しないようにします。

Ciroosは、各データ・ソースを大きな絵の一つのレンズと見なします。データ・ソースを統一されたタイムラインに合わせて、関連する因果関係のみを提示します。たとえば、ポッドの再起動イベントがIAMまたはネットワーク・ポリシーの小さな変更の後に発生した場合、Ciroosは自動的にそのシーケンスを接続します。生のダッシュボードを提供するのではなく、エンジニアが何かが起こった理由を理解できるように、証拠に基づいて完全なストーリーを構成します。

信頼性と説明可能性はあなたの設計哲学の中心です。AI駆動の推奨事項が透明性を維持し、人間のエンジニアが制御を維持するようにするために、どのようにして保証しますか?

各推奨事項は、推奨事項に至った根拠と証拠とともに提示されます。エンジニアは各結論を追跡し、仮定をテストし、システムの自律性レベルを管理できます（アシストから半自律まで）。システムは、人間のフィードバックを通じて、時間の経過とともにコンテキストを維持し、意思決定の品質を向上させながら、完全に管理されたままです。私たちのアプローチは、新しいチームメイトをオンボーディングする方法に似ています。明確なガイドライン、直接的な推論、人間の管理が全面的に行われます。信頼性は、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築かれます。

初期の採用者は、Ciroosが調査時間を数時間から数分に短縮することを報告しています。チームが生産環境でAI SREチームメイトを使用し始めたときに、どのようなパターンまたは洞察が最も驚かされることでしたか?

2つの愉快な驚きがありました。まず、大企業が私たちのコア・バリュー・プロポジションに好意的に反応するスピードは心強かったのです。2番目に、顧客は私たちのテクノロジーを注意深く調査し、根本原因分析を超えてユニークなユースケースをいくつか見つけてきました。これらのユースケースは、今日の大企業が生産環境で直面している実際の課題を強調しています。

「AI as a Teammate」という用語は、置き換えではなくコラボレーションを示唆しています。組織がインテリジェント・システムと共に作業することに慣れるにつれて、この概念はどのように進化すると思いますか?

私たちは、これを自動化、オーグメンテーション、そして最終的にはオートパイロットを含む旅と見なしています。Ciroosは現在これら3つのモードをサポートしていますが、一般的に、組織のAIの採用は成熟度曲線に従います。最初の段階では、企業は明確に定義された繰り返しのタスクを自動化し、人間の認知的負担を最小限に抑えます。一方で、従来の非AIネイティブ・システムでは、顧客が価値を実現する前に、多くのパラメータとルールを設定するための人間のオペレーターの負担が大きくなります。

次の段階では、企業はAIシステムを利用して、人間の推論を複数のドメインで拡大し、システムが詳細な説明と推奨事項を提供し、人間が検証して実行するようにします。これが現在の多くの企業の段階です。

時間の経過とともに、AIはエンタープライズのインシデント・ワークフローを自律的に管理できます。ただし、人間にエスカレーションする必要がある場合は、タスクに基づいて段階的に開放されます。この進歩は、新しいチームメイトと信頼を築く方法に似ています。信頼を得るにつれて、パートナーシップは深まります。

多くの企業はすでに確立された観測可能性とインシデント管理プラットフォームに依存しています。Ciroosはこれらの既存のエコシステムとどのように統合しますか?ワークフローを混乱させないで?

統合は最初から選択肢ではありませんでした。私たちは、連邦化されたデータ・モデルがエンタープライズに最も迅速な時間価値、最も多くの選択肢、最低の総所有コストを提供することを信じています。CiroosのAI SREチームメイトは、現在7つの異なるエンタープライズ・システム・カテゴリと統合しています。観測可能性、インシデント・レスポンス、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ー（MCPおよびA2AなどのオープンAPIとプロトコルを介して）。既存のワークフローに統合され、新しいワークフローを採用する必要はありません。チームは既存のワークフローを変更せずに、迅速な回答を得ることができます。

あなたはキャリアを通じて、顧客至上主義とイノベーションを強調してきました。これらの価値観は、Ciroosの文化と信頼性エンジニアリングの再定義に関する長期的なビジョンをどのように導きますか?

顧客至上主義とは、オペレーションズ・チームが直面している現実の課題に焦点を当てていることを意味します。長時間労働、疲労、無駄作業、質問に対する答えを探すことです。イノベーションとは、これらの問題を解決することを意味します。時間と集中力を返します。私たちは、すべてのオペレーションズ・チームが、継続的に学習し、需要に応じてスケーリングし、システム全体の信頼性を確保するAIチームメイトを持つことを想像しています。長期的には、AIサービスがソフトウェアとして、開発から生産オペレーションズ全体のサイクルで標準になることを想像しています。システムは人間の同僚とともに考え、行動し、改善します。ユーザーに必要な明確さと余裕を提供することができれば、私たちの仕事は正しく行われているということになります。これらのユーザーは、SRE、ITオペレーションズ・スタッフ、プロダクション・オペレーションズ・エンジニア、クラウド・オペレーションズ・エンジニア、DevOpsチーム・メンバー（プロダクション・オペレーションズを実行する）である可能性があります。