AI・自動化

AIを活用したインシデントインテリジェンス基盤

ハイブリッドな判断レイヤーにより、事業へ影響する異常と日常的な技術ノイズを区別しやすくしました。

課題

従来の監視は大量の技術アラートを出す一方、異常な業務挙動が必ずしも例外になるとは限りません。ノイズ、実際の障害、運用パターンの重要な変化を切り分ける必要がありました。

有用な兆候がログ、メトリクス、業務イベントに分散し、各情報だけを見ると正常に見えることがあります。AIの解釈は説明可能で、制御された操作より上位の判断にしてはいけません。

信号を正規化し、決定論的な検知と履歴比較を先に実施したうえで、AIを証拠の説明と優先順位付けに使いました。重要操作には人の承認と監査可能な制御を残しました。

ログ、メトリクス、業務イベントを正規化、決定論的検知、履歴比較へ通し、AIが制御された対応のための説明を生成します。

AIは重要な運用変更の決定権を持たずに、オブザーバビリティへ文脈を加えられます。