情報システム部門・SIer

SI運用・保守AX

暗黙知の形式化・マイグレーション支援・MSP品質の可視化まで、AIが保守・運用全体を補佐

#RAG活用 #影響範囲サジェスト #マイグレーション支援 #仕様書自動生成 #承認フロー
即時
検知スピード
※アノマリー検知
80%
一次対応自動化率
※定型オペレーション
1/2に短縮
障害復旧時間
※原因特定・復旧

こんな課題を抱えていませんか?

MSP委託費の増加と品質証跡の困難

MSP・外注への運用委託費が増加する一方、SLA未達時の証跡確認・ペナルティ交渉に工数がかかっている。

ナレッジ属人化と横展開の困難

障害対応ナレッジが特定エンジニアに属人化しており、MSP委託先・グループ会社への横展開ができていない。

定型作業の負荷

定形オペレーション(再起動、ログ収集)に人手がかかっている。

MSP委託の品質を可視化しながら、承認フロー付きでAIが運用を補佐

システム異常 ログ/メトリクス 自律運用AI • アノマリー検知 • 原因特定・推奨 • 自動復旧実行 サービス復旧 障害レポート ナレッジ更新
大量のアラートから「本当の異常」を特定し、原因推定、そして復旧コマンドの実行までをAIが担当。エンジニアは「最後の判断」に集中できます。
📷 差し替え予定

ターミナル画面と、AIによるログ解析・コマンド実行ログ。

主な機能

01

インテリジェント監視

しきい値監視だけでなく、普段と異なる挙動(アノマリー)をAIが検知。

02

MSP品質の可視化(RAG活用)

過去の障害対応ナレッジをRAGで蓄積・参照。MSP委託先の対応品質をAIがリアルタイムでモニタリングし、SLA未達の証跡を自動記録。

03

承認フロー付き自動化

AIは原因候補と推奨対応を提示し、担当者の承認後に実行。変更管理プロセスを守りながらAIによる対応を実現。すべての操作はログに記録。

04

インシデント管理自動化

チケット起票、関係者への通知、報告書作成までを自動化。

実証事例

暗黙知の形式化と影響範囲サジェスト

長年の保守現場で蓄積された「ベテランの勘」をRAGで形式知化。

  • 過去の障害対応ナレッジ・判断ロジックをナレッジベースに集約
  • 変更作業前に影響範囲をAIがサジェスト → ヒューマンエラーを抑制
  • 若手エンジニアでも安全な運用判断が可能に

COBOL→JAVAマイグレーション&仕様書自動生成

レガシーシステムのモダン化をAIが大幅に加速。

  • COBOLプログラムの90%以上を自動コンバート(COBOL → JAVA)
  • 工数比較:AI活用 2名 × 8か月 vs 手作業 10名 × 6か月
  • 仕様書の自動生成(コードからドキュメントを逆引き生成)

導入効果

障害発生(深夜) → 電話呼び出し → 対応(2時間)

障害発生(深夜) → AI自動復旧 → 翌朝レポート確認

監視・運用コストを50%削減
24時間365日の安定稼働と、エンジニアの負担軽減を両立
障害対応ナレッジの蓄積と標準化

こんな企業様におすすめ

SIer・MSP事業者

複数のクライアントシステムを運用監視している企業

大規模Webサービス運営企業

24時間365日の安定稼働が必須のサービス

社内情報システム部門

少人数で社内インフラを管理している部門

技術構成

INPUT システムログ (Syslog/Json) / メトリクス

RECOGNITION ログ解析 (LogBERT) / 時系列分析

KNOWLEDGE 過去障害対応ログ / 手順書 (Runbook)

OUTPUT アラート通知 / 自動実行コマンド / 障害報告書

LINK Zabbix / Datadog / PagerDuty / Ansible

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