サーバー監視・保守・運用のフルマネージドサービスを提供する株式会社ハートビーツ（東京都新宿区、代表取締役：藤崎 正範）は、AIエージェントを活用したMSP運用の一次対応（アラート調査業務）において、シニアエンジニアの「最初の見立て」を自動提示する仕組みをアマゾン ウェブ サービス（AWS）上に構築し、検証を実施しました。

顧客システムを預かる立場から「調査はAI、判断は人」というadvise-onlyを原則とし、AIエージェントの役割を読み取りによる調査や見立て・推奨手順の提示にとどめています。これまで当番エンジニアがサーバーへログインして1件あたり約10〜20分を要していた一次切り分けを、発報から約2〜3分で見立てがチャットツールに届く体制へ短縮しました。

取り組みの背景と課題

ハートビーツの運用チームでは、監視アラートの発報時に当番エンジニアがサーバーへログインし、手順書に基づき負荷・ディスク・ログなどを確認した上で過去の対応履歴と突き合わせる一次切り分けを人手で行っていました。

この初動には1件あたり約10〜20分を要しており、案件の増加に伴って調査負担の抑制と初動品質の均一化が求められていました。さらに、監視仕様や過去の対応履歴が複数のツールに分散している点や、担当者の経験への依存も課題となっていました。こうした背景から、一次切り分けにAWS DevOps エージェントを適用し、発報から数分で「最初の見立て」を自動提示する仕組みの構築と検証が進められました。

Nagiosなどの監視システムはそのまま稼働させつつ、アラートを共通形式に正規化して案件ごとのAgent Spaceへ振り分けるアラート受付基盤をAWS上に新設しました。案件コードを識別子として監視・チケット・エージェントを1つのコードで結び、重複排除、フラッピング時の調査抑止、関連アラートの集約といったノイズ制御を行うほか、Google Cloud、Azure、オンプレミスの環境も同様のフローに統合しています。

セキュリティ面では、Agent Spaceと参照用IAMロール・Skills（エージェントが調査時に参照する知識）の案件単位分離や読み取り専用のガードレールを導入しました。出力先の制限と監査ログによる確認を組み合わせることで、運用ルールではなく技術的な仕組みによってエージェントの行動範囲を制限しています。

社内システムでのパイロット検証結果

社内で運用する9案件・計36台（Amazon Elastic Compute Cloud［Amazon EC2］、Azure上のVMを含む）を対象にパイロット検証を行い、30件の調査を実施しました。エージェントへ渡す情報や指示を段階的に改善した結果、評価対象としたすべての調査で運用チームが一次切り分けに使える水準の見立てを確認できたとしています。一次切り分けにかかる時間が1件あたり約10〜20分から約2〜3分に短縮されたことをもとに、同社は50%以上の効率化と算出しています。

具体的な検証事例として、深夜23時台にAWS・Google Cloud・Azureの3つのクラウドにまたがる社内データベースクラスタの1台でレプリケーション異常のアラートが発報したケースが挙げられています。エージェントはCPU・メモリ・ディスクの実測値からOS側に異常がないことを確認し、レプリケーション機能そのものの障害と絞り込みました。加えて、3日前に別ノードで発報していた疎通異常を前兆の可能性として指摘したほか、自動セキュリティ更新が数週間失敗し続けている隠れた問題も発見し、発報からレポート到着まで2分53秒で完了しました。

今後の展望

ハートビーツは、AIエージェントを「人の判断を置き換えるもの」ではなく「エンジニアの初動を戦力増幅するもの」と位置づけています。

現在は社内システムでの実運用に加え、顧客案件への展開を進めています。顧客環境に変更を加えない範囲から開始し、了承を得た案件から順次広げています。中期的には過去のチケットやメール履歴との連携で見立ての根拠を強化し、どの顧客・どの環境からのアラートでも発報した瞬間に信頼できる最初の見立てが届く状態を目指すとしています。

株式会社ハートビーツ 概要

• 会社名：株式会社ハートビーツ
• 所在地：〒160-0022 東京都新宿区新宿1-28-11 小杉ビル5F
• 代表者：代表取締役　藤崎正範
• 設立：2005年4月
• URL：https://heartbeats.jp

本記事は株式会社ハートビーツの発表をもとに作成されています。