Autonomous  AI  Operations  Platform

Lorel.ai

運用はAI時代へ
エージェンティックAIがシステム運用を
完全自律化

インシデント検知・自動RCA・
オートリカバリー・コスト最適化まで
国内屈指の運用実績を誇るJIG-SAWの
エージェンティックAIが自律実行

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トレンド

高度化・複雑化する運用、
枯渇する人材

マルチクラウド化が加速
86 %
マルチクラウド導入企業数
マルチクラウド・マイクロサービス化が進み、管理対象が急増している
監視の複雑性が爆発
10+ 種類
企業が使う監視ツールの平均数
大量アラートに担当者が疲弊し、本当に重要なものを見逃すリスクが常態化している
IT人材が枯渇
79 万人
2030年の日本のIT人材の需給ギャップ予測
採用で解決できない。仕組みで解決する時代へ
「運用高度化」と「人材不足」が重なり、
既存の運用モデルは限界を迎えている

ソリューション

Lorel.aiの主要機能

予兆検知
AIが各種監視データを
集約・分析
異常の予兆を早期検知
100以上のインテグレーション
原因特定
障害の根本原因を
AIが自動解析・特定
過去の類似事例をナレッジベースから参照
復旧
障害原因に応じて
AIが最短で自動障害復旧
最適なランブックをエージェントが実行
最適化
AIが自動で監視ルール設定と
クラウドコストの削減提案
障害時だけでなく、平時のシステム運用も支援
予兆検知 原因特定 復旧 最適化 まで、AIが自律実行
"接続するだけ"で、運用自動化が即日稼働
既存ツールはそのまま活用・追加インフラ不要・エージェント型アーキテクチャでセキュアに接続

活用例

具体的なユースケース:深夜の DB 高負荷アラート

02:15 AM — アラート発報
DatadogからDBのCPU使用率が95%超過をLorel.aiが受信
02:16 AM — AI による瞬時の原因特定 RCA
デプロイ履歴とスロークエリログを自動解析した結果、特定ハッチ処理の非効率なクエリが原因と特定
02:17 AM — 一時的なスケールアップ実行
事前定義ポリシーに基づきDBインスタンスを自動スケールアップすることで、サービスダウンを回避
09:00 AM — 担当者へ事後報告と恒久対応の提案
Slackに対応履歴とインデックス追加の推奨コードが送付されており、出社時に確認が可能
このシナリオで防いだもの
深夜起床 → 0回
MTTR 45分 → 2分
翌朝には原因レポートと
恒久対応案が届く
従来であれば、システム障害が発生し、
人による深夜対応が迫られていたケースも
Lorel.aiによって、
システム障害を未然に防止し、
自動で対応が完了

導入メリット

Lorel.aiが実現する未来

障害損失をゼロに
迅速な復旧により、売上と信用を守る
運用負担をゼロに
無駄なリソースと人員を激減させる
運用ミスをゼロに
人為的ミスを防止し、
運用を高精度化する

導入効果

数字で見るLorel.aiの効果

(PoC・参考値)

⏱️
迅速な復旧
MTTR(平均復旧時間) 45分 5分
復旧を自動化することで、
障害が長引かない
🌙
夜間呼出件数の激減
AHS(時間外・深夜対応) 月15回 1回
人を呼ばずに解決する
💡
インフラのムダを削減
COST(インフラコスト) 平均 30%削減
使っていないリソースを
自動で止める・縮小する

安全性

安心して任せられる設計

人の判断を
優先する設計
AIが復旧案を提示し、人が承認してから実行。自律化の範囲は段階的に拡張できます。まずは「提案のみ」から始められます。
段階的な自律化移行
安全な手順から自動化を開始し、信頼実績に応じて対象範囲を拡大。組織のペースで自律化を進められます。
完全な説明可能性
何を・いつ・なぜ実行したかを全件記録。監査・経営報告に即対応できます。ブラックボックスではありません。
自動フェイル
セーフ機構
処理が想定外となった場合は、自動的に安全な状態へ復帰。万が一の際も安全が担保されています。

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