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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