アラートからインシデントを作成するためのAtlassian Intelligence活用ガイド

IT運用チームでオンコールを担当したことがある方なら、その状況がよくわかるはずです。アラートは止まることがありません。所有するあらゆる監視ツールから通知が鳴り響き、情報の奔流の中で本当の「火事」を見つけ出すのが困難になります。潜在的な問題ごとに手動でインシデントを作成しようとすると、詳細をチケットにコピー＆ペーストする作業に追われ、多大な時間を費やすことになります。管理が大変なだけでなく、何より重要なのは、重大なインシデントへの対応が遅れてしまうことです。

これこそが、AIによる自動化が解決を約束する問題です。チームが問題の修復に集中できるよう、インシデント対応をよりスマートかつ迅速に処理する方法を確立することが理想です。Atlassian（アトラシアン）は、膨大なアラート管理の整理を支援するために設計されたAtlassian Intelligenceで、この課題に取り組んでいます。

このガイドでは、Atlassian Intelligenceがアラートからのインシデント作成をどのように処理するのか、実用的な視点で見ていきます。何ができるのか、どのような点が優れているのか、そして同様に重要なセットアップにおける主要な考慮事項について解説します。

Atlassian Intelligenceはどのようにアラートからインシデントを作成するのか？

Atlassian Intelligence（Rovoと呼ばれることもあります）は、広く利用されているJira Service Management (JSM) を含むAtlassian製品に組み込まれたAI機能のレイヤーです。インシデント管理において、その主な目的は監視ツールからの大量の着信アラートを分析し、パターンを特定し、実際の問題をより簡単に正式なインシデントへとエスカレーションできるよう支援することです。

これは、オンコールチームのための「スマートなフィルター」だと考えることができます。誰かが何十もの類似したアラートを手動で読み解いて何が起きているのかを把握する代わりに、AIがそれらをグループ化します。そこから、アラートデータの内容に基づいてタイトル、説明、さらには優先度を提案することで、インシデント作成をサポートします。

最終的な目標は、手作業を減らし、より一貫性のあるインシデントを作成することです。初期の検知とトリアージ（優先順位付け）フェーズをスピードアップすることで、インシデントのライフサイクル全体を短縮し、平均復旧時間 (MTTR: Mean Time to Resolution) を改善することができます。

アラートからインシデントを作成するための主な機能

では、実際にはどのような仕組みになっているのでしょうか？アラートをインシデントに変換するAtlassianのシステムは、スマートなグループ化から設定可能な自動化ルールまで、いくつかのコア機能に依存しています。

AIによるグループ化と要約

最も即効性のある便利な機能の一つが、AIによる類似アラートの自動グループ化です。これは、エンジニアがあまりに多くの通知を受け取り、最も重要なものを特定するのが困難になるという、古典的な「アラート疲れ（alert fatigue）」の問題に対する直接的な解決策です。

AIはアラートのタイトル、説明、その他のデータの類似性をスキャンします。例えば、データベースの負荷が高く、複数のノードから5つのわずかに異なる「高レイテンシ（high latency）」アラートが送信された場合、AIはそれらがすべて同じ事象に関連していることを見抜く賢さを備えています。それらを一つのグループにまとめ、クイックな要約を提供するため、チームは一行一行すべてを読まなくても、一目で状況を把握できます。これは着信データを整理する上で非常に効果的な方法です。

半自動化されたインシデント作成

多くの場合、Atlassian Intelligenceによるインシデント作成には専門家によるレビューが含まれます。これは人間がプロセスに関与し続けられるように設計されています。オンコールエンジニアは、深刻と思われるアラート（またはそのグループ）を確認し、「インシデントを作成（Create Incident）」をクリックしてプロセスを開始します。

ここでAIは役立つアシスタントとして機能します。アラートの内容から抽出した推奨タイトル、詳細な説明、優先度を新しいインシデントフォームにあらかじめ入力します。重要なのは、専門家によるレビューが可能であるという点です。エンジニアはAIの提案を確認し、必要に応じて微調整を加え、確定して正式にインシデントを作成できます。これはプロセスを大幅にスピードアップさせる強力な「コパイロット（副操縦士）」です。

手放しで作成するための自動化ルール

もし完全に手を介さない自動化を求めているのであれば、追加設定によって構築可能です。これは、Automation for Jira または、元々はOpsgenieの機能であった強力なインシデントルール（Incident Rules）を設定することで実現します。

これらのツールは、明快な「もし〜ならば、〜する（if this, then that）」ロジックで動作します。Jiraの管理者は、「もしアラートの優先度が『緊急（Critical）』で、ソースがメインのプロダクション用データベースである場合、自動的に新しいインシデントを作成する」といったルールを設定できます。これらの特定の条件が満たされると、インシデントが自動的に作成され、割り当てられます。これは予測可能でリスクの高い障害シナリオに最適であり、Jiraがいかに管理者にワークフローの精密なコントロールを許容しているかを示す好例です。

Atlassian Intelligenceを使用する際の考慮事項

AtlassianのAIは力強い一歩ですが、特にAtlassian製品群以外にも多様なツールを使用しているチームにとっては、留意すべき点がいくつかあります。

Atlassianエコシステム内での深い統合

注目すべき点の一つは、Atlassian IntelligenceがAtlassianエコシステム内で真価を発揮するように構築されていることです。運用手順書（ランブック）、ドキュメント、手順がJSMやConfluenceといったAtlassian製品に保存されている場合、非常によく機能します。

多くの企業は、特定のニーズのために外部ツールも活用しています。チーム間のコラボレーションにはGoogle ドキュメントを、標準作業手順書（SOP）にはNotionを使い、顧客の詳細はZendeskのようなヘルプデスクにあるかもしれません。AtlassianのAIは自社製品スイートに焦点を当てていますが、そのエコシステムに特化しているチームにとっては依然として強力なツールです。

ここで、eesel AIのようなツールが補完的な役割を果たすことができます。これは、100以上の異なるナレッジソースに接続するインテリジェンス・レイヤーとして構築されています。Google ドキュメント、Wiki、その他のアプリから情報を引き出し、Jiraの設定と並行して機能しながら、AIに状況の全体像を提供することができます。

パーソナライズされた自動化のための高度な設定

前述の通り、完全な自動化を実現するには専用のセットアップが必要です。これには、自動化ルールのライブラリを構築、テスト、維持できるJira管理者の存在が不可欠です。これにより、自動化が自社固有のロジックやニーズに正確に合致するようになります。

このレベルのコントロールは、精密な監視を望むチームには最適です。対照的に、eesel AIは誰でも迅速にセットアップできるように設計されています。シンプルな統合でヘルプデスクやナレッジソースを接続でき、短時間でAIワークフローを稼働させることができるため、深い管理者設定を必要とせずに迅速に動きたいチームにとって別の選択肢となります。

カスタムアクションのための柔軟性

Atlassianの自動化は、チケットの作成、コメントの追加、課題ステータスの更新など、Atlassianスイート内でのアクション実行に優れています。

インシデントの解決に、Shopifyでの注文の検索や社内データベースの確認など、外部システムとのやり取りが必要な場合、チームはウェブフック（webhook）やカスタム統合を利用できます。

eesel AIは、カスタムAPIアクションを含むカスタマイズ可能なワークフローエンジンでこれを補完します。AIエージェントに、様々なサードパーティシステムからリアルタイム情報を検索する方法を教えることができます。つまり、Jiraと連携して、チームが必要とする追加データを収集することでインシデント解決を支援できるのです。

Jira Service Managementの料金体系

投資についても検討することが重要です。Atlassian Intelligenceの機能は特定のティア（階層）で利用可能です。AIを活用したアラートのグループ化やインシデント作成を使用するには、Jira Service ManagementのPremiumまたはEnterpriseプランを契約する必要があります。これらのプランは、最も堅牢で成熟した機能セットを提供しています。

Opsgenieの機能がJSMに統合されたため、これら高度なAI機能へのアクセスはJSMのプランによって提供されます。

プランティア	インシデント作成用AI	最適な対象
Free	利用不可	基本的なチケット管理から始める小規模チーム。
Standard	利用不可	コアとなるITSM機能を必要とする成長中のチーム。
Premium	含まれる（アラートのグループ化、AI支援型インシデント作成）	堅牢でAIを活用したインシデント管理を必要とするチーム。
Enterprise	含まれる（すべてのPremium機能 ＋ 高度な管理機能）	複雑なセキュリティやガバナンスのニーズを持つ大規模組織。

この料金体系は、これらのツールがプロフェッショナル向けであることを反映しています。異なる料金モデルを求めるチームのために、eesel AIは明快なオプションを提供しています。自律型AIエージェントやAIトリアージツールを含むすべてのコア製品は、AIの使用量に基づいたコストで、全プランからアクセス可能です。

自動インシデント管理へのより柔軟なアプローチ

選択肢を比較すると、プラットフォーム固有のAIは安全で統合された体験を提供します。一方で、現代のチームは、柔軟な自動化を用いて、分散した様々なナレッジを繋ぐ方法を求めることがよくあります。

これこそが、JSMを含む既存のツールを活用しながら、強力で適応性の高い代替手段を提供するためにeesel AIが開発された理由です。既存の技術スタックの上に位置するインテリジェンス・レイヤーとして、Jiraでできることを強化することを目指しています。

eesel AIを使えば、以下のようなことが可能になります：

• すべてのナレッジを繋ぐ： JSMをConfluence、Google ドキュメント、Slackの会話、さらには他のヘルプデスクの過去のチケットとも連携させることができます。

• 数分で稼働： プラットフォームはセルフサービス型です。ワンクリック統合のおかげで、すぐに効果を実感し始めることができます。

• 自信を持ってすべてをテスト： シミュレーションモードを使用して、AIが過去の何千ものアラートやチケットをどのように処理したかを正確に確認できます。これにより、稼働前にその挙動を微調整できます。

Atlassian Intelligenceによるインシデント対応の合理化

Atlassian Intelligenceは、Atlassianエコシステムに深く関わっており、自動化されたインシデント作成を検討したいチームにとって、確実で信頼できるエントリーポイントを提供します。これは、ノイズを効果的に削減し、手動のステップをスピードアップさせる成熟したプラットフォームです。

様々なツールを組み合わせて使用している多くのITおよびサポートチームにとって、eesel AIのような補完的なレイヤーを追加することは、さらなる柔軟性をもたらします。効果的なインシデント管理とは、自由に使える最も有能なツールを持つことであり、Jiraは依然として、これらの統合が強化するために構築されるゴールドスタンダードであり続けています。

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