アトラシアンインテリジェンスを使用してアラートからインシデントを作成するガイド

IT運用チームでオンコール対応を経験したことがあるなら、お決まりのパターンをご存知でしょう。アラートは鳴り止みません。所有するすべての監視ツールから通知が届き、絶え間ないノイズの奔流を生み出し、本当の問題を見つけるのを途方もなく困難にします。潜在的な問題すべてに対して手動でインシデントを作成するのは、詳細をチケットにコピー＆ペーストするという、遅くて退屈な作業です。これは燃え尽き症候群の原因となり、さらに悪いことに、重大なインシデントへの対処が遅れることを意味します。

これこそが、AI自動化が解決を約束する問題です。チームが問題の修正に集中できるよう、より賢く、より迅速にインシデント対応を処理する方法を持つことが目的です。Atlassianもこの問題に対して独自の解決策を持っており、それがAtlassian Intelligenceです。これは、チームがアラート管理の混乱に秩序をもたらすのを助けるために設計されています。

このガイドでは、Atlassian Intelligenceがアラートからインシデントを作成する方法を実践的な視点から見ていきます。何ができるのか、何が得意なのか、そして同様に重要なこととして、実際に直面する可能性のある現実的な制約についても解説します。

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は、Rovoという名前で呼ばれることもありますが、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関して言えば、その主な目的は、監視ツールから殺到するアラートを分析し、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にエスカレーションするのを助けることです。

オンコールチームのためのスマートなフィルター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こっ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、アラートデータで見た内容に基づいてタイトル、説明、さらには優先度レベルを提案することで、インシデントの作成を支援します。

全体の目標は、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のフェーズを高速化することで、インシデントのライフサイクル全体を短縮し、平均解決時間（MTTR）を短縮できる可能性があります。

アラートからインシデントを作成するための主要機能

では、実際にはどのように見えるのでしょうか？Atlassianのアラートをインシデントに変換するシステムは、スマートなグルーピング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によるグルーピングと要約

最もすぐに役立つ機能の1つは、AIが類似のアラートを自動的にグループ化する方法です。これは、エンジニアが非常に多くの通知を受け取ることで、最終的には重要なものも含めて無視し始めてしまう「アラート疲れ」という古典的な問題への直接的な答えです。

AIはアラートのタイトル、説明、その他のデータにおける類似性をスキャンします。例えば、データベースの調子が悪く、さまざまなノードから5つのわずかに異なる「高レイテンシ」アラートが送信された場合、AIはそれらがすべて同じイベントに関連していることを認識するのに十分賢いです。それらを1つのグループにまとめ、チームがすべての行を読まなくても状況を一目で理解できるように簡単な要約を提供します。これはノイズを切り抜ける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

ほとんどの場合、Atlassian Intelligenceでのインシデント作成は、完全に自動化されたプロセスではありません。人が関与するように設計されています。オンコールのエンジニアは、深刻そうに見えるアラート（またはそのグループ）を見て、「インシデントの作成」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引き出した提案されたタイトル、詳細な説明、優先度レベルで新しいインシデントフォームを事前に入力します。覚えておくべき重要なことは、完全に自律的ではないということです。エンジニアはまだAIの提案を確認し、必要に応じて修正を加え、その後確認して正式にインシデントを作成する必要があります。これは、プロセスを高速化するコパイロットのようなものであり、すべてを自分で実行するシステムではありません。

完全自動作成のための自動化ルール

本当に求めているのが真のノータッチ自動化である場合、もう少し設定に手を加える必要があります。これは、Automation for Jiraまたは元々Opsgenieの一部だった機能であるインシデントルールを設定することで行われます。

これらのツールは、「もしこうなったら、こうする」という単純なロジックで動作します。Jira管理者は、「『優先度：クリティカル』のアラートが来て、かつソースが本番のメイン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、誰も何もしなくてもインシデントが作成され、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は最適ですが、このレベルの自動化はデフォルトではオンになっていないという重要な点も浮き彫りにします。これらのルールを構築し、維持するにはある程度の技術的スキルが必要です。

Atlassian Intelligenceを使用する際の制限と課題

AtlassianのAIは正しい方向へのまずまずの一歩ですが、特にAtlassianツール以外にも依存して仕事を進めているチームにとっては、かなり大きな制限があります。

Atlassianエコシステム内に限定

最大の障害は、Atlassian Intelligenceが完全にAtlassianの世界の中に存在することです。すべてのランブック、ドキュメント、手順がJSMやConfluenceのようなAtlassian製品に保存されている場合は、うまく機能します。

しかし、正直なところ、ほとんどの企業はそのようには運営されていません。最も重要なインシデントランブックは、誰もが共同作業するGoogleドキュメントかもしれません。チームの標準作業手順書はNotionにきれいに整理されているかもしれませんし、重要な顧客情報はZendeskのような別のヘルプデスクにあるかもしれません。AtlassianのAIは、それらの外部知識への可視性がまったくないため、それを利用してより詳細で文脈豊かなインシデントを作成することはできません。

ここでeesel AIのようなツールが異なるアプローチを取ります。これは、すべての異なるナレッジソース（100以上）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、AIに状況の全体像を提供することで、はるかに賢い自動化を実現します。

eesel AIが様々な外部ナレッジソースとどのように接続するかを示すインフォグラフィック。サイロ化されたAtlassian Intelligenceとの重要な差別化要因です。

セットアップと設定の複雑さ

前述の通り、完全な自動化に到達するには、単にチェックボックスをオンにするだけでは不十分です。自動化ルールのライブラリを構築、テスト、維持できるJira管理者に依存します。サービスや監視ツールが時間とともに変化するにつれて、これらのルールは複雑で脆弱になり、メンテナンスの頭痛の種になる可能性があります。

技術管理者に依存することは、真のボトルネックになり得ます。対照的に、eesel AIは誰でもセットアップできるように設計されています。シンプルでワンクリックの連携機能を使ってヘルプデスクやナレッジソースを接続し、数分で強力なAIワークフローを稼働させることができます。チケットを発行して開発者やJira管理者にカスタムルールを書いてもらうのを待つ必要はありません。

カスタムアクションの柔軟性の制限

Atlassianの自動化は、チケットの作成、コメントの追加、課題のステータス変更など、Atlassianスイート内での作業は得意です。

しかし、インシデントの解決に外部システムとの対話が必要な場合はどうでしょうか？例えば、Shopifyで注文状況を調べたり、内部データベースで顧客詳細を確認したりする必要があるかもしれません。ネイティブツールでは、通常、誰かがカスタム連携を構築したり、扱いにくいWebhookに苦労したりする必要があります。

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処理します。APIを持つ任意の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、あなたのAIエージェントに簡単に教えることができます。これは、単にインシデントを作成するだけでなく、チームが必要なデータを必要な時に収集することで、積極的に解決を支援できることを意味します。

Jira Service Managementの価格

コストについて話すことも重要です。Atlassian Intelligenceの機能はすべてのプランに含まれているわけではありません。AIによるアラートのグルーピングとインシデント作成を使用するには、Jira Service ManagementのPremiumまたはEnterpriseプランに加入している必要があります。これらの機能は、FreeまたはStandardティアには含まれていません。

Opsgenieはもはや単独で販売されておらず、その機能はJSMに統合されているため、JSMのプランがこれらのAI機能へのアクセスを決定します。

プランティア	インシデント作成のためのAI	最適な対象
Free	利用不可	基本的なチケット管理を始めたばかりの小規模チーム。
Standard	利用不可	主要なITSM機能は必要だが、高度なAIは不要な成長中のチーム。
Premium	含まれる (アラートグルーピング、AI支援によるインシデント作成)	堅牢なAI搭載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 + 高度な制御)	複雑なセキュリティとガバナンスのニーズを持つ大企業。

この価格設定は、AIを使いたいが大規模なサブスクリプションのアップグレードにはまだ踏み切れないチームにとっては、受け入れがたいものかもしれません。比較として、eesel AIは分かりやすく予測可能な価格設定を提供しています。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AI製品が、すべてのプランに含まれています。コストは、どの機能をアンロックしたいかではなく、AIの使用量に基づいているため、より幅広いチームにとってアクセスしやすい選択肢となっています。

自動インシデント管理へのより柔軟なアプローチ

全体をまとめると、プラットフォームネイティブAIの課題はかなり明確になります。企業の知識はサイロに閉じ込められ、セットアップは複雑になりがちで、自動化は現代のチームが要求するほど柔軟ではないことがよくあります。

これが、eesel AIが作られた理由です。JSMを含む、あなたがすでに持っているツールと連携する、より強力で適応性の高い代替手段を提供するためです。これは、大規模な移行プロジェクトにあなたを強制する代替品ではなく、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なることを意図しています。

• eesel AIを使えば、以下のことが可能です：

• すべてのナレッジを接続： JSMをConfluence、Google Docs、Slackでの会話、さらにはどのヘルプデスクからの過去のチケットともリンクさせ、AIに単一の信頼できる情報源を提供します。

• 数分で稼働開始： プラットフォームは真のセルフサービスです。ワンクリック連携のおかげで、複雑な実装が完了するのを数ヶ月待つことなく、初日から結果を見始めることができます。

• すべてを自信を持ってテスト： 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、チームに有効化する前に、その動作を微調整し、パフォーマンスの正確なアイデアを得ることができます。

eesel AIのシミュレーションダッシュボードは、AIが過去のインシデントをどのように処理したかを示し、チームが有効化前にテストして自信を築くことを可能にします。

Atlassian Intelligenceによるインシデント対応の効率化

Atlassian Intelligenceは、Atlassianエコシステムに深くコミットしており、自動インシデント作成を探求したいチームにとって、確かな出発点を提供します。ノイズを削減し、いくつかの手動ステップを高速化するのに間違いなく役立ちます。

しかし、さまざまなツールを組み合わせて使用する現代のほとんどのITおよびサポートチームにとって、その壁に囲まれたアプローチは深刻な制約を生み出します。効果的なインシデント管理の未来は、チームを単一ベンダーのエコシステムに閉じ込めることではなく、すでに使い慣れたすべてのシステム間で知識とワークフローを接続することにあります。

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