SERVICE
当社のAIOpsは、開発・第三者評価・検証・運用監視・BPOで発生した事象をAIが分析し、ルールやテスト、仕様書、スクリプトとしてコードに残し、精度を上げていく取り組みです。FDE が組み込んだ正本を、運用の中で育てます。個人情報や秘密情報は AI に見せず、それを扱うコードを AI に作らせ、人がレビューしてデータのある環境の中で実行します。業務ごとに「これまで」と「AI を組み込むと」を、実際のコードの形で並べました。
AIOPS FOR DEVELOPMENT
FDE：AI 駆動開発基盤の構築
AI エージェントに開発を任せるとき、大切なのはコーディングのルールを増やすことではありません。ルールは読み落とされることがあり、増えるほど互いに食い違います。AI にさせてはいけないことは、構造でできないようにします。サービスと API で責務を分け、サービスどうしは API の仕様（OpenAPI など）だけでつなぎます。ほかのサービスのデータベースには、接続先も認証情報も持たせません。本番のデータベースやログ、認証情報には、エージェントの権限では届きません。本番への反映は、人の明示的な指示でのみ行います。レビューで見つかった失敗も、ルールの追記だけで済ませず、責務の分け方・API の仕様・権限といった構造の見直しに戻します。
AIOPS FOR THIRD-PARTY TESTING
第三者検証では、開発側のコードは見ず、変更もしません。そのため、画面が変わったことは、自動テストが止まって初めて分かります。テストの正本を、画面の作りではなく、仕様書に書いた「操作と期待する結果」に置き、AI が Computer Use で画面の表示を読み取りながら実行します。止まったときは、不具合なのかテストの壊れなのかの候補を AI が出し、壊れたテストの修正案も書きます。合否と判断は、第三者として人が持ちます。仕様書が実際の動きから離れて古くなったときは、AI が更新案をつくり、人が確かめて確定します。
AI が Computer Use で画面を操作するとき、画面に表示された内容は AI に渡ります。検証環境のデータは架空のものにし、本番のデータは使いません。画面や仕様書を AI に見せること、どこで AI が処理するかは、お客様と一緒に決めます。
| AI のタスク | AI に見えるもの | 扱い |
|---|---|---|
| 画面を操作してテストを実行する（Computer Use） | 検証環境の画面と、そこに表示されるテストデータ | テストデータは架空のものにし、本番のデータは使わない。画面を AI に見せることを、お客様と確認する |
| テストケースを下書きする | 仕様書・要件・受入基準 | 社外秘の仕様書を AI に渡してよいかを、お客様と確認する |
| 不具合の報告を下書きする | 再現手順、画面の記録、ログ | 画面とログに実在のデータが映っていないことを確かめてから渡す |
| テストデータを作るスクリプトを書く | データの形（項目名とダミーの例） | そのまま渡せる |
| 仕様書の更新案をつくる | 仕様書と、動きとの食い違い・不具合の記録 | 仕様書と同じ扱い |
AIOPS FOR MONITORING
監視の精度を下げるのは、誤検知と、仕様書にない対応です。誤検知が多いと、見るべきアラートが埋もれます。閉じたアラートと対応の記録を AI が振り返り、検知ルール・仕様書・確認のスクリプトの変更案を下書きします。人が確かめて、監視ツールと仕様書に反映します。どのモデルを使い、何を AI に渡すかは、お客様と一緒に検討して決めます。
仕様書づくりに要る情報は、お客様の環境の中でマスクしてから AI に渡します。AI が受け取るのは「低」の情報だけです。
取り出す
監視ツールやチケット管理の API から、必要な項目だけを読み取りで取り出す（例 Zabbix の problem.get・trend.get）
マスクする
お客様の環境の中で、決まったルールのスクリプトが、ホスト名・お客様名・担当者名・IP を記号に置き換える。対応表は環境から出さない
抜き取りで確かめる
最初のうちは、マスクした後の内容を人が確かめる。自由に書いた文章の漏れを見る
AI が下書きする
受け取るのは低の情報だけ。仕様書の下書きや、しきい値の試算をする
確かめて戻す
二次対応チームが確かめて確定し、記号を元の名前に戻す
| AI のタスク | 必要な情報（元のレベル） | マスクの仕方 | AI が受け取るもの |
|---|---|---|---|
| 繰り返しているアラートを洗い出す | アラートの履歴、チケットの閉じた理由（中） | API で項目ごとに取り出し、ホスト名を記号に置き換える | 低 |
| 仕様書を下書きする | 二次対応のチケットの経過、今の仕様書、監視の設定（中） | チケットの本文は、ホスト名・担当者名の辞書と、IP・メールアドレス・電話番号のパターンで置き換える。監視の設定はテンプレートを書き出す | 低 |
| お客様への連絡の文例を下書きする | 過去の初報・続報の文面、連絡の決まり（中） | お客様名・担当者名・連絡先を置き換える | 低 |
| 確認スクリプト（読み取りのみ）を書く | 確認のしかた、OS・ミドルウェアの種類と版、ログの形式（低） | そのまま渡す | 低 |
| しきい値を変えたときの影響を試算する | メトリクスの推移、誤検知だったかの記録（中） | API で数値だけを取り出し、対象を記号に置き換える | 低 |
| 移譲が進んだかを数える | チケットの件数（低） | 件数だけを渡す | 低 |
低＝仕様書・監視の設定・公開マニュアル・件数など、そのまま渡せる情報。中＝チケット・障害報告書・構成情報など、マスクが要る情報。高＝本番の生のログ・個人情報・認証情報。高の情報は、どのタスクにも使いません。お客様に確認いただくのは、API の権限（読み取りだけ・対象のホストグループ）と、マスクのルール（何を、どの記号に置き換えるか）の 2 つです。
AIOPS FOR BPO
人事労務の業務で正確性を左右するのは、届出の不備の見落としと、担当者ごとにばらつく問い合わせへの回答です。マスクした対応記録をもとに AI がチェックルールや仕様書を下書きし、担当者が確認したうえで取り込みます。不備を受付の段階で見つけ、誰が対応しても同じ回答ができる体制を整えます。
届出や問い合わせの記録は、お客様の環境内でマスクしてから AI に渡します。AI が受け取るのは、区分「低」の情報だけです。
取り出す
人事労務システムや問い合わせの記録から、必要な項目だけを読み取り専用で抽出する
マスクする
お客様の環境内で、決まったルールのスクリプトが氏名・社員番号・連絡先を記号に置き換える。マイナンバー・給与・口座の項目は抽出しない
抜き取りで確かめる
導入初期は、マスク後の内容を担当者が確認し、自由記述の欄に漏れがないかを見る
AI が下書きする
受け取るのは区分「低」の情報だけ。チェックルール・仕様書・回答案・検証スクリプトを下書きする
確かめて戻す
下書きを担当者が確認して確定し、記号を元の情報に戻す
| AI のタスク | 必要な情報（元のレベル） | マスクの仕方 | AI が受け取るもの |
|---|---|---|---|
| 差し戻し理由からチェックルールを作成する | 差し戻しの記録（中） | 氏名・社員番号を記号に置き換え、届出の原本は渡さない | 低 |
| 問い合わせの仕様書と回答案を作成する | 問い合わせの対応記録（中） | 氏名・部署・連絡先を記号に置き換える | 低 |
| 取込データの検証スクリプトを作成する | 列の定義（項目名・型・コード値）（低） | そのまま渡す | 低 |
| 繰り返し発生している確認作業を洗い出す | 受付と差し戻しの件数（低） | 件数だけを渡す | 低 |
情報の区分は、低＝列の定義や件数など、そのまま渡せる情報。中＝差し戻しや問い合わせの記録など、マスクが必要な情報。高＝マイナンバー・給与・口座・届出の原本で、どのタスクにも使いません。お客様にご確認いただくのは、抽出する項目と、マスクのルール（どの情報をどの記号に置き換えるか）の 2 点です。
ご相談の内容が固まっていなくても構いません。下記のフォームからお気軽にお問い合わせください。
