AWS障害対応を効率化するAI活用の新たな試みと現状分析

AWS障害対応の現状

最近、クライアントからの問い合わせを受けた際の対応プロセスが、特にAWSの環境下では年々複雑化していることが明らかになっています。ヘルプデスク、情報システム部、エンジニアなど、複数の層で行き交う情報が初動の迅速さや正確性を揺るがせています。特に、AWSではサービス間の繋がりや構成の変更が影響を及ぼし、一人の担当者が全体を把握するのが難しいため、部門間の情報を共有するのにも時間がかかることが増えています。これにより、障害の報告から原因の特定までの時間が延び、ユーザー満足度を損ねています。

ヒアリングの往復が障害対応を遅延させる

障害が発生すると、担当の窓口が依頼内容を聞き取り、その情報をシステム部門やエンジニアに再確認する必要があります。このように「ヒアリングの往復」が繰り返される中で、依頼内容の誤解や条件の不明瞭さが生じることがあります。この非効率なやりとりは特定の担当者に依存することになり、障害対応のボトルネックを作る要因となります。また、AWS上で複数のシステムが連携している場合、ログ解析や監視結果の照合なども時間がかかり、一つの問題の解決に数日かかることもあります。

AIエージェントによる新たなアプローチ

そこで、今回のウェビナーでは最新の解決策として、AWS環境におけるAIエージェントの利活用を提案します。AIエージェントは、問い合わせ内容を理解し、関連するAWSリソースやログ情報を自動的に抽出・分析します。これにより、担当者間でのヒアリングのやり取りを大幅に減少させ、情報の可視化を進めることで、今まで属人化されていた障害対応プロセスを効率化します。