生成AIを用いた運用自動化・効率化の実現

NTTデータ先端技術株式会社© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

目次
1. 生成AIを使ったAIドリブン運用の世界観
2. Hinemosを使った運用自動化
3. AIドリブン運用のデモンストレーション
4. まとめ© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation2

01

生成AIを使ったAIドリブン運用の世界観© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

3

AIドリブン運用とは

これまで人手作業で実施していたものをAIベースにすることで飛躍的に運用を効率化し、生産性の向上を実現

人手作業による運用

運用自動化

AI活用

自律運用得られる効果① システム運用品質の向上② 故障対応・運用改善のアジリティの向上③ システム運用コストの低減© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

4AIドリブン運用による運用課題の解決

AIを運用に活用するAIドリブン運用によりITシステム運用の飛躍的な「品質向上」「アジリティ」「コスト低減」を実現
解決すべき課題：• DX推進によるシステムの増加、複雑さに伴い運用品質の確保が難しい• 人手に頼った運用では新たなシステムの受入れ、運用改善に迅速に対応できない• クラウド活用等により不要なコスト原因の特定が困難
具体的な運用現場の課題例

生成AI活用による解決

障害対処の判断の適正化

障害対処の過去ナレッジは蓄積しているが、探し出せず記憶と経験と元に判断している

障害発生時時に過去ナレッジから対処法をアドバイス

設計工数の削減／迅速化

要件とシステム構成からある程度は機械的に作成できるはずが、毎回設計作業が発生する

要件とシステム構成に合わせた監視設計を自動生成

クラウドコスト最適化／適正化

使用しているクラウドの支出が、動作するシステムに対して適正なのか判断が難しい

クラウドの性能・課金情報からコスト削減をアドバイス© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

5

HinemosのAIドリブン運用の推進

HinemosがITシステムから「収集・蓄積」したデータとNTTデータ先端技術社が過去に培ったナレッジを活用しAIドリブン運用を実現
ユーザのリクエスト
学習データ

Hinemosが収集・蓄積・管理する
ITシステム別の蓄積データ

NTTデータ先端技術が蓄積する
ナレッジデータ

性能・課金情報

生成AIによる実現＋コスト削減のアドバイス

イベント情報サーバ等故障の予測

インシデント情報

障害対処のアドバイス

保守ナレッジ生成AI

コストの適正管理、削減を実現
判断の迅速性、正確性を向上

24h365d保守回答

設計ナレッジ

監視設計の自動生成

設計ナレッジルールの自動生成設計の迅速性、生産性を向上

生成AI活用による追加機能・サービス
がこれまで持つ機能
収集・蓄積© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

見える化・分析
6

自動化

02

Hinemosを使った運用自動化© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

7

Hinemosが提供する機能・サービス
Collection

Cloud

収集・蓄積

サーバ・NW 機器のパフォーマンス情報、システムのインフラ情報など、多種多様な情報を収集・管理します。

クラ ウド 管理

Monitoring

クラウドの特徴をカバーする専用機能を提供します。

High Availability

監視・性能ミッション
クリティカ ル

システム運用状況の効率的な監視・視覚化、異常検知をします。

Automation
自動化

IT Service Management
Hinemos
インシデントダッシュボード

ジョブ・ワークフロー、サーバリソース、パッケージ構成、RPAの様々な自動化を集約管理します。

Common/Basic

Hinemos
メッセージフィル タ

システム構成をノードとスコープで定義し、各ノードのデバイス情報、パッケージ等の取得・履歴管理が可能です。

アカ ウント各アカウントごとにロール（役割）を指定し、オブジェクト権限とシステム権限で参照・操作は範囲を制御します。

通知

監視やジョブの実行結果に応じて通知し、また瞬間的な異常やメッセージラッシュにおける通知抑制も可能です。

Hinemos セキュリティ
ネットワーク診断オプション

監視やジョブを実行する日、実行しない日や、GW等における振替実行の定義可能です。

アプリケーション診断オプション

エ ンタ ープラ イズ

インシデントの起票から調査、対応、クローズまでの管理を、軽量かつ使い慣れたExcelライクなUIにて実現します。

Intelligent

リポジト リカ レンダ

通常のOS2台だけでHinemos マネージャを多重化をソフトウェアの機能として提供します。

Security

Hinemos セキュリティ

H i ne mos セ キ ュ リティ情 報 配 信 オ プシ ョ ン

マップやレポート、設定エクセル編集機能など、エンタープライズ運用をサポートする様々な機能を提供します。

© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

ルールエンジンを活用したインテリジェントなアラートと自動化します。

8

ネットワークシステム（ネットワーク機器、サーバー）を検査し、セキュリティの脆弱性を洗い出します。
HTTP／HTTPS通信が可能なインターネットに公開されているＷｅｂサイトを検査し、セキュリティの脆弱性を洗い出します。
脆弱性情報に関する情報収集業務を支援します。

メッセージフィルタ

ルールエンジンを活用したインテリジェントなアラートと自動化

msg

msg

msg

msg

msg

msg

msg 大量発生
msg
msg
msg

フィルタ

msg

管理対象システム

msg
msg自動化

▲

msg

アラート

ルール適用

syslogメッセージフィルタ

メッセージフィルタの４つの特徴①インテリジェントなアラート②インテリジェントな自動化③ルールベースの条件指定④Hinemosからのシームレスな導入「本質的なイベント」の発見を実現© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

REST①インテリジェントなアラート
不要なメッセージの抑制と関連メッセージの集約により本質的なイベントの対処に注力できます
不要なメッセージの抑制
スイッチの故障

毎時発生するジョブ終了イベント

NICの故障PING監視Router

Switch S2

Switch S1

Server B
不明

Server C不明

Feb 16 17:18:19 serv Disk I/O ERROR
Feb 16 17:18:19 serv Disk I/O ERROR
Feb 16 17:18:19 serv Disk I/O ERROR
Feb 16 17:18:20 serv Disk I/O ERROR
Feb 16 17:18:20 serv Disk I/O ERROR
Feb 16 17:18:20 serv Disk I/O ERROR
Feb 16 17:18:21 serv Disk I/O ERROR…

NICの故障時は全て監視不能…

ServerA ServerB ServerC/var/log/messages

ポート監視

SNMP監視ディスクエラー0時

1時

Hinemosからみて到達不能

Switch S2
障害

関連メッセージの集約

プロセス監視HTTP監視

SQL監視

23時

PING

SNMP

プロセス

0時正常

1時正常

…

11時正常

I/O ERROR

I/O ERROR…

I/O ERROR

ポート

HTTP

SQL

12時正常

12時正常

…

23時正常

I/O ERROR

I/O ERROR…

I/O ERROR

本質的なイベントへのフィルタリング（抑制・集約）
Switch S2障害© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

PING〇月〇日全て正常I/O ERROR〇〇時から〇〇時まで
1203回発生②インテリジェントな自動化
本質的なイベントメッセージから直ちに通報、インシデント連携、ジョブフロー・ワークフロー
起動、監視制御といった運用業務に連動します
大量発生のメッセージ
msg

通報

msg

msg

msg

msg

msg

msg

msg

ユーザ判断

REST
syslogメッセージフィルタなし

本質的なイベント
msgmsgmsg

Redmine
監視制御
無効化

自動▲

msg

msg

ServiceNow
インシデントダッシュボード

ジョブフロー・ワークフロー起動

フィルタ

インシデント連携

無効化

メッセージフィルタあり© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

③ルールベースの条件指定
When/Thenで定義するシンプルなルールを指定するだけ。複合イベント処理（CEP）により、イベント間の関係性をルールに指定できます
ルールエンジンを採用

When/Thenのルールを記述

イベント間の関係性も条件化

ルールエンジンとは、与えられたルールに従って判断を行う機能です

When/Thenからなるルールを記載すると、メッセージフィルタが適切に判断します

複合イベント処理（CEP）によりイベント間の関係性をWhenの条件に記載できます

メッセージ

判断結果

ルール適用

msg

msg

msg

msg

msg

msg

ルール1
When
Switch S1が警告
Then
警告を危険に変更

・〇〇の場合、△△する・□□の場合、▽▽する
ルールエンジンルール

メッセージフィルタ機能では、Droolsを採用しています© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

ルール2

ルール3

ルール4

ルール5

ルール6

ルール7

メッセージフィルタ機能の提供する各種機能

スイッチXの障害
サーバAの障害

5分以内にスイッチの障害があったか？

時間

ルールエンジン

ルールの文法は、DRL (DROOLS RULELANGUAGE) ルール言語に従います

Droolsが提供するCEP機能をそのまま使用できます④Hinemosからのシームレスな導入
Hinemosメッセージを受信し、リポジトリ情報をルールの条件内で参照可、そしてルール判定後のアクションでもHinemosの直接操作も可能です
Hinemosの保持するリポジトリ情報をルールの条件（When）で利用できます

ルールの判定の結果のアクション（ルールアクション）でHinemosの各種操作が可能です

msg

ルール1

ルール3

msg

When
ノードがスコープAP配下

Hinemosの監視やジョブ実行結果をメッセー
ジ通知(※)を使ってメッセージフィルタに簡単に連携できます

メッセージ通知

msg
msg
msg
msg
msg
msg

メッセージ入力リポジトリ情報参照

ルール2
When
ノードの管理者がsysadminSユーザ参照

フィルタ処理※ver.6.xのHinemosではHinemosメッセージ送信スクリプトをコマンド通知から呼び出す形式となります
本資料ではそれを含めてメッセージ通知という表現で統一します© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

Then
Hinemos Aのジョブ J1を起動

ルールから制御

用途例

アクション

自動復旧

Hinemosのジョブの実行

バースト抑止Hinemosの監視設定の有効/無効化

運用抑制

Hinemosの収集設定の有効/無効化

バースト抑止Hinemosの通知設定の有効/無効化

運用抑制

Hinemosのノードの有効/無効化

ルールアクション

株式会社NTTデータグループ様 PM Workbench®

株式会社NTTデータグループ様 PM Workbench®

Hinemosメッセージフィルタ導入により、インシデント量の削減を実現
ルール１
警告・危険用
汎用ルール

正常性確認

仮想サーバ

監視

ルール2
ファイルシステム
アラート
集約用ルール

ルール3
不要
インシデント
振分用ルールHinemos
マネージャ

Hinemosメッセージフィルタ

ServiceNowたった3ルールのみで実現
簡易な3ルールでフィルタリング・振り分けを実現

確認インシデント数を削減確認する必要がある
インシデント数を削減

お客様の声
・開発キットのサンプルルールによりルールの開発が容易でシミュレーション機能で試験が簡単だった
・今後はServiceNowからHinemosメッセージフィルタの制御やより複雑なフィルタ処理を実現したい
・GUIやExcelライクでルール開発がもっと簡易に出来るなどの製品の発展を期待している© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

削減

不要アラートを別テーブルへ基盤

現行システムには一切影響なし
メッセージを転送する設定を「追加」するのみ

80％

最大
同アラートの集約

多数のメッセージ

基盤

今回のターゲットのインシデント量■導入企業・団体様
株式会社NTTデータグループ様■サーバ台数
145台（Windows128台、Linux17台）■Hinemosマネージャ導入台数
2台

03

AIドリブン運用のデモンストレーション© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

15

HinemosのAIドリブン運用 第1弾：運用自動化を実現するルール自動生成

ChatGPTを活用した運用自動化のインタフェースにより専門知識が必要だった自動化の設定・ルール生成を、自然言語での指示で可能に自動化の設定・ルールを自動生成

専門知識が不要

生成AIベースのインタフェース
自動化アクションの判断

イベント管理
msg

msg

msg

msg

msg

msg

管理対象システム

Hinemos© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

msg

msg

フィルタ

Hinemos
メッセージフィルタ
16

msg
msg

自動化

▲

msg

アラート

判断ルールの自動生成

msg 大量発生
msg
msg

運用自動化

REST
syslog生成AIによるルール生成① 自然言語指示によるルール生成
生成AI

デモにて当ルールの作成をご紹介します。

指示

NW機器の障害NW機器の障害によるサーバ監視の到達不能

NW機器#1でメッセージにLinkDownが含まれるイベントは通知しない

イベント

ルール生成
WHEN
〇〇〇
THEN
〇〇〇

サーバのNIC障害によるサーバ上の監視不能

1時のジョブ正常終了

ルール①
ルール②
ルール③

WHEN
〇〇〇
THEN
〇〇〇…

メッセージフィルタ開発キット

ルール

LinkDown,LinkUp瞬断時の重要度変更

抑制

抑制

集約
0時～23時まで全て正常終了

23時のジョブ正常終了③ ルールの適用

実行結果

17

アクション

サーバのNIC障害

0時のジョブ正常終了② ルールのシミュレーション・試験© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

様々な種類のイベント

デモ環境の対象システム構成
シンプルなデモの説明のため、インシデント起票するシナリオを対象にします
運用管理端末ルール開発環境

Azure OpenAI

問い合わせ

管理対象システム

デモ表示画面Hinemosマネージャ

監視・ジョブインシデント確認

ルール適用

障害検知の確認

Hinemosメッセージフィルタ

メッセージ

インシデント起票

インシデント管理ツール

Hinemos
インシデントダッシュボード

各コンポーネントは1つのサーバに導入が可能です。
デモでは分かりやすくするため、サーバを分けております。
© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

シナリオ NW機器のLinkDown/Upの重要度の変更
NW機器のLinkDownの検知は重要。
イベント

インシデントSNMPTRAPLinkdown

インシデントLinkDown

インシデント起票

ただし瞬断の場合は、インシデントとして起票するが重要度は低くしたい
SNMPTRAP
Linkdown

1分以内

インシデント①
LinkDown
SNMPTRAP
LinkUpインシデント②
LinkUpインシデント起票

重要度を警告で起票する
インシデント③
LinkDown

SNMPTRAP
Linkdown

1分以上© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

SNMPTRAP
LinkUpインシデント④
LinkUpインシデント起票

重要度を危険で起票する

デモの流れ以下の流れでデモを行う。
①変更前の環境②ルールの自動生成③ルールのデプロイ④変更後の環境

デモ環境の制約により実環境をお見せすることができません。
画像ベースでデモの投影となります。

© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

①変更前の環境
LinkDown , LinkUpのイベントが検知されると、重要度”危険”でインシンデント起票される
Hinemosマネージャ

Hinemosインシデントダッシュボード

Hinemosメッセージフィルタ© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

①変更前の環境〇実現したいこと
LinkDownが検知後、LinkUpが60秒以内に検知した場合はHinemosマネージャ重要度を“警告”のインシデント起票したい。

以下のルールの追加を行う。
LinkDownのイベントが検知してから① 60秒間待機し、LinkUpのイベントが検知されない場合- LinkDownのインシデントを起票② 60秒以内にLiunkUpが検知された場合はHinemosインシデントダッシュボード- LinkDownの重要度を警告- LinkUpの重要度を警告 に変更しインシデントを起票③ 60秒以上経過し、Linkupイベントが出力された場合- LinkUpのインシデントを起票
Hinemosメッセージフィルタ© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

②ルールの自動作成
生成AIを利用しルール（drlプログラム）の作成を行う。
Hinemosメッセージフィルタ 開発キット（運用端末）© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

②ルールの自動作成
開発キットより、生成AIに問い合わせるフォームを開く。
Hinemosメッセージフィルタ 開発キット（運用端末）© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

②ルールの自動作成
問い合わせフォームより、ルール要件を記入し生成AIに送信する。
Hinemosメッセージフィルタ 開発キット（運用端末）〇ルール要件〇実現したいルール

・前提条件- メッセージにLinkDownを含むイベントを$m1とする。
- メッセージにLinkUpを含むイベントを$m2とする。
・要件- 処理優先度3$m1を受信後、60秒間待機し"インシデント連携$m1"コマンドを実行する。
- 処理優先度2$m2を受信後、60秒前まで遡り$m1を受信しているかを確認し、受信している場合は以下を行う。
- $m1の重要度に”警告"を設定する。
- $m2の重要度に“警告"を設定する。
- "インシデント連携$m1"コマンドを実行する。
- "インシデント連携$m2"コマンドを実行する。
- 処理優先度1
イベント受信後、"インシデント連携$m2"コマンドを実行する。

※ルール要件の記入© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

LinkDownのイベントが検知してから① 60秒間待機し、LinkUpのイベントが検知されない場合- LinkDownのインシデントを起票② 60秒以内にLiunkUpが検知された場合は- LinkDownの重要度を警告- LinkUpの重要度を警告 に変更しインシデントを起票③ 60秒以上経過し、Linkupイベントが出力された場合- LinkUpのインシデントを起票

②ルールの自動作成
生成AIからのルール回答
Hinemosメッセージフィルタ 開発キット（運用端末）〇生成AI問い合わせ内容
rule "Priority 3: Single Event Notification"
salience 3
timer (int: 60s)
when
$m1: Message(text contains “linkDown")
thenaction.cmd("インシデント連携$m1");
delete($m1);
end
rule "Priority 2: Notification within 1 minute"salience 2
When$m2: Message(text contains “linkUp")$m1: Message(text contains “linkDown" ,this before[0s, 60s] $m2)
then
$m1.setPriority(“警告");$m2.setPriority(“警告");
action.cmd("インシデント連携$m1");
action.cmd("インシデント連携$m2");
delete($m1);
delete($m2);
end
rule "Priority 1: Single Event Notification"
salience 1
when$m2: Message(text contains “linkUp")
thenaction.cmd("インシデント連携$m2");
delete($m2);
end© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation- 処理優先度3$m1を受信後、60秒間待機し"インシデント連携$m1"コマンドを実行する。

- 処理優先度2$m2を受信後、60秒前まで遡り$m1を受信しているかを確認し、受信している場合は以下を行う。
- $m1の重要度に”警告"を設定する。
- $m2の重要度に“警告"を設定する。
- "インシデント連携$m1"コマンドを実行する。
- "インシデント連携$m2"コマンドを実行する。

- 処理優先度1
イベント受信後、"インシデント連携$m2"コマンドを実行する。

③ルールのデプロイ回答されたルールを.drl拡張子ファイル化し、Hinemosメッセージフィルタにアップロードを行う。
Hinemosメッセージフィルタ 開発キット（運用端末）© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

③ルールのデプロイ回答されたルールの補正を行う。

© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

import com.clustercontrol.fm.assets.*;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.UUID;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.time.format.DateTimeFormatter;rule "Priority 3: Single Event Notification"
salience 3timer (int: 60s)
when
$m1: Message(text contains "linkDown")
thenglobal Action
action;action.cmd(Hinemosメッセージフィルタ
開発キット（運用端末）
global QueryHelper query;"issues_id_m1",
global UserVar c_uservar;"issues_code_m1",
global SysVar c_sysvar;"python3.6 /opt/hinemos_itil/integration-pleasanter/hinemosglobal UserVar uservar;
setting/scripts/issue.py "global SysVar sysvar;+ "¥"" + $m1.getAttribute("monitorId") + "¥" "+ "¥"" + $m1.getAttribute("pluginId") + "¥" "/**+ "¥"" + $m1.getAttribute("monitorDetail") + "¥" "* メッセージ送信元のファシリティ名を取得する。
+ "¥"" + $m1.getLocation() + "¥" "*+ "¥"" + getFacilityName(query, $m1) + "¥" "* @param query クエリヘルパ+ "¥"" + getPriorityText($m1) + "¥" "* @param m メッセージ+ "¥"" + $m1.getAttribute("application") + "¥" "* @return メッセージ送信元のファシリティ名+ "¥"" + $m1.getText() + "¥" "*/+ "¥"" + $m1.getAttribute("messageOrg") + "¥" "function String getFacilityName(QueryHelper query, Message m) {+ "¥"" +return query.getProperty(m.getSourceId(), m.getLocation(),$m1.getGeneratedTime().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy/MM/dd"FACILITY_NAME");
HH:mm:ss")) + "¥" ",}10000);/*** メッセージの重要度を日本語表現に変換する。
* この日本語表現は、通知用の置換文字列「#[PRIORITY_JP]」で取得できるテキストに相当する。
** @param m メッセージ* @return 重要度の日本語表現*/
function String getPriorityText(Message m) {String priorityText = m.getPriority();if (priorityText == null) {return "不明";} else if (priorityText.equals("critical")||priorityText.equals("危険")) {return "危険";} else if (priorityText.equals("warning")||priorityText.equals("警告")) {return "警告";} else if (priorityText.equals("info")||priorityText.equals("情報")) {return "情報";} else if (priorityText.equals("unknown")||priorityText.equals("不明")) {return "不明";} else {return "不明";}}

delete($m1);
end
rule "Priority 2: Notification within 1 minute"salience 2
when$m2: Message(text contains "linkUp")$m1: Message(text contains "linkDown" ,this before[0s, 60s] $m2)
then
$m1.setPriority("警告");$m2.setPriority("警告");
action.cmd("issues_id_m1","issues_code_m1","python3.6 /opt/hinemos_itil/integration-pleasanter/hinemossetting/scripts/issue.py "+ "¥"" + $m1.getAttribute("monitorId") + "¥" "+ "¥"" + $m1.getAttribute("pluginId") + "¥" "+ "¥"" + $m1.getAttribute("monitorDetail") + "¥" "+ "¥"" + $m1.getLocation() + "¥" "+ "¥"" + getFacilityName(query, $m1) + "¥" “~（省略）～③ルールのデプロイ回答されたルールを開発キットへ転記Hinemosメッセージフィルタ 開発キット（運用端末）

開発キット上でdrl拡張子ファイルを作成し、回答されたルールを転記する。

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③ルールのデプロイ
Hinemosメッセージフィルタに作成したルールをアップロードする。
Hinemosメッセージフィルタ 開発キット（運用端末）.batファイルの実行で、アップロードが完了© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

④変更後の環境
Hinemosマネージャ

LinkDownのイベント検知後60秒以内にLinkUpのイベントを検知している。

Hinemosインシデントダッシュボード

Hinemosメッセージフィルタ
重要度「警告」でインシデント起票されている。

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④変更後の環境
Hinemosマネージャ

LinkDownのイベント検知後60秒以上、経過後にLinkUpのイベントを検知している。

Hinemosインシデントダッシュボード

Hinemosメッセージフィルタ
重要度「危険」でインシデント起票されている。

© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporationルール作成の紹介
１つのルール生成の場合、より自然言語に近い形式での問い合わせが可能〇想定するユースケース
NWE001が故障発生し、１週間後に機器交換が予定。
機器交換までの間はLinkDownのイベントを通知しない。

〇生成AIへの問い合わせ
NWE001のサーバで、メッセージにlinkDownが含まれるイベントは通知しない。

〇生成AIからの回答（ルール）
rule “Filter linkDown events on NWE001 server”
when$m: Message(text contains “linkDown”, location == “NWE001”)
thendelete($m)
end© 2023 NTT DATA INTELLILINK Corporation

04

まとめ

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まとめ
1. 生成AIを使ったAIドリブン運用の世界観
AIドリブン運用により、人手作業では成し得なかった、飛躍的な生産性の向上が見込める
2. Hinemosを使った運用自動化- イベント連携による運用自動化を実現する、Hinemosメッセージフィルタをご紹介- Hinemosメッセージフィルタを活用することでインシデントを”80%”を削減した事例のご紹介
3. AIドリブン運用のデモンストレーション- Hinemosが取り込むAIドリブン運用により、運用自動化を推進することが見込める。
- 生成AI（ChatGPT）活用した運用自動化のインターフェースを2024年4月目途に製品化予定- Hinemosメッセージフィルタを利用することで、不要なインシデントの削減が可能。
- 更に生成AIを活用することでルールの生成効率化を行い、運用自動化を推進。
AIドリブン運用の取り組みを行いたいお客様は、ご連絡お待ちしております。

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