GenAI はインシデント管理プロセスの未来を形作ります

回答者の大多数 (59.4%) は明確なインシデント管理プロセスを導入しており、自動化のレベルはニーズを満たしています (71.1%) が、企業は依然として苦戦しています。事件が発生しており、迅速に処理するための努力が現在も行われています。

66.5% の企業が、過去 12 か月間に顧客に影響を与えるインシデントの頻度が増加したと報告しており、2022 年の調査から 3.6% 増加しています。

回答者の 63% によると、これらのダウンタイムを引き起こすイベント (アプリケーションの停止、サービス品質の低下など) により、企業は 1 時間あたり平均最大 499,999 ドルの損失を被るリスクにさらされており、これは従来より 5% 近く増加しています。 2022.%。また、回答者の 46.6% は、ダウンタイムのコストが 10 万ドルから 200 万ドルの範囲であると回答しました。

企業は現在のインシデント管理が効果的ではないと感じています

調査では、インシデント管理における既存の問題を解決する手段として GenAI が挙げられており、84.5% が AI によってインシデント管理プロセスが大幅に合理化され、全体的な効率が向上すると考えています。 、または、インシデント管理の特定の側面に対して AI が提供する自動化の機会に興奮しています。

「調査で明らかになった洞察は、単なるタスクの繰り返しを超え、リアルタイムで合図とコンテキストを動的に組み込む、適応型の LLM ベースの自動化の緊急の必要性を浮き彫りにしています。変化する環境に適応します。」と述べました。ディバニー・ラマス氏、トランスポセットCEO。

現代の運用チームのニーズは、従来のルールベースの自動化ツールを超えています。多くの企業は確立されたインシデント管理プロセスを導入していますが、インシデントの数は増え続け、顧客と財務への影響がますます大きくなっているため、変革的なアプローチが必要です。したがって、GenAI のような革新的なソリューションを採用することが前進への道です。自動化によって強化され、人間の判断によって導かれるこのアプローチは、インシデント処理をスピードアップするだけでなく、問題が拡大する前に潜在的な問題を積極的に特定し、先制的な措置を講じることもできます。

インシデント管理の分野では、エンジニアリング チームが直面する信頼性の問題大きな課題。信頼性エンジニアリングのリーダーの 73.9% は、インシデントを処理する際に、脆弱な自動化スクリプト (59.7%)、面倒な手動プロセス (47.8%)、専門知識へのアクセスの難しさ (47.2%)など、さまざまな障害に遭遇しました

# さらに、信頼性エンジニアリングのリーダーの 42.5%企業は、現在のインシデント管理プロセスが効果的でないか、一部のチームにしか利用できないと答えています。その理由は、文書が紛らわしいこと (41.3%)、利用可能なツールが限られている (40.4%)、メンバーが使用している組織の知識 (39.7%) に依存しているためです。

過去 1 年間で、61.5% の企業がインシデントの処理に必要な時間が増加したと回答しました。さらに、79.8%の企業は、最初のアラートから解決までに平均で最大6時間かかると回答しました。インシデント解決時間の増加に加えて、適切なチームメンバーを編成すると、さらに複雑さが増します。回答者の 71.3% は、このプロセスには最大 30 分かかる可能性があると回答しました

さらに、かなりの数のチーム メンバーが、会社定義の手順を理解し、日常的に適用することが難しいと感じています。企業の 37.4% は、選ばれたチームメンバーのみが定義されたインシデント管理プロセスを完全に理解し、一貫して遵守していると報告しました。

自動化への障壁によりインシデントの複雑さが増す

企業はインシデント処理の非効率性に対処し、自動化の導入に対する障壁を克服する必要があります。回答者の 33.3% は、インシデント管理タスクまたはワークフローの 11% ～ 25% のみが自動化されていると回答しており、企業にはインシデント管理プロセスでさらなる自動化を導入する機会があることが示されています。

詳細な調査後、回答者は、イベントのライフサイクルの主要な側面を自動化することに強い関心を示しました。そのうち、イベント設定について懸念している人は50.0％、通信プロトコルについて懸念している人は44.2％、調査プロセスについて懸念している人は30％、改善策について懸念している人は29％となっています。

導入にもかかわらず、自動化への関心はあるものの、回答者は自動化の実現に対する 4 つの大きな障壁を挙げています。

リーダーや経営陣からの十分なサポートが得られていない (57.1%)。
• 知識の共有が不十分 (54.3%)。
• 組織の知識と既存の手順の文書化が不十分 (54%)。
• 何を自動化すべきかわからない (52.4%)。

企業は、SaaS ツールを使用すると、より迅速に自動化できます。調査によると、回答者の 74.6% が SaaS ツールを使用しており、回答者の 82.0% がコードを書かずに運用を自動化できることを確認しています。さらに、回答者の 84.3% が、所要時間はわずか 11 分から 1 時間であると答えており、インシデント管理における SaaS ソリューションの有効性が実証されています。 ##今後 12 か月間で、チームの 72.1% がテクノロジー スタックを拡張すると予想しています。インシデント管理プロセスを強化し、解決/修復までの平均時間 (MTTR) を短縮するために、企業は次のような新しいツールの導入を計画しています。

• AI または ML に基づくツールまたはアプリケーション (60.0%)。
• 自動化ツールまたはアプリケーション (53.1%)。
• コミュニケーション/コラボレーション ツールまたはアプリケーション (48.1%)。

SRE とプラットフォーム エンジニアリングは、AI と自動化を実現する上で重要な役割を果たします。過去 1 年間で、回答者の 61.5% が SRE 実践への注力を強化し、フィールド信頼性エンジニアをさらに雇用する予定であり、57.5% がプラットフォーム エンジニアリングへの取り組みを強化し、さらに多くのプラットフォーム エンジニアを導入する予定です。これらの戦略的な動きは、インシデント管理機能を強化するという同社の取り組みを強調しています。

調査結果は、インシデント対応ライフサイクルの明確な進むべき道を示しており、企業が使用するすべてのインシデント管理ツールをシームレスに統合して、ヒューマンデータの洞察を活用し、GenAI を活用して運用を改善する SaaS ツールまたはプラットフォームの必要性を強調しています。効率性と意思決定。

AI は仕事の経験を再構築します

回答者の 90.4% は、人間のデータ (アーカイブされたスラック コミュニケーション、遡及インタビュー、グループ フィードバックなど) から体系的に洞察をマイニングすることで、将来のインシデント対応や作業を改善できると考えています。しかし、90.2% は、自動化により重要な意思決定ポイントで人間が判断を下せるようになり、より信頼性と効率性が向上すると考えており、2022 年の調査から 10% 近く増加しています。

89.8% は、GenAI の機能をインシデント管理ツールまたはプラットフォームに統合すると、新しい自動化の作成に必要な時間が短縮され、他の価値の高い作業に時間を割くことができることがわかりました。 96.3% は、インシデント発生時に会社が使用するすべてのツールが 1 つのツールまたはプラットフォームに統合されていれば有益であると考えています。

テクノロジー スタックに AI を導入している企業の 79.5% にとって、その影響は重大です。 51% の人が、人工知能によって仕事が改善され、人間の労働生活が改善されていると信じています。 63.5% がデータの精度と品質を向上させるために AI を使用しており、回答者の 50.7% がインシデントをより迅速に解決すると報告しています。 49.4% が AI を使用して、問題の根本原因、潜在的な脅威、脆弱性をより迅速かつ簡単に特定し、48% が反復的なタスクやプロセスを自動化し、業務を効果的に合理化するために AI を使用しています

ラマス氏は次のように結論付けています。現代の運用チームのニーズの変化を考えると、これらのチームが必要としているのは、LLM ベースの適応型自動化およびインシデント管理ソリューションであることは明らかです。この統合されたインテリジェントなアプローチは、プロセスを合理化するだけでなく、チームが自動化と人工知能を活用して企業のインシデントを強化できるようにします。管理プロセスを強化し、より効率的な自動化されたワークフローをさらに開発します。このアプローチは、人間が積極的に関与し続けることで、シームレスなインシデント解決と MTTR の削減にとってますます重要になっています。最終的には、チームが本当に重要なことに集中できるようになり、複雑な問題に対して効率的かつ効果的なソリューションを提供できるようになります

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