Selector、ネットワーク運用AIエージェントを自社データで構築可能に

Selectorは10月5日、ネットワーク運用向けAIエージェントの開発・実行環境「Selector Foundry」を発表しました。
運用チームは、自社データを使ったエージェントの構築やテスト、バージョン管理、ガバナンス統制を実行できます。
エージェントはテレメトリの収集環境内で動作し、インシデント対応の自動化を支援します。

記事の概要

Selector Foundryでは、ネットワーク運用チームがSelectorのプラットフォーム内で独自のAIエージェントを構築できます。
エージェントはコードとして定義され、顧客自身のGitリポジトリに保存して既存のプルリクエスト（PR）でレビューできます。
本番展開前には、過去のイベントデータを使って動作を再実行し、実際の対応記録と比較して検証できます。
問題が発生した場合は、ワンステップでエージェントをロールバックできます。
エージェントはイベント発生、定期スケジュール、REST API呼び出し、手動リクエストで起動できます。
Selectorの相関分析済みデータを使うため、未加工ログから分析をやり直さず、特定済みのエビデンスを起点に対応できます。
オーケストレーターエージェントは推奨対応策と根拠となるエビデンスを示し、実行の判断は運用担当者が担います。
6種類の標準エージェントが付属し、インシデント調査やITSMへのチケット起票、レポート生成、マルチクラウド管理に対応します。

記事のポイント

1. 自社データで動作： エージェントはテレメトリ収集環境内で実行され、運用データを外部サービスへ複製・転送するリスクを抑えます。
2. 開発手順を統制： GitリポジトリやPRレビュー、過去データによる事前検証、ロールバックで本番運用を管理できます。
3. 6種類の標準機能： インシデント調査、ITSMチケット更新、レポート生成、マルチクラウドの資産管理などに対応します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 自社固有の運用手順や判断基準をエージェントに反映し、PRレビューや過去データでの検証まで含む開発体制を整える必要がありそうです。
• 同業のサービス提供者： 顧客データを外部へ移さず、顧客自身がエージェントを管理できる点が選定基準になり、実行環境やガバナンスの説明がより重要になる可能性があります。
• ネットワーク運用者： 証拠収集やチケット更新、レポート作成などの定型作業から、エージェントの提案を確認して実行可否を判断する業務へ比重が移ると考えられます。

このニュースの背景

ネットワーク障害では、相関分析の後もエビデンス収集やチケット起票、関係チームの招集などを運用担当者が手作業で行っていました。
ネットワークの構成や正常状態、エスカレーション経路は企業ごとに異なるため、汎用的なエージェントだけでは現場固有の判断基準を扱いにくい状況でした。
Selectorは、相関分析済みのデータを起点に対応できる環境と、顧客自身が運用知見をエージェントへ反映できる仕組みを組み合わせています。

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