ツールの先へ：過負荷なマネージャーと暗黙知駆動のインシデント管理を変革するAIエージェント

市場にはDatadogをはじめ優れたインシデント管理ツールが数多く存在します。しかし現場の真のボトルネックはツールではなく、複数インシデントを同時にさばく多忙なマネージャー、チームに埋もれた暗黙知、属人的な意思決定プロセスといった「人間系のダイナミクス」にあります。
SIGQが構築したIncident Lakeは、エンジニアを置き換えるのではなく、組織に散在する暗黙知を構造化し、分散したオペレーションシグナルを統合することで、マネージャーの一貫性ある意思決定を支援するインテリジェンスレイヤーです。LLM推論とRAGを活用した組織メモリにより、認知負荷を大幅に軽減します。
本セッションでは、既存ワークフローへのAIエージェント統合手法、運用知識を捕捉するアーキテクチャパターン、LLMハルシネーション対策、MTTR改善の実績を紹介します。AIを「ICのツール」ではなく「組織の意思決定を増幅する仕組み」として活用するアプローチを持ち帰っていただけます。