AI運用基盤とは？
情シスが主導権を持つ導入設計。
AI運用基盤の価値は、障害を当てることだけではありません。散在したシステム情報を読み、判断に必要な根拠へ変え、許された範囲で運用を前へ進めることです。
PUBLISHED BY PARALLEL CORE, INC. / 2026-08-27監視の自動化から、
自分たちで分かる運用へ。
ここでいうAIによるシステム運用は、コード、設定、構成、運用記録、監視、変更履歴、手順書などを横断し、問い合わせ、障害の原因候補の調査、改善提案、実行準備を支える仕組みです。AIチャットだけでなく、人の承認とAIに任せる範囲までを含みます。
一つの情報から、
一つの答えを出す。
FAQ、ログ要約、アラート分析など、限定された入力と用途で効率化します。
- 対象が明確で導入しやすい
- 実行は別の運用へ引き渡す
- システム全体の文脈は人が補う
複数の事実から、
次の運用へつなぐ。
コードと本番構成、運用記録と変更履歴を関連付け、人が判断できる状態を作ります。
- 問い合わせと障害調査を同じ情報の中で扱う
- 提案、人の承認、限定実行へ段階的に進める
- 判断と結果を後から確認できる形で残す
読む、絞る、提案する、
限定して実行する。
最初からAIへ更新権限を渡す必要はありません。価値と危険度の異なる四段階を分けて導入します。
Observe / 読む
コード、設定、クラウド構成、ログ、監視、チケットを読み取り専用で把握します。
Diagnose / 絞る
症状、発生時刻、依存関係、直前の変更を照合し、原因候補と追加確認を整理します。
Propose / 提案する
変更内容、影響、テスト、実施条件、戻し方を、実行前に確認できる形へします。
Controlled run / 限定実行
承認済みの対象と計画に限り、操作を限定したアカウントで実行し、結果を確認・記録します。
ベンダーを外すのではなく、
依存の形を変える。
利用者側がすべてを内製する必要はありません。日常の確認と一次調査を手元へ移し、専門判断や大規模改修は、状況と根拠を揃えて専門家へ接続します。
日常の確認を自ら進める
仕様、データ、権限、設定を、一次情報の根拠とともに確認します。
一次切り分けを早める
ログ、監視、変更、依存を横断し、内部対応か専門家依頼かを判断します。
根拠とともに依頼する
現象、影響、原因候補、再現、確認済み事項を揃えて専門家へ渡します。
利用実態から更改する
日々蓄積した課題と変更履歴を、RFPや更改範囲の判断材料へ変えます。
安全性を、
AIへの注意書きに預けない。
「重要な操作はしないで」と指示するだけでは、本番システムを守れません。AIに与える機能、利用アカウントと権限、人の承認、結果の確認をシステム側で制限します。
実行できる能力を
限定する
読み取り、作成、更新、削除を分け、目的に不要な操作をそもそも与えません。
判断条件を
事前に定義する
本番影響、個人情報、停止、金額など、組織の条件に応じて人へ戻します。
計画と結果を
同じ履歴へつなぐ
何を根拠に、誰が承認し、何を実行し、どう検証したかを辿れる形へします。
導入前に、
契約と責任まで確認する。
技術的に接続できることと、運用してよいことは同じではありません。既存ベンダーとの契約、知的財産、機密保持、個人情報、利用アカウントと権限の管理を確認します。
対象と成功条件
問い合わせ時間、一次切り分け時間、属人作業、委託費など、改善対象を決めます。
参照できる一次情報
コード、設定、ログ、チケット、設計書の利用権限と秘密保持条件を確認します。
障害時の役割分担
利用者、SIer、提供者のうち、誰がどこまで対応し、誰が停止と復旧を判断するかを定めます。
効果と例外の測定
成功率だけでなく、人へ戻した理由、判断時間、誤提案、運用コストを記録します。
ベンダーに聞く前に、
自分たちで分かる。
Duon™は、情報システム部門や自治体職員が、既存システムを調べ、状況を判断し、定められた境界の中で運用を進めるためのAI運用基盤です。
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