高度なAIと自動化により、Ivantiのボットはこうした業界の運用のあり方を変革しています。これらのツールは問題を迅速に解決し、データに基づくインサイトを提供して、チケット件数とMTTRを削減します。ボットが定型業務を自動化することで、各チームは重要な取り組みに集中する時間を確保でき、効率性とユーザー満足度を高められます。
本ホワイトペーパーでは、Ivantiのボットがより効率的な未来に向けてIT運用をどのように変革しているかを解説します。
ボットの基本
ボットは、AIを活用した検知と意思決定を自動アクションと組み合わせ、自己修復型のエンドポイント管理を実現します。これによりIT部門の負荷を軽減し、ユーザー体験を向上させます。ボットはさらに、次のことをプロアクティブに実行します。
- ユーザーに影響が及ぶ前に、エンドポイントの問題を特定して修正します。
- チャットまたは自動化を通じてユーザーリクエストに対応し、サービスデスクチケットを削減します。
- セキュリティ脅威を自動的に検知し、修復します。
課題をお持ちですか。その解決に役立つボットがきっと見つかります。Bot Libraryをご覧いただき、Ivantiのボットの詳細や、自動化されたITおよびセキュリティ管理によって、ご自身とチームの貴重な時間をどのように取り戻せるかをご確認ください。
たとえばSouthStar Bankは、ボットでシフトレフトを進め、Neuronsを活用してITチームの業務負担を軽減しています。SouthStarのIT担当SVP兼ディレクターであるJesse Miller氏は、サーバーにマッピングされていないドライブを自動的に検知して修正するなどのタスクをボットに任せています。これにより、ユーザーは解決のためにITチケットを作成する必要がありません（そもそも障害が発生していたことに気付かないためです）。その結果、時間とコストを削減し、ITチケットと負荷を減らし、ユーザーとIT部門の双方にとって全体的な体験を向上させています。
ITワークフローを拡張するAI
ボットは、問題解決の自動化、データに基づくインサイトの提供、チケット削減、ユーザー満足度の向上を通じて、貴重なIT時間を創出し、ITをあらゆる側面から強化します。ここからは、Ivantiのボットが組織にもたらす効率化の効果を、より詳しく見ていきます。
インテリジェントな監視とインサイト生成
機械学習（ML）モデルは、CPU、メモリ、ディスク消費の異常、クラッシュ、その他の運用上の問題などの異常を継続的にエンドポイントでスキャンします。これらは、デバイスの健全性とユーザー満足度を定量化するデジタルエクスペリエンス（DEX）スコアに反映されます。
自然言語処理（NLP）により直感的な管理が可能になります。アナリストは「CPU使用率が高いデバイスを表示」などの通常のコマンドを使用し、実行可能なリストや要約をすばやく取得できます。Social Trending ScoreはAIを活用して公開フォーラムを監視し、パッチの掲示に関する問題などの早期警告を捉えることで、IT部門が新たなリスクに先手を打てるよう支援します。
自動検知と診断
DEXスコアを通じて、ボットはML主導の異常検知を使用し、エンドポイント全体の通常とは異なるパターンや根本原因を明らかにします。AI Diagnosticsは、アナリスト（技術的な専門知識が限られている場合でも）が自然言語で症状（例：「デバイスが熱くなっている」）を入力できるようにすることで、レベル1のスキルギャップを埋めます。AIは、高度なデバイスセンサーと専用の言語モデルを使用して、これらを可能性の高い技術的原因に変換します。
システムは重大度に基づく優先度スコア（10点満点）と詳細な診断要約を生成し、優先度の高い問題（9超）が手動エスカレーションなしで迅速な対応の対象として浮上するようにします。
自己修復アクション
診断が完了すると、ボットは事前定義されたベストプラクティスと継続的なML最適化に基づき、自動修復ワークフロー（例：問題のあるサービスの再起動、キャッシュのクリア、レジストリ変更の適用、不足しているパッチの展開）をトリガーします。
より個別化された対応が必要な場合、AI PowerShellにより、平易な言葉のプロンプトを使ってカスタムPowerShellスクリプトをリアルタイムで作成できます。Azure OpenAI GPT-4を基盤として、出力のマッピング、型変換の処理、個別デバイスでの安全なテストを自動的に行い、高度なスクリプト作成スキルを持たないユーザーにも自動化を身近なものにします。
フィードバックとサービス品質の向上
ボットは、ITSMチケットや自由記述形式のサーベイフィードバックにセンチメント分析を適用し、ユーザーの不満や満足度のシグナルを抽出します。これらのインサイトはDEXスコアに影響し、改善領域の優先順位付けに役立ちます。
トピックモデリングはフィードバックをクラスタリングして要約し、生成AIは定性的なサーベイデータの定量的な要約を提供します。ヒューマンインザループのアプローチを採用することで、ITリーダーはユーザー体験の傾向を迅速に把握し、データに裏付けられたアクションを取ることができます。
エスカレーションとサービスデスク統合
ボットは多くの問題に対応できますが、すべてを常に修正できるわけではありません。ボットで問題を修復できない場合は、コンテキストが豊富なAI生成診断情報を含むサービスデスクチケットを自動的に作成し、レベル2/3での解決を迅速化します。
ボットによるセキュリティ態勢の強化
Ivantiのボットは、高度なAIと自動化をセキュリティ領域へ拡張し、チームが脆弱性をプロアクティブに管理し、パッチ管理を強化し、リアルタイムのリスクインサイトを得られるよう支援します。
クラウドソースのセンチメントに基づくパッチ信頼性
Sentiment AIは公開ソーシャルフォーラム（Reddit、Xなど）をスキャンし、パッチや更新に関するユーザーフィードバックを分析します。このクラウドソースによるPatch Reliability Sentimentは、問題のあるリリース（例：広範なデバイス問題を引き起こすMicrosoftパッチ）を早期に特定し、セキュリティチームが大規模展開の前に信頼性の低い更新を回避またはロールバックできるようにします。
ユーザーセンチメントサーベイ統合によるリング展開
実施中の段階的（リング）パッチ展開では、サーベイボットが直接フィードバックを収集し、テストグループのユーザーから情報を得ます。その後、生成AIがこれらの自由記述回答を要約し、さまざまな詳細レベルで実行可能なセンチメントや問題パターンを明らかにします。これにより、セキュリティチームはネガティブな傾向をすばやく特定し、障害に対処し、展開計画を調整できるため、最終的にリスクを軽減し、パッチの導入率を向上させることができます。
継続的なサイバーハイジーン監視
サイバーハイジーンボットは、攻撃対象領域を自律的に定期監視します。環境を継続的にスキャンするため、攻撃対象領域に潜むギャップをプロアクティブに特定し、適切に解消できます。これらのボットは、生成AIによる要約、センチメント分析、トピックモデリングを活用し、古いプロファイルの削除、未使用ソフトウェアの特定とアンインストール、アンチウイルスコンプライアンスの確保、セキュリティヘルスチェックの実行などのサイバーハイジーンタスクを実行します。
ドライバー/BIOS更新の自動化
ボットは、エンドポイント強化の一環として、HP、Dell、Lenovoなど主要ベンダーのドライバーおよびBIOS更新を管理します。ハードウェアベンダー独自のツールをオーケストレーションし、シームレスな体験を提供します。ボットはハードウェアをインベントリ化し、必要な更新を特定して、ロールアウトプロセスを自動化します。これにより、ユーザーへの影響を最小限に抑え、脆弱性を解消し、セキュリティ態勢を弱める可能性のある互換性問題を防ぎます。
AI主導でITとセキュリティの成果を高めるIvantiのボット
高度なAIテクノロジーを統合することで、ボットはITの解決スピードを大幅に向上させ、経験の浅いアナリストを支援し、実行可能なインサイトを提示し、組織がIT効率を高めるためのよりスマートでデータに基づく意思決定を行えるようにします。
| 機能 | 使用されるAI | 自動化の役割 |
|---|---|---|
| 監視 |
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| 自動診断 |
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| 自己修復 |
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| フィードバックと品質 |
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| エスカレーション |
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セキュリティ面では、Ivantiのボットが高度なAIを活用し、パッチ信頼性センチメントのクラウドソース化、詳細なフィードバック収集の自動化、脆弱性理解の向上、ドライバー/BIOS更新の効率化を実現します。これにより、セキュリティチームはより豊富なインサイト、より緻密な制御、新たなリスクに迅速に対応する俊敏性を得られます。
| セキュリティ機能 | AI機能/手法 | 自動化の役割 | セキュリティへの影響 |
|---|---|---|---|
| パッチ信頼性センチメント |
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| リング展開サーベイ |
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| サイバーハイジーン |
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| ドライバー/BIOS更新の自動化 |
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