PagerDutyは「単なるインシデント管理」ではない、AIとソフトウェア溢れる今こそ攻勢のチャンスか？

AIは自身の「異常」を知らせてくれない

──技術的な独自性や優位性についても教えていただきたいです。

テハダ氏：エンタープライズの顧客が求めているのは、たとえパブリックサービスが停止しても、瞬時に、そして正常に機能し、有事に遭っても巨大な売上や利益率を維持できるソリューションです。

　我々は、信頼性の高いシステムを、大きな冗長性を以て構築してきたアーキテクチャ上の優位性を確立しています。皆さんが利用しているパブリックサービスが停止しても、多くのバックアップサービスによりレジリエントかつ安全で、忠実度の高い形で稼働し続けることが可能です。新規で参入してくるプレイヤーが我々のアーキテクチャに対抗するのは難しいでしょう。

　また、IT運用だけでなく、現場の業務オペレーションやコンプライアンスのリスク軽減、サプライチェーン最適化など、ビジネスのレジリエンスを考える上では“非構造的”な課題も考慮しなければなりません。この非構造的な部分に何か問題が起こったとき、一般的なチケッティングシステムやセキュリティ製品だけでは管理・解決するのは不可能です。しかし、PagerDutyは製造システムであれ、コンプライアンスのオブザーバビリティシステムであれ、ソフトウェアベースのテレメトリ統合に精通しています。よって、非構造的な問題もタイムリーかつ高品質に管理できるのです。

　加えて、生成AI特有の失敗やインシデントに対してもPagerDutyは既に対応しています。

──具体的に教えてください。

テハダ氏：まず、生成AIと従来のソフトウェア・システムとでは、失敗の起こり方が違いますよね。従来のソフトウェアやインフラシステムは、異常が発生すればすぐに気付きます。データの動きが止まる、Webページに404が表示される、アプリケーションが読み込み中のまま進まなくなるなど、問題を何らかのシグナルでユーザーに伝えてくれるからです。

　しかし、AIはそうとも限りません。不適切な情報や危険な誤情報を、あたかも信頼できる情報かのようにアウトプットしてくることがあります。また、時間の経過とともに精度が低下していくこともあります。厄介なのは、そうした異常を知らせてくれるのではなく、あくまでも非常に洗練されているような見せ方をしてくるところですね。現状、これを従来のオブザーバビリティで検知するのは困難です。

ノラ・ジョーンズ氏（VP 製品管理責任者）：PagerDutyは、IT環境のどこでどのような障害が起こっているのかを把握・理解するためにシステムの様々な部分に接続できるソリューションですが、そのアプローチをAIにも持ち込みました。要は、AIにおいて何か逸脱が起こった際にも、ユーザーが気付けるよう知らせる仕組みにしたかったのです。

マヌ・グルダタ氏（VP エンジニアリング）：AIには、昨日は正常に動いていたのに今日や明日はドリフト（性能や精度の低下）する可能性が常に付きまといます。そこで我々は、そうした逸脱の有無を自動で判断する仕組みを構築しました。たとえば、PagerDutyのプラットフォーム上で動く4つのAIエージェント（①SRE、②Insight、③Shift、④Scribe）は、それぞれが特定のユースケースに特化していますが、すべて同じ“記憶”を共有しています。ガードレールやポリシーの基盤もすべて同じです。