AIOps Solutions
ITインフラ向け
AIOps・自律型運用ソリューション
Engineering Driven AI：
運用監視に「自律性」を。
LiteLLMとLangGraphで構築する、
自己修復（Self-Healing）可能な運用基盤
クラウドネイティブやマイクロサービス化により、ITシステムの構成は年々複雑化しています。従来の運用では、閾値監視やキーワード検知に依存し、大量のアラートの中から本当に重要なものを見分けるだけで運用担当者の手を塞いでいました。深夜の障害対応に駆けつけ、膨大なログを人手で解析する——そんな負荷の大きい運用スタイルからの脱却が、多くの企業で求められています。
miracleaveは、LLM（大規模言語モデル）がログの「意味」を解釈し、LangGraphを用いたAIエージェントが自律的に調査・復旧を行う次世代の運用スタイル「AIOps」を提案します。膨大なログのアラート対応に追われる日々は終わりです。監視の基準を「数値」から「意味」へとシフトさせることで、運用の質を抜本的に向上させ、止まることの許されないITインフラをAIで守り続けます。
さらに、LiteLLMをAIゲートウェイとして採用することで、特定のLLMベンダーへのロックインを防ぎながら、運用コストの最適化とセキュリティの一元管理も実現。自己修復（Self-Healing）可能な運用基盤の構築を通じて、お客様のビジネス継続性を確かなものにします。
ログの「意味」を理解する
異常検知
従来のような閾値監視やキーワード検知（grep）ではなく、LLMを用いてログの文脈を解析します。「エラー」という文字がなくても、通常とは異なるログの出力パターンや、処理時間の遅延、レスポンスコードの微妙な変化を「異常」として検知します。数値の閾値を超えたかどうかだけでは捉えきれない、複合的な予兆を早期に察知できるのが強みです。
これにより、「エラー」という明示的な単語が含まれていないサイレントな不具合や、複数のログにまたがる予兆動作、あるいは通常とは異なるレスポンスパターンの変化を、あたかも熟練の運用エンジニアが付きっきりで監視しているかのように検知します。監視の基準を「数値」から「意味」へとシフトさせることで、運用の質を抜本的に向上させます。
加えて、従来は見逃されがちだった「徐々に悪化する性能劣化」や「まれに発生する断続的な障害」も、ログの時系列パターンをAIが学習することで検出可能になります。障害が顕在化する前にアラートを発し、予防的な対応を可能にします。
【技術詳細】LangGraphによる自律エージェント
障害検知後の対応ワークフロー（トリアージ、調査、復旧）を、LangGraphを用いたステートフルなAIエージェントとして実装します。従来は運用担当者が手動で行っていた「ログの確認」「原因の切り分け」「復旧手順の実行」を、AIが自律的に進めます。状態（ステート）を保持しながら複数ステップのワークフローを実行するため、人間の運用エンジニアと同等の判断・実行フローを再現可能です。
supervisor_account Human-in-the-loop
AIが勝手にサーバーを再起動するのはリスクがあります。LangGraphの機能を用い、「調査までは全自動で行い、再起動の実行前にSlackで人間の承認ボタンを待つ」といった、人間とAIが協調するワークフローを構築します。重要度の高い操作のみ人間の承認を必須とし、定型作業は自動化することで、運用の効率化と安全性を両立。本番環境でも安心して導入できる設計です。
loop 循環型推論
一度の指示で終わらず、AIが「ログを確認」→「原因仮説を立てる」→「検証コマンドを実行」→「結果を見て再考する」というループを回し、深い原因特定を行います。単発のコマンド実行では到達できない、複数ログ・複数サービスにまたがる障害の根本原因を、あたかもベテランエンジニアが調査しているかのように突き止めます。
LiteLLMによる
モデル統合とコスト最適化
LiteLLMをAIゲートウェイとして採用することで、特定のLLMベンダーへのロックインを防ぎます。タスクに応じてモデルを自動で使い分け（GPT-5、Claude Sonnet 4.5 等）、運用コストを最小化しつつ、セキュリティも一元管理します。複数のLLMプロバイダを透過的に扱えるため、コストやレイテンシの変動にも柔軟に対応可能です。
APIキーの一元管理やトークン使用量の可視化、フォールバック（代替モデルへの自動切り替え）機能により、止まることの許されないITインフラの運用基盤として、高い信頼性とコスト効率を両立させます。タスクの複雑性や機密性に応じてモデルを自動で使い分けることで、常に最適なパフォーマンスを最小のコストで維持することが可能です。
さらに、AIOpsエージェントが利用するLLMアクセスをLiteLLM経由に集約することで、社内のAI利用ポリシーに沿った監査ログの取得や、不正利用の防止も実現。エンタープライズ環境で求められるガバナンス要件も満たします。
幅広いITインフラ・運用シーンに対応するAIOps
クラウド・オンプレミス混在環境
AWS、Azure、GCP、オンプレミスサーバーのログやメトリクスを一元収集し、境界を越えた異常検知と原因追及を実現。マルチクラウド時代の運用複雑性をAIで統合的に解消します。
マイクロサービス・コンテナ基盤
Kubernetes、Docker などのコンテナ環境において、ポッドの異常終了やレイテンシ悪化の予兆を検知。サービスメッシュやAPIゲートウェイのログも横断的に解析し、障害の連鎖を未然に防止します。
基幹システム・レガシー環境
既存の基幹システムやレガシーアプリケーションのログをLLMが解釈し、専門知識がなくても異常の可能性を早期に把握。属人化した運用からの脱却を支援します。
24時間稼働システム
金融・決済・医療・通信など、止まることが許されないシステムにおいて、深夜・休日の初期対応をAIが補完。人間の運用担当者は重要な判断のみに集中でき、負荷軽減と迅速な復旧を両立します。
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