AMBL（アンブル）、AIエージェントによるシステム運用の自律運用体制支援を本格化

「検知・原因特定・修正・共有」を一気通貫で自動化し、MTTR最大約70%短縮を目指す

AMBL

2026年7月6日 11時00分

「日本のAXを、現場から動かす。」をビジョンに掲げるAMBL（アンブル）株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：毛利政弘、以下「AMBL」）は、生成AIとオブザーバビリティを融合させ、システム運用における「検知・原因特定・修正・共有」の一連のプロセスをAIが自律的に担う運用自動化支援を本格展開します。AMBLの強みであるAI駆動開発のケイパビリティと掛け合わせることで、障害対応の高速化にとどまらず、お客様自身が運用を内製化できる体制の構築までを一気通貫で支援します。

背景

現在、日本市場ではオブザーバビリティへの関心が一段と高まっています。

富士キメラ総研の調査によれば、日本のオブザーバビリティ市場は2024年の946億円から2028年には1,138億円へ拡大する見込みです（※）。

生成AI活用やクラウドネイティブ化が進むなか、システム運用の複雑性は増し、信頼性・運用効率の確保は重要な経営課題となっています。

　一方、多くの企業では、障害発生をユーザー申告によって検知する「受動的な運用」と、特定のエキスパートに依存した「属人化」が常態化しています。

その結果、MTTR（平均復旧時間）が長期化し、高コスト体質化。エンジニアの疲弊による離職リスクやサービス停止による機会損失も深刻な課題となっています。

こうした市場環境の変化を背景に、システム運用におけるAI活用は、いよいよ実用フェーズへと入りました。

従来の「人手による運用」から、AIエージェントが自律的に運用業務を担い、人は本質的な判断業務に集中する ── そうした新しい運用モデルへの移行が、日本企業にとっても現実的なテーマとなってきています。

AMBLは 2026年2月、親会社である株式会社 Dirbato（本社：東京都港区、代表取締役社長：金山泰英）とともに Grafana Labs（本社：米国ニューヨーク市、共同創業者兼 CEO：ラジ・ダット）とパートナーシップ契約を締結したことを契機に、オブザーバビリティ基盤の整備とAI活用を組み合わせた独自のAX支援サービスの提供を本格化し、お客様の課題解決に一層踏み込んでまいります。

※ 富士キメラ総研「ソフトウェアビジネス新市場 2025 年版」（2025 年 7 月発刊）についての詳細は、https://www.fcr.co.jp/report/251q06.htm をご覧ください。

ソリューションの概要

AMBLが提供する運用自動化支援は、メトリクス・ログ・トレースの統合監視と生成AIの推論力を組み合わせ、インシデント対応を「事後対応・属人化」から「予兆検知・AI主導」へと変革するものです。人の介在を「承認とデプロイ」の最終工程のみに限定し、エンドツーエンドの対応時間を大幅に短縮します。具体的には、以下の4つの機能で構成されます。

①　予兆検知（Detection）：メトリクス・ログ・トレースを統合監視し、異常を即座に検知してアラートを発報。

②　原因特定（Analysis）：エラーログとGitHubのコミット履歴を生成AIが横断的に解析。過去の変更と障害の相関から根本原因を特定。

③　自動修正（Fixing）：特定した原因に基づき、AIが修正コードとテストコードを自動生成し、GitHub上でPull Requestとして提示。

④　連携・共有（Collaboration）：Slack／Teamsに専用チャンネルを自動生成し、検知から修正案までをリアルタイムで関係者に共有。

これらを単なる運用ツールの導入にとどめず、AMBLが強みとするAI駆動開発の知見と掛け合わせることで、お客様自身が運用を回せる内製体制の構築まで伴走できる点が最大の特長です。

期待される効果

本支援の導入により、ログ収集・調査時間の削減を通じてMTTR（平均復旧時間）の最大約70%短縮が見込まれます。また、エキスパート不在でもAIが一定レベルの初動対応と状況把握を完了させることで属人化を解消し、エンジニアを「調査・復旧作業」から「判断・承認」業務へとシフトさせます。さらに、再発防止やサービス改善といった付加価値の高い業務へリソースを転換することで、運用を「守り」から「攻め」へと転換します。