SolarWindsは2026年10月14日、個々のプロンプトに応答するのではなく、運用上の目標達成を目指すよう設計されたエージェント型AIシステム、Aviorを発表した。同社はこのアプローチを、エンタープライズIT環境向けに定義済みの制御と専門エージェントを組み合わせた「決定論的エージェント型AI」と呼んでいる。
初期展開は、より広範な構想に比べて限定的だ。早期アクセスの対象は、SolarWinds Observability Self-Hostedを利用するネットワークエンジニアに絞られ、ガイド付きオンボーディングと事前検証済み目標の厳選されたセットが提供される。
によるとSolarWindsの発表、Aviorはエージェントを連携させ、問題を調査し、許可されたアクションを実行したうえで、運用状態が改善したかどうかを測定できる。
SolarWinds Avior AIエージェントでできること
Aviorは、一度に1件のリクエストを完了するのではなく、継続的な目標に向けて動作する。チームは、望ましい成果、アクセス可能なデータソース、許可するアクション、承認要件を定義する。
ロールベースのエージェントは、証拠を収集し、問題を調査し、仮説を検証して、結果を確認する。これらの機能は、接続されたツールを使って複数のタスクを連携させるエージェント型AIシステムを基盤としている。
SolarWindsは、5つの運用ユースケースを挙げている。
- アラート管理：関連するイベントを相関分析し、対応可能なインシデントにまとめる。
- コンプライアンス監視：ポリシーのベースラインに照らしてデバイスを監査する。
- 構成管理：構成のドリフトを検出し、バックアップを維持する。
- キャパシティプランニング：利用状況とコストを追跡する。
- 資産管理：古い、または不明なインフラ記録を特定する。
同社の技術紹介によると、Aviorは任意のマシンにアクセスするのではなく、サポート対象の製品接続を通じて動作する。サードパーティーとの接続にはModel Context Protocolを利用できるが、サポートされる統合機能はリリースによって異なる。
SolarWindsは、3段階の自律性レベルを説明している。Conservativeでは環境の変更に承認が必要で、Balancedでは通常の可逆的なアクションが許可され、Autonomousではポリシーの制限内で設定済みのアクションを実行できる。
組織、エージェント、目標に設定されたうち、最も制限の厳しい設定が優先される。
アクションは接続されたユーザーの権限を引き継ぐ一方、認識されていないツールは承認待ちとなる。こうした制限は、AIエージェントのセキュリティに伴う、許可されていない変更などのリスクに対処するものだ。
SolarWindsによると、顧客情報はマスキングおよび暗号化され、AIモデルの学習には使用されない。復旧およびロールバック機能はワークフローによって異なる。
eWeekが確認したこと：Aviorを信頼する前に行う4つのテスト
SolarWindsはAviorが意図する制御について文書化しているが、発表資料には第三者による性能ベンチマーク、定量化された顧客成果、一般提供開始日のいずれも記載されていない。価格とサポート対象統合機能の完全な一覧も明らかにされていない。
初期リリースはObservability Self-HostedとPlatform Connectに依存している。そのため、組織が約束された環境横断機能をどこまで十分に評価できるかは限られる。
対象となる顧客は、受け入れがたいリスクを持ち込まずにAviorが測定可能な運用上のメリットをもたらすかどうかを、4つのテストで確認できる。
1. 重要なシグナルを失わずにアラートを削減できるかテストする。
同じインシデントシナリオを使い、Aviorを利用したトリアージと既存のワークフローを比較する。調査にかかる時間、正しくグループ化されたアラートの数、見逃した、または誤って優先度を下げた重要イベントを測定する。
重要なインシデントが見えなくなるなら、アラートキューが小さくなっても改善とはいえない。
2. 利用可能な統合範囲を検証する。
早期アクセス中にAviorが実際にアクセスできる監視、構成、チケット管理システムを特定する。提案された各目標に十分なデータがあるか、また古い情報や欠落した情報によって調査が中断されないかを確認する。
より広範なハイブリッド環境のサポートについては、必要な接続が利用可能になってから評価すべきだ。
3. 権限の境界を検証する。
管理されたテストアカウントを使い、その権限外のアクションを試みる。そのうえで、Aviorが実行をブロックし、適切な場合には承認を求め、結果を記録するかを確認する。
自律性の設定をSolarWindsが公開した定義に照らしてテストする。ポリシー設定は、実際のワークフローでシステムが適用して初めて役に立つ。
4. 変更を許可する前に復旧を検証する。
本番環境ではない環境で、可逆的な構成変更をテストする。Aviorが以前の状態に戻せるのか、それとも文書化された復旧手順をオペレーターが実行する必要があるのかを確認する。
SolarWindsはロールバックの挙動がワークフローに依存すると認めており、無人の修復処理を有効にする前に、この点を確認することは特に重要だ。
Aviorのガイド付きオンボーディングプログラムは、自動化を拡大する前にこうしたベースラインを確立する機会となる。権限、復旧、または信頼できる結果が未検証のままである場合、組織は読み取り専用、または承認を必要とする運用を維持すべきだ。
Radiology PartnersのオブザーバビリティエンジニアであるSteven Khanは、SolarWindsの発表でトリアージの高速化について説明したが、それを裏付ける測定値は公開されなかった。初期の検証済みワークフロー以外での性能を評価するには、より広範な顧客実績が必要になる。
OpenAIのエージェントも、最近発生したWikidataの障害に関与した可能性があり、自動化された活動の境界をめぐる疑問を提起する別の事例となっている。
AIのヒントやコツ、プロンプト作成のテクニックをもっと学びたいですか？eWeekの読者は、仕事でより自信を持ってAIを使えるよう支援する実践的な学習プラットフォーム、The Neuron Academyを7日間無料で利用できます。すべてのレッスンを見る →
無料でAIとの話し方をお教えします！The Neuron Academyの6分間のコースを試して、より良いプロンプトを書き、AIからより有用な結果を得るための簡単な方法を学びましょう。または、他のAIコースも7日間無料でご覧いただけます。すべてのレッスンをこちらでチェック →