TISI、移行成果物をAIに生かす「保守AIプラットフォーム構築サービス」開始

TISIは、レガシーシステムの移行で作られる分析結果や設計情報が、移行後の保守に十分生かされない場合があると説明しています。保守担当者が変わると、システム構造や過去の障害対応を調べる負担が増えることもあります。今回のサービスは、移行時の成果物を保守のナレッジとして再利用し、問い合わせや改修影響調査の初動を支援するためのものです。

「保守AIプラットフォーム構築サービス」は、「Xenlon～神龍 モダナイゼーションサービス」で得たシステム分析結果、設計情報、移行成果物をナレッジベースに登録します。保守担当者はチャット形式でシステム構造や設計内容、障害履歴を尋ねられます。TISIの公式説明では、回答対象となるドキュメントや資産をナレッジベースに投入していることが前提です。移行時の資料をそのまま保守で使えるようにする狙いですが、回答できる範囲は登録内容に左右されます。

TISIは、保守業務向けに調整したAIエージェントを提供します。設計書、ソースコード、障害履歴などの情報を使い、自然言語での問い合わせや改修影響調査、障害原因調査の初動を支援する構成です。特定の担当者だけが持つ知識を共有しやすくすることを狙います。回答の妥当性は、登録した資料の範囲と更新状況を踏まえて担当者が確認する必要があります。

本サービスのAI基盤には、AWSのAmazon Bedrock AgentCoreを活用します。TISIは、企業利用を想定した認証・監視機能を組み込み、入力データやナレッジベースの取り扱いに配慮すると説明しています。機密性の高い設計書や障害履歴を扱う場合、導入企業はアクセス権限、データの保管・利用範囲、監査方法を個別に確認する必要があります。AWSのサービスを使うことだけで、すべてのセキュリティ要件を満たすと断定はできません。

TISIは、保守業務効率の「最大30％向上」を掲げています。ただし発表資料の注記によると、これは実案件の資産を使ったR&Dで、サービスイメージ図に示す「改善する範囲」の作業時間を計測して算出した値です。顧客企業全体の保守工数が一律に30％減ることを示すものではありません。導入を検討する際は、登録できる成果物の範囲、回答の検証方法、認証・監視の要件に加え、自社の対象業務での効果を確認する必要があります。

A. Xenlonによるシステム移行の成果物をナレッジベース化し、保守担当者が設計や障害履歴などをチャットで調べられるAI基盤を構築するサービスです。

A. TISIが実案件資産を使ったR&Dで、図に示す対象作業の所要時間を計測して算出した値です。導入企業の保守業務全体に共通する改善率ではありません。

A. 回答に必要な資料をナレッジベースに登録できるか、更新や回答検証をどう行うかを確認します。機密資料を扱う際は、権限や監視などの要件も個別に確認します。

• 保守AIプラットフォーム構築サービスの公式案内
• Xenlon～神龍 モダナイゼーションサービス
• TISIの発表資料

O!Productニュース編集部からのコメント

移行時の成果物を保守の問い合わせに使う設計は、資料が保守で活用されずに残る課題への対応です。効果と回答の品質は登録する資料と対象業務によって変わるため、自社の保守手順で検証する必要があります。

引用元：PR TIMES