ITサービスデスクのチームは、お馴染みの、しかもますます深刻化する一連の課題に直面しています。世界中の機器から絶え間なくインシデントが寄せられ、解決に向けた取り組みを始める前に、それぞれについて調査、根本原因の特定、および修正の検証を行う必要があります。 ログインし、ユーザーに連絡を取り、問題の診断に移り、修正を確認するまでの時間はあっという間に積み重なります。さらに、同じ問題が同時に何百台もの他のマシンに知らぬ間に影響を及ぼしている場合、その問題はさらに深刻化します。
の「Tanium AI Agent for ServiceNow」（ ）は、まさにこの課題に対処するために設計されており、エンドポイントに関するリアルタイムのインテリジェンスをインシデント管理ワークフローに直接取り込むことで、推測による対応を排除し、調査時間を短縮し、大規模なデータ駆動型の意思決定を可能にします。
今回の「Tanium Tech Talks」では、サキブが、Taniumによって管理されている 1,500 台の稼働中のマシンに接続された実際のServiceNow環境内で動作するエージェントの実演を解説します。 同氏は、エージェントが新しいインシデントを自動的に分析し、影響を受けたエンドポイントに対してリアルタイムのコマンドラインセンサーを実行し、 の信頼度スコア（）を用いた根本原因分析の結果を提示し、是正措置を推奨または実行する仕組みについて解説しています。これらすべてが、サービスデスク担当者がツールを切り替えたり、マシンにリモート接続したり、ユーザーとやり取りしたりする必要なく行われます。
また、サキブ氏は、「バウンド・オートノミー」と呼ばれる概念を通じて、エージェントに組み込まれた安全対策について解説しています。さらに、エージェントがフリート全体にわたるパターンを特定し、インシデントが発生する前に未然に防ぐ仕組みや、導入を始めるために具体的に何が必要なのかについても説明しています。 実際の様子をご覧になりたい方は、以下のエピソードを最後までご覧ください。
キーポイント
- 調査における核心的な課題： ITサポートチームは、問題の修正に着手する前に、調査、根本原因の特定、および検証に多大な時間を費やしています。また、同じ問題が同時に数百台の他のマシンにも影響を及ぼしている可能性がありますが、それらの追加のインシデントを特定したり防止したりする効率的な手段がありません。
- 大規模なクエリとアクション： Taniumは、大規模なクエリと大規模なアクションを組み合わせる能力を備えており、単なる事実を伝えるだけでなく、その事実を確認・検証する「信頼できる情報源」となります。これにより、 30 分もかけて調査を行うことなく、その事実に基づいて迅速に行動し、業務を効率的に進めることが可能になります。
- 数秒で完了するエージェントによるトリアージ： ServiceNowで新しいインシデントが作成されると、のTanium AIエージェント（ ）が自動的に影響を受けたマシンに接続し、すべてのプロセス、CPU、再起動時間、最後にログインしたユーザー、および実行中のサービスを確認します。これにより、現在の状態において注目すべき点を正確にまとめた概要が、マシンへのライブ接続と証拠データとともに提供されます。 静的なスナップショットも、サーバーも、データベースもありません。マシンから直接提供されます。
“これは、文字通り、Taniumのコマンドラインセンサーをマシン上で実行し、リアルタイムの応答を取得しているものです。 さて、これは信頼度が 100％に達するまで止まりません。つまり、機械からリアルタイムで送信されるデータの種類に応じて、信頼度が高い、低い、あるいは中程度と判定されるまで続くのです。 つまり、ここでいう「推論」とは本格的なAIのことであり、リアルタイムのテレメトリデータを用いた推論こそが、このシステムの真の素晴らしさなのです。”Tanium ソリューションアーキテクチャ担当副社長、サキブ・カーン氏
- 信頼度スコアを用いた根本原因分析： エージェントは、大まかな仮定を立てるのではなく、複数の診断質問を通じてリアルタイムのデータを収集し、それらの関連性を分析して、信頼度スコア付きの根本原因を特定します。これにより、顧客にとってのリスクとなることなく、証拠に基づいたデータ主導の意思決定が保証されます。
- 限定された自律性とガードレール： このエージェントは、 Tanium RBAC と同様に、ペルソナとロールを使用した設定可能なアクセス制御フレームワーク内で動作します。これにより、各サービスデスク担当者がクエリを実行したり操作を行ったりできる範囲が制限され、キャッシュのクリアといった低リスクの自律的な操作と、マシンの再起動といった高リスクの操作（人間の承認を必要とするよう設定可能）とが区別されます。
「自律性は重要ですが、ガードレールによって制御され、制限される必要があります。」Tanium ソリューションアーキテクチャ担当副社長、サキブ・カーン氏
- 全端末におけるインシデントの未然防止： 現在のインシデントを解決するだけでなく、エージェントは数秒で全端末をスキャンし、他のマシンに同様のパターンがないかを検知します。これにより、問題が発生する前に未然に防ぐことができます。 サキブ氏が「インシデント回避」と呼ぶこの先を見越した取り組みは、大きな投資対効果をもたらします。
- セットアップ要件と提供状況： ご利用を開始するには、ServiceNow ITSM および「Analysis」製品に加え、Tanium コアプラットフォームと「 」パフォーマンスモジュール が必要です。より詳細な調査や自律的な運用を行う場合は、後者の導入が推奨されます。 トークンとペルソナの設定以外のカスタマイズが不要な場合、セットアップには約 15 分から20 分かかります。また、このエージェントは現在無料でご利用いただけます。
その他の参考資料
- TaniumとServiceNowが連携し、リアルタイムのエンドポイントインテリジェンスを活用してAIエージェントとITワークフローを強化する方法：TaniumのリアルタイムインテリジェンスがServiceNowのAIエージェントとワークフローをどのように強化し、ITチームがインシデント管理、CMDB、資産管理、パッチ適用、脆弱性管理の各領域において、確信を持って大規模な対応を行えるようになるかについてご覧ください。
- ITおよびセキュリティ運用チームが、エージェント型AIを本格的に導入する前に知っておくべきこと：セキュリティおよびIT運用におけるエージェント型AIの今後の展望について、その主なメリットやリスク、そして組織が責任を持って導入・拡大するために取るべき措置を含め、実践的な視点から解説します。
- 「Tanium AI Agent for ServiceNow」の概要および技術ドキュメント：Tanium AI Agent for ServiceNow の動作について解説した技術ドキュメントです。エンドポイントへの接続方法、エージェントによるトリアージの実行、根本原因の分析、および ServiceNow のインシデントワークフロー内での是正措置の実行などが含まれています。
- ヘルプデスクの成功に向けたTaniumのカスタマイズ方法 - Tanium Tech Talks #131：新規および成長中のチームが、セキュリティとコンプライアンスを維持しつつチケットの解決を迅速化するために、Taniumをヘルプデスクの効率化に合わせてカスタマイズする方法を実践的な手順で解説します。カスタムコンテンツセット、RBACロール、単一エンドポイントビューなどを網羅しています。
- ヘルプデスク向けのシングルエンドポイントビュー - Tanium Tech Talks #129：Taniumの「シングルエンドポイントビュー」が、エンドポイントデータ、調査、および修復を1つのカスタマイズ可能な画面に統合し、ヘルプデスクやITチームがツールを切り替えることなく、問題をより迅速に診断し、チケットを解決できるよう支援する仕組みについて、実践的な詳細解説を行います。
