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『【AWS障害調査】ユーザー・窓口・エンジニア間の“ヒアリング往復”をどう減らすか』というテーマのウェビナーを開催

マジセミ株式会社

『【AWS障害調査】ユーザー・窓口・エンジニア間の“ヒ

マジセミ株式会社は「【AWS障害調査】ユーザー・窓口・エンジニア間の“ヒアリング往復”をどう減らすか」というテーマのウェビナーを開催します。


[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54842/4466/54842-4466-7e601458cf95d8349b46dd8031b04bf0-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


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■AWS障害対応で多層化する調査フローと情報分断
クラウドシステムの運用現場では、AWSの障害対応プロセスが年々複雑化しています。ユーザーからの問い合わせを受け付けるヘルプデスク、社内の情報システム部門、実際に原因を調査するエンジニアといった複数レイヤーが介在することで、初動の迅速性や情報の正確性が課題となっています。
特にAWS環境では、サービス間の依存関係や構成変更の影響が広範囲に及ぶため、単一の担当者では全体像を把握しにくく、各部門間での情報共有に時間を要するケースが増加しています。
この結果、障害報告から原因特定までのリードタイムが延び、ユーザー満足度の低下にもつながっています。

■調査依頼・再確認の往復が生む属人化と対応遅延
障害対応の現場では、依頼者からの問い合わせ内容を窓口担当が聞き取り、システム担当やエンジニアがその内容を再確認するという「ヒアリングの往復」が頻繁に発生しています。この過程で、ログ取得範囲の誤解や発生条件の不明確さが生じ、再調査や追加ヒアリングが必要になることもしばしばです。
こうした非効率な情報伝達の繰り返しは、特定メンバーに依存する属人化を招き、障害対応全体のボトルネックとなっています。
また、複数システムがAWS上で連携している場合、ログ解析や監視結果の照合も人手で行われることが多く、発生から根本原因の特定まで数日を要するケースも珍しくありません。

■AIエージェントで事象把握からログまでの自動化を実現
本セミナーでは、AWS環境の問い合わせ内容理解からログ解析までをAIが自動で処理する最新アプローチをご紹介します。AIエージェントが自然言語での問い合わせ内容を構造化し、関連するAWSリソースやログ情報を自動で抽出・分析することで、担当者間のヒアリング往復を大幅に削減します。
また、従来属人的だった障害対応フローを一貫して可視化し、どの層の担当者でも同一の情報を参照できる環境を構築します。これにより、対応時間の短縮だけでなく、システム全体の運用品質向上とナレッジ共有の効率化を実現します。
さらに、実際のPoC支援や導入事例も交えながら、AIエージェント活用によるAWS運用変革の具体的なステップを解説します。

■主催・共催
株式会社BTM
■協力
株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社

詳細・参加申込はこちら


マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。
過去セミナーの公開資料、他の募集中セミナーは▶こちらでご覧いただけます。

[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54842/4466/54842-4466-f99ee648b6e5c317d9ce61663ba5207e-400x400.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]マジセミ株式会社
〒105-0022 東京都港区海岸1丁目2-20 汐留ビルディング3階
お問合せ: https://majisemi.com/service/contact/

[動画: https://www.youtube.com/watch?v=SufmqjROp0A ]

プレスリリース提供:PR TIMES

『【AWS障害調査】ユーザー・窓口・エンジニア間の“ヒ

記事提供:PRTimes

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