ManageEngineのZia Agentsが切り開く「自律型IT運用」の時代

これらのツールは共通のZiaプラットフォーム上で動作し、エージェントが複数のシステムをまたいでタスクをオーケストレーションできる仕組みになっている。

例えば、監視ツールでインシデントが検知されると、AIが関連ログやデバイス情報を調査し、サービスデスクのワークフローやエンドポイント操作と連携して自動的に修復手順を実行するといったシナリオが可能になる。

分野別の主な機能

サービス管理（ITSM）

ManageEngineのITサービス管理製品ServiceDesk Plusでは、Zia Agentsはタスク特化型のAIアシスタントとして動作する。

組織は用途ごとに複数のエージェントを作成し、業務コンテキストや社内ツールと連携させながら運用できる。

主な機能には次のようなものがある。

• サービスデスクのチケット処理
• ワークフローの自動実行
• 社内ツールと連携したタスク処理
• 自動処理中の人間による承認チェックポイントの設定

オンプレミス版では、あらかじめ用意されたAIエージェントをワンクリックで導入できる仕組みも提供されている。

エンドポイント管理とセキュリティ

Zia Agentsはエンドポイント管理およびサイバーセキュリティ領域にも拡張されている。

ManageEngineはこれを、AIとエンドポイント運用を直接つなぐ実行レイヤーと位置づけている。

例えば次のようなタスクを自動化できる。

• エンドポイントの脅威調査とトリアージ
• パッチ適用失敗の診断
• デバイス状態の分析
• AI分析に基づく自動修復アクション

AIが監視だけでなく管理操作まで行えるため、問題検知から修復までのサイクルを自動化できる点が特徴だ。

オブザーバビリティとインシデント対応

フルスタック監視プラットフォームSite24x7にも自律型AI機能が組み込まれている。

ここでは、アプリケーション、インフラ、ネットワークなどから収集されるテレメトリーデータをAIが分析する。

主な技術要素は以下の通り。

• 予測型の異常検知
• ドメイン認識型イベント相関
• 因果関係分析（causal intelligence）

これらにより、複数のアラートを単一の問題ビューにまとめ、原因と影響範囲を特定しやすくする。

さらに一部のケースでは、AIがガバナンス層の下で復旧アクションの実行までオーケストレーションできるとされている。

マルチエージェントによるIT運用

Zia Agentsの設計思想の一つがマルチエージェント構成だ。

単一の万能AIではなく、次のように役割ごとのAIエージェントを複数配置する仕組みになっている。

• サービス管理エージェント
• セキュリティ調査エージェント
• エンドポイント診断エージェント
• 監視・障害分析エージェント

これらのエージェントは共通プラットフォームを通じて連携し、複雑なIT運用プロセスを協調して処理する。結果として、企業は**分散型の「AIワークフォース」**のような形でIT業務を自動化できる。

導入モデルの柔軟性

企業インフラはクラウドとオンプレミスが混在していることが多いため、ManageEngineは複数の導入形態を用意している。

• クラウド版：ServiceDesk Plus Cloudで利用可能
• オンプレミス版：プリビルトエージェントをワンクリック導入
• カスタム開発：Zia Agent Studioで独自エージェントを作成

Zia Agent Studioでは、自然言語による設定やノーコード環境を使ってエージェントを構築・テストできる。

この柔軟性は、データ規制が厳しい業界やオンプレミス環境を維持する企業でもAI導入を進めやすくする狙いがある。

プライバシーと運用ガバナンス

自律型エージェントは実際にシステム操作を行う可能性があるため、ManageEngineはガバナンス機能も重視している。

主な仕組みには次のようなものがある。

• セキュアでプライバシー準拠のAIフレームワーク
• 内部ホスト型モデルによるデータ管理
• エージェントの権限を制御するガードレール設定
• 自動処理の途中に挿入できる人間の承認ステップ

これらにより、完全自動化と企業統制のバランスを取る設計になっている。

ITチームへの意味合い

Zia Agentsの導入は、IT運用の役割を大きく変える可能性がある。

従来のIT運用では、ダッシュボード監視やアラート対応、手動のトラブルシューティングが中心だった。しかし自律型AIが導入されると、AIが問題を分析し、即座に修復処理まで実行する運用モデルが現実的になる。

期待される効果としては次のような点が挙げられる。

• インシデント調査の手作業削減
• 復旧時間（MTTR）の短縮
• 監視データと運用アクションの直接連携

ただし、こうした効果については現時点で独立した検証データは限られており、多くの情報はベンダー発表や製品資料に基づくものだ。

それでも方向性は明確だ。企業ITの世界では、AIは単なる分析ツールではなく、実際に運用を担う「アクティブなプレイヤー」へと進化しつつある。