ソフトウェア運用・保守AI
障害対応、問い合わせ対応、定型的な保守作業。繰り返し発生する運用業務をAIエージェントが支援し、担当者は本来注力すべき業務に集中できます。
PROBLEM
システム開発する上で、こんな課題はありませんか？
開発者
・Toil（手作業）過多で、改善業務に手が回らない
・既存ドキュメントが古く、調査に無駄な工数が発生している
・システムに関する回答・対応に時間を要する
Toil（手作業）の可視化と工数削減。原因特定から解決策まで自動化
プロジェクトマネージャー
・保守運用に予算が奪われ、新規開発に投資できない
・担当者の退職による引き継ぎや教育に莫大なコストがかかる
運用効率化で新規開発へ投資。暗黙知を蓄積し教育コスト削減
SOLUTION
Jiteraが運用保守の課題を解決します
日々の運用・保守業務をAIで自動化・効率化
浮いた予算をDXや新規開発に再投資
既存システムの維持コストを大幅に削減し、経営層にも刺さるROIストーリーを実現
AI利活用によるMTTR（平均修復時間）の短縮・一次解決率（FCR）向上
WHY JITERA
Jiteraが選ばれる理由
コンテキストがある状態で、障害調査を迅速化
ソースコード・仕様書・暗黙知といったコンテキストがある状態で障害調査を行うことで、原因調査から修正方針の検討までを迅速化します。「このエラーの原因と修正方法を教えて」といった問いかけに、コンテキストを踏まえたAIが応答します。
対応のたびに、ナレッジが育つ組織へ
問い合わせ対応の履歴が個人の中に埋もれがちなヘルプデスク・サポート業務。AIが過去の対応履歴を蓄積・参照することで、回答品質を平準化し、担当者が変わっても同じ水準の対応ができる状態をつくります。
定型作業から離れ、社内ITの改善に集中できる
運用保守・ヘルプデスク・SaaS導入検討といった繰り返し発生する定型作業をAIエージェントが支援。情報システム担当者は「守るだけ」の運用から離れ、社内ITの活用・改善を進める役割にシフトできます。
USE CASES
想定ユースケース
ヘルプデスク回答案の自動生成
過去の問い合わせ履歴・社内マニュアルをもとに、AIが回答案を作成。担当者ごとに対応品質がばらつくことを防ぎ、初動対応のスピードを上げます。
障害の一次調査（原因仮説・修正案の自動提示）
ソースコード・過去の障害対応履歴をコンテキストとして、AIが原因の仮説と修正の方向性を提示。担当者は仮説を起点に、原因の絞り込みへ素早く着手できます。
SaaS導入比較検討の支援
候補となるSaaSツールの機能・料金・セキュリティ要件を整理し、比較検討のたたき台をAIが作成。選定にかかる情報収集の工数を削減します。
月次・週次レポートの自動生成と配布、FAQ自動応答
定型的な運用レポートの作成・配布や、よくある質問への一次応答をAIが担当。担当者は例外対応や改善提案など、判断が必要な業務に集中できます。
CASE STUDIES
