Resolve.ai

Resolve.ai はあらゆる当直ローテーションに入り、アラートが鳴った瞬間に調査を始める。アラートを仕分け、深刻度を判断し、根拠とともに影響範囲を特定するので、呼び出された人は空白の画面ではなくレポートを開くことになる。既知のパターンは人の手を介さず処理され、同社はこの負荷の移し替えで当直の生産性が最大75%上がるとしている。

難しいインシデントには、熟練エンジニアの戦場部屋のように、専門特化したエージェントのチームが並行して当たる。各エージェントが受け持つ証拠を持ち寄り、所見はレポートに入る前に本番データと照合される。基盤は同社が HiveMind と呼ぶ共通層で、ライブの状態、アラート、直近の変更を保持し、エージェントがインシデントをまたいで点と点をつなげるようにする。

レポートの各所見は、あなたが確かめられる本番の証拠に裏づけられている。自信ありげな一つの推測ではない。レポートは何が起きたか、因果の連鎖、影響、根本原因を、主張ごとの根拠データとともに示す。最初の仮説が持たないときは、所見を掘り下げ、文脈を足し、Workbench の画面からエージェントを新しい仮説に向けられる。

エージェントは問題を述べるだけでなく、結論を出して動く。走り終えたランブックは、騒がしいアラートを静め、GitHub Action を実行し、問題を正しいチームに回せる。パターンごとに人が承認するか、既知のケースはエージェントに任せるかを、エンジニアが選ぶ。

プラットフォームは、可観測性、インフラ、コード、チャット、ナレッジにまたがる60以上のツールにつながる。テレメトリでは Datadog、Grafana、Splunk、Prometheus、Dynatrace、New Relic、インフラでは AWS、Google Cloud、Kubernetes、コードでは GitHub、GitLab、Cursor が挙がる。連携は Slack と Microsoft Teams が担い、MCP、API、Webhook で自社システムもつなげる。

所見、優先リスト、アクションは Slack、Microsoft Teams、CLI、ネイティブ UI、あるいは自社のコーディングエージェントに現れる。だから新しいコンソールを覚えなくても効果が出るし、エージェントはチームが一日中見ているツールの中で合流できる。チャットに届くレポートは、そのまま Workbench で開いて調査を指揮できるものだ。

Resolve.ai はトークンや推論の原価ではなく、エージェントが行う作業の種類に対応するクレジットで課金する。下回りの AI 基盤をモデル化しなくても、作業量が支出にどう変わるかを把握できる、というのが同社の狙いだ。チャット、仕分け、調査、バックグラウンドタスクへと利用が広がっても、コストを読みやすく保つことを意図している。