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システム運用保守の現場では、特定の担当者に業務が集中し、ミスや遅延のリスクが常につきまとっています。多くの組織がアウトソーシングや従来のDX施策で解決しようとしてきましたが、限界を感じているのが現状です。 ・特定の担当者がいないと業務が回らない。退職・異動のたびに組織が揺らぐ「業務の属人化」が深刻化 ・深夜対応や繰り返し作業によるヒューマンエラーが発生。どんなに気をつけてもゼロにできない"人手"依存のリスク ・手作業中心の業務のため24時間365日の対応が困難。突発的な負荷増大に備えた過剰な人員配置が常態化 ・アウトソーシングや従来のDX施策による効率化には限界があり、さらなる効果を生むリソースも欠如 第1部 AI時代のシステム運用保守で取り組むべき3つのポイント 生成AIの進化により、システム運用保守は「人が実行する」前提から「AIが実行し、人は設計・監督する」前提へと大きく移り変わろうとしています。では、この変化に向けて、IT部門は具体的に何から取り組めばよいのか。本パートでは、単なるコンセプトの提示にとどまらず、AIが実際にどう動くのか、そのために何を準備すべきかを、現場目線で明らかにします。取り組むべき「システム基盤、運用保守ナレッジ、設計・監督する人材」の3つのポイントについて、それぞれを第一線の実務者が解説します。 第2部 Gogenで実現するAI時代のシステム運用保守 第1部で取り組むべき3つを実現する手段の1つとして、アクセンチュア発のシステム運用保守ソリューション「Gogen」を紹介します。ナレッジの整備やAIによる自動化など、「そんなに簡単ではない」と感じる課題に対し、それをいかにして実現するかを、具体的な機能・効果・導入ステップとともに提示します。 ※Gogen: Accenture Generative Orchestration & Governance Engineの略称 こんな課題を抱える方におすすめ ・特定の担当者がいないと業務が回らない。属人化・ナレッジの暗黙知化が深刻な方 ・深夜対応・繰り返し作業でヒューマンエラーが発生し、業務品質に不安がある方 ・24時間365日の対応が必要だが、人員配置コストが限界に近い方 ・アウトソーシングやRPAを導入済みだが、さらなる効率化の打ち手が見つからない方 ・障害発生時の初動対応(検知→シビアリティ判定→暫定対応)を自動化したい方 ・生成AIを活用したいが、現場業務に即した具体的なユースケースが見えていない方 ・導入リスクを最小化しながら、短期間でビジネス効果を実感したい方

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