Selector、ネットワーク運用向けAIエージェント「Selector Foundry」を発表

Selector Software, Inc.
～自社データに基づくAIエージェントの構築、バージョン管理、自律実行を実現～

米国カリフォルニア州サンタクララ - 2026年10月5日 - AIOpsをリードするSelectorは、AIエージェントの開発および実行環境「Selector Foundry」を発表しました。ネットワーク運用（NetOps）チームは、Selectorプラットフォーム内で独自のAIエージェントを通じて構築・テスト・バージョン管理を行い、ガバナンスを統制できます。エージェントはすでにテレメトリが収集されている環境内で直接実行されるため、運用データが外部のエージェントサービスへ複製・転送されるリスクはありません。

Selectorのプラットフォームは、ネットワーク、クラウド、インフラ、アプリケーションからのさまざまなシグナルを統合し、単に可能性のある原因をランキング形式で並べるのではなく、特定の根本原因を明示した単一の因果関係マップとして可視化します。従来は、相関分析が行われた後も、エビデンスの収集、チケットの起票とステータス追跡、関係チームの障害対応への招集、復旧処理の決定といった作業を運用担当者が手作業で行う必要があり、各ステップが平均修復時間（MTTR）を長期化させていました。Selector Foundryのエージェントは、この一連のワークフローを自動で引き継ぎます。未加工のログではなくSelectorの相関分析済みデータを活用するため、ゼロから分析をやり直すことなく、特定されたエビデンスを起点に対応を開始できます。オーケストレーターエージェントからの回答には、推奨される対応策と根拠となるエビデンスが明記されます。対応策を実行するかどうかは運用担当者が判断するため、完全自動化に伴うリスクを回避しながら、復旧対応の大幅な迅速化を実現します。

こうした運用の自動化を進めるには、各社固有のネットワーク環境への対応が欠かせません。そのためSelectorは、運用担当者自身がエージェントを直接開発（オーサリング）できることを、単なる機能の一つではなく「不可欠な要件」と考えています。同じハードウェアを採用している企業同士であっても、トポロジー、ベンダー構成、命名規則、メンテナンス時間帯、エスカレーション経路、そして何をもって「正常」とするかの定義は大きく異なります。例えば、毎晩発生するリンクフラッピング（接続と切断の繰り返し）は、ある環境では重大なインシデントですが、別の環境では想定された正常動作である場合があります。汎用的なベンダー製エージェントではその違いを判別できません。なぜなら、そのノウハウは運用チームの運用手順書や、長年ネットワークを支えてきたエンジニアの知見の中にしか存在しないからです。Selector Foundryは、その「現場の知見」を直接実行可能なコードへと変換します。どのような条件が重要かを最も熟知しているエンジニア自身が、自らアクションを起こすエージェントを構築できるのです。

Selector Foundryにおいて、シニアエンジニアはエージェントの作成者であり、作成されたAIエージェントは一般的なソフトウェアと同様に扱われます。エージェントはコードとして定義され、顧客自身のGitリポジトリにコミットされた後、チームの既存のプルリクエスト（PR）ワークフローを通じてレビューされます。本番環境へ反映する前には、自社の過去のイベントデータを用いてエージェントの動作を再実行し、実際の対応記録と比較して合否を事前検証します。問題が発生した場合は、ワンステップで即座にロールバックが可能です。エージェントは、イベントの発生、定期スケジュール、REST API呼び出し、または運用担当者の手動リクエストによってトリガーされ、Selectorがすでに適用している厳正なロールベースアクセス制御（RBAC）およびアイデンティティ管理の下で動作します。

Selector Foundryには、6種類の標準エージェントが同梱されており、導入直後から運用を開始できます。これらの標準エージェントは、相関分析されたエビデンスに基づくインシデント調査、根本原因のコンテキストを付与したITSM（ITサービス管理）システムへのチケット自動起票・更新、意思決定を支援するダッシュボードや関係者向けレポートの生成、さらにはマルチクラウド環境全体の資産ステータス・接続性・費用最適化の管理までをカバーします。これら6種類のエージェントは、自社開発したエージェントと同一のリポジトリ内に配置され、そのまま運用することも、自社の運用手順書に合わせて拡張することも可能です。
Selectorの共同創業者兼CEOであるNitin Kumar（ニティン・クマール）は次のように述べています。

「他社のアプローチは、エージェントプラットフォームを自社側に構築し、顧客にネットワークデータを外部転送させるものが主流です。それに対し私たちは、ネットワークが存在するその場所にエージェントを直接配置します。これにより、開発チームは一般的なソフトウェア開発と全く同じプロセスでエージェントを構築できます。つまり、設計、コードレビュー、事前テストを行い、準備が整った段階で本番展開するのです。エージェントはお客様自身の所有物であり、お客様のリポジトリに保存され、お客様のデータ上で安全に動作します」



製品ページ：https://www.selector.ai/ja/agentic-netops/
解説ページ：https://www.selector.ai/ja/webinars/

Selectorについて
Selectorは、ドメインを越えたデータ統合、相関分析、および自動化を実現するAIOps＆ネットワークインテリジェンス・プラットフォームを提供しています。大規模言語モデル（LLM）、ナレッジグラフ、因果推論（Causal Reasoning）を組み合わせることで、IT・ネットワーク障害の検知、診断、解決までのプロセスを劇的に迅速化します。世界大手の通信事業者、クラウドサービスプロバイダー、およびグローバル企業が、平均修復時間（MTTR）の削減、大規模障害の未然防止、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進にSelectorを採用しています。Selectorは、Ansa Capital、Atlantic Bridge Ventures、AT&T Ventures、AVP、Bell Ventures、Comcast Ventures、Hyperlink Ventures、Two Bear Capital、Sinewave Ventures、Singtel Innov8をはじめとする有力投資家からの支援を受けています。

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