Lorel.aiとは

最終更新日: 2026-09-30

Lorel.ai の概要、できること、主な利用シナリオ、システム構成と接続方式、主な機能を紹介します。

概要

Lorel.ai（ローレライ）は、インフラ運用を自律化する運用自動化プラットフォームです。

監視ツールやクラウドサービスからイベントや運用データを取り込み、可視化、検知、Incidents と Tasks による対応の管理、AI エージェントによる分析、Runbooks の実行、通知、対応履歴の記録までを一元管理します。障害対応の自動化だけでなく、定常的な運用作業やジョブ管理の効率化にも利用できます。

既存の監視環境やクラウド環境と連携しながら、運用プロセスの標準化と自動化を進め、運用品質の向上と負荷の削減を支援します。

1. Lorel.ai でできること

イベントを起点とした運用の自動化

監視ツールやクラウドサービスから送信されるイベントを受信し、設定したルールに基づいて後続の処理を自動的に実行できます。

Rules がイベントやメトリクスを判定し、インシデントポリシーに従ってインシデントを生成します。インシデントの作成時などに、通知が送られるとともに、ポリシーに設定した AI エージェントまたは Runbook が初動対応として自動的に起動します。既存の監視環境を置き換える必要はなく、現在利用しているツールや運用フローを活かしたまま導入できます。

定常運用・ジョブ実行の自動化

定常的な運用作業の手順やジョブを Runbooks として定義し、次のような方法で実行できます。

手動による実行
Tasks の繰り返し設定による定期実行
インシデント発生時の自動起動
AI エージェントが提案した Runbook の、承認後の起動

メンテナンス作業や定期確認などの定常運用に加え、既存のジョブ管理ツールで実行している定期処理も、Runbooks として定義し直し、Tasks の繰り返し設定（毎日・毎週・毎月・毎年）で実行できます。運用タスクとジョブ実行を単一のプラットフォームで管理することで、運用負荷の軽減と対応品質の均一化につながります。

AI エージェントを活用した分析・運用支援

AI エージェントを利用して、インシデントの原因調査や影響範囲の把握を支援できます。分析結果はインシデントへの追記などのアクションとして記録され、実行履歴も保持されるため、担当者個人の経験だけに依存しない運用につながります。

運用状況の可視化（Observability）

Observability の Metrics で、AWS CloudWatch から収集したメトリクスを一覧・比較し、時系列で確認できます。データの推移や状態変化を確認することで、異常の早期発見や運用品質の評価に活用できます。よく参照するメトリクスはお気に入りに追加して、定常的な監視業務を効率化できます。

クラウド環境に対する安全な操作

Runbooks のクラウド操作ステップは、通常、Access で選択した操作の範囲内でクラウド環境を操作します。Runbooks は、復旧作業だけでなく、定常的な運用作業やジョブ実行の自動化にも利用できます。また、実行の途中で人の承認を待つ「承認」ステップを組み込めます。

AI エージェントは Access を通じて AWS の状態を参照できます。リソースを変更する操作は実行できません。

運用情報の一元管理

イベント、メトリクス、インシデント、AI エージェントの分析結果、Runbooks の実行履歴、Tasks などを一元管理できます。複数のツールに分散しがちな運用情報を集約することで、状況把握や運用管理を効率化できます。

対応履歴の蓄積と改善

インシデントの対応履歴、AI エージェントの実行履歴、Runbooks の実行ログが、保持期間の範囲で蓄積されます。AI エージェントは、設定に応じて、過去の関連インシデントを分析の参考にします。

蓄積された履歴をもとに Runbooks やルールを見直し、改善することで、自動化の範囲と運用品質を継続的に高められます。

2. 主な利用シナリオ

Lorel.ai は、運用状況の可視化、インシデント対応、定常運用の自動化を単一のプラットフォームで実現します。

運用状況の可視化

クラウド環境から収集した運用データを継続的に確認し、運用状況を把握できます。

クラウド環境から運用データを収集します。
収集したデータを可視化し、分析します。
状態を確認し、異常を把握します。
運用判断を行い、対応します。

インシデント対応の自動化

障害や異常が発生した際に、一連の対応フローを自動的に開始できます。

監視ツールやクラウドサービスからイベントを受信します。
Rules（検知ルール・複合ルール・メトリクスルール）がイベントやメトリクスを判定します。
インシデントポリシーに従って、インシデントを生成します。
新しいインシデントが作成されると、次の処理が自動で実行されます。
- 通知
- AI エージェントによる分析、または Runbook の実行（どちらか一方）
担当者が調査し、復旧対応を行います。
対応履歴が記録されます。

インシデント発生時の初動対応を標準化し、対応漏れや属人的な判断への依存を減らせます。

なお、1つのインシデントポリシーに、AI エージェントと Runbooks の自動起動を同時に設定することはできません。どちらか一方を選択します。また、未解決（未対応・対応中・エスカレーション中）のインシデントと、同じポリシー・同じルールで、識別ラベルの値の組み合わせも同じ検知（識別ラベルは、インシデントポリシーの「インシデントの分け方」で指定します）は、新しいインシデントを作らず、既存のインシデントに追記されます。

定常運用の自動化

定常的な運用作業や、既存のジョブ管理ツールで実行している定期処理も自動化できます。

手動実行、または Tasks の繰り返し設定による定期実行で、Runbook を起動します。
Runbook に定義したステップ（クラウド操作など）が実行されます。
実行結果が記録されます。
失敗した場合や承認待ちの場合などに、通知が送られます。

インシデント対応と定常運用を同じプラットフォーム上で管理できるため、運用プロセス全体を統一できます。

3. システム構成と接続方式

Lorel.ai は、外部サービスとの連携およびクラウド環境へのアクセスのために、次の2つの接続方式を提供します。どちらも Integration から管理します。

Sources

Sources は、監視ツールやクラウドサービスなどの外部サービスからイベントや運用データを取り込むための機能です。

取り込んだデータは、Rules による検知や、Observability での可視化などに利用されます。既存の監視環境や運用基盤を置き換えることなく利用できます。

Access

Access は、クラウド環境に対して安全に操作を実行するための機能です。お客様の AWS アカウントに作成した IAM ロールを登録すると、Lorel.ai は AssumeRole による一時的なアクセス権限で、許可された範囲の操作を行います。

Runbooks、AI エージェント、CloudWatch メトリクスの収集は、Access を利用してクラウド環境へアクセスします。Runbooks のクラウド操作ステップは通常、選択した操作の範囲内で実行され、AI エージェントは状態の参照のみを行います。安全性とガバナンスを確保しながら、クラウド運用の自動化を実現します。

提供形態

Lorel.ai は SaaS として提供されます。ブラウザから利用でき、Lorel.ai 専用のソフトウェアやエージェントをインストールする必要はありません。

また、組織（Organization）とプロジェクト（Project）の階層構造を採用しており、チームやシステムごとにリソースを分離して管理できます。作成できるプロジェクト数は、ご契約のプランによって異なります。詳細は組織とプロジェクトの概要およびプラン・料金を参照してください。

4. 主な機能

Lorel.ai は、インフラ運用の自律化・自動化を支援するための各種機能を提供しています。

機能	概要
Integration	Sources および Access を管理します。
Observability	クラウド環境から収集したメトリクスを可視化・分析します。
Rules（検知ルール・複合ルール・メトリクスルール）	イベントやメトリクスを評価し、検知の判定を行います。
インシデントポリシー	検知後にインシデントを生成する方法と、初動対応として自動起動する AI エージェントまたは Runbooks を定義します。
Incidents	インシデントの状態、対応履歴、関連情報を管理します。
Tasks	インシデント対応や運用作業に関連するタスクを管理します。繰り返しも設定できます。
AI Agents	インシデントの分析、調査、運用支援を実行します。
Runbooks	定型的な運用手順を定義し、自動または手動で実行します。
通知	インシデントやタスクの更新、Runbook の承認待ちなどを通知します。