Incident Lake

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Resolve AI と Incident Lake の違い(2026年11月時点)

本比較は2026年11月11日時点の各社公開情報に基づきます。誤りにお気づきの場合はお問い合わせからご連絡ください。

Resolve AI は、アラートやインシデントを AI エージェントが自律的に調査し、原因の特定と対処を支援する AI SRE です。PagerDuty など既存のオンコール製品や監視ツールと連携して使う形をとっています。

原因調査の深さでは Resolve AI に強みがあります。Incident Lake は調査の提案に加えて、初動の段取り、訓練と CMDB で「備える」こと、報告期限の管理とエビデンスで「残す」ことまでを、同じ記録の上で扱います。

データや LLM を自社環境に置きたい場合、Incident Lake は Self-Hosted と自社ホスト LLM を提供しています。Resolve AI は、顧客環境に Satellite を置くマルチテナント型と、専用テナントの Dedicated を提供しています。

Resolve AI が向いているチーム/Incident Lake が向いているチーム

Resolve AI が向いているチーム

  • アラートの一次調査を AI に任せ、オンコール担当者の負担を減らしたい
  • インシデント管理やオンコールの製品はすでにあり、原因調査の部分を強化したい
  • AI に任せる操作の範囲を決めたうえで、対処の実行まで支援してほしい

Incident Lake が向いているチーム

  • 訓練やサービスの依存関係の把握など、インシデントの前の備えが手薄になっている
  • 個人情報保護法・GDPR などの報告期限と、監査で示せるエビデンスを管理したい
  • データと LLM を自社環境に置く Self-Hosted が必要

12項目の比較

比較項目
Incident Lake
Resolve AI
出典
初動の段取り(指揮官・重大度・タスク化)
あり:スレッドで指揮官・重大度・影響サービスを一つずつ確認し、決まったことをタスク化
要確認:PagerDuty と連携してインシデントのライフサイクルに対応し、調査結果を Slack で共有。インシデントの宣言や指揮官・重大度の設定は確認できず [4]
[4] Incidents agent
チャット対応
あり:Slack(複数ワークスペース)と Microsoft Teams のスレッドに参加
あり:Slack、Microsoft Teams、CLI などで調査結果を共有 [2]
[2] On-call
オンコール・呼び出し
主機能ではありません:オンコール管理の製品との併用をおすすめします
要確認:既存のオンコールのローテーションに加わり、担当者が呼ばれる前にアラートを調査。PagerDuty・Opsgenie と連携。スケジュール管理や呼び出しの機能は確認できず [2][5]
[2] On-call [5] Integrations
AI による調査
あり:類似インシデントの検索、監視・コードの読み取り専用での調査、候補の提案。確定は人が行う
あり:アラートを自律的に調査し、閉じる・直す・エスカレーションするを判断。自律的に行える操作とエンジニアの承認が必要な操作をガードレールで区別 [2]
[2] On-call
訓練
あり:14業種のシナリオカタログ、LLM によるシナリオ生成と承認、振り返りの自動生成
要確認:取得した公開情報では確認できず [2]
[2] On-call
CMDB・影響可視化
あり:構成項目と BCP 業務レイヤーの統合グラフ、NetBox / ServiceNow と同期
要確認:取得した公開情報では確認できず [2]
[2] On-call
法令報告・期限管理
あり:個人情報保護法・番号法・サイバー対処能力強化法・GDPR の期限を把握日時から計算し、報告書を下書き
要確認:取得した公開情報では確認できず [2]
[2] On-call
エビデンス・出力
あり:エビデンスライブラリに元の PDF を保管。報告書とポストモーテムを PDF / Word で出力
要確認:調査レポート(何が起きたか、根本原因、主な証拠、推奨事項)を作成。ポストモーテムや報告書の出力は確認できず [4]
[4] Incidents agent
問題・変更管理
あり:問題管理、改善タスクの提案、GitHub から変更・リリースを取り込み
要確認:取得した公開情報では確認できず [2]
[2] On-call
Self-Hosted・LLM
あり:Self-Hosted 版と自社ホスト LLM を提供し、モデルを選択可能
要確認:Self-Hosted 版は確認できず。顧客環境に Satellite を置くマルチテナント型(Shared)と、専用テナントで自社の鍵を使う Dedicated を提供。顧客データを他社向けモデルの学習に使わない [3]
[3] Security
データの保管場所
あり:SaaS のほか、Self-Hosted で自社のクラウドやデータセンターに置ける
要確認:保管場所の選択肢は確認できず。SOC 2 Type II、GDPR、HIPAA への対応を記載 [3]
[3] Security
料金モデル
あり:Free ¥0(メンバー5名まで)。有料はプラン単位で、人数単位の課金ではありません(プランごとにメンバー上限あり)
非公開:問い合わせによる見積もり。作業量をクレジットに換算する課金 [1]
[1] 料金

「要確認」は、出典に挙げた公開情報では確認できなかった項目で、機能がないことを意味するものではありません。法令に関する記述は一般的な情報であり、法的助言ではありません。

併用のパターン

Resolve AI の調査はそのままに、インシデントの段取りとその前後を Incident Lake で受け持つ構成です。

1

Resolve AI が調査する

アラートの一次調査と原因の仮説づくりは Resolve AI に任せ、結果をスレッドで共有する

2

Incident Lake で備える

業種別シナリオで訓練を行い、CMDB でサービスと業務の依存関係を整理しておく

3

Incident Lake で残す

報告期限の計算、エビデンスの保管、ポストモーテムの出力を、人の確認を経て進める

画面はイメージです。デモ動画は準備中です。

Resolve AI との併用チェックリスト

  • オンコール:呼び出しは既存のオンコール製品に残します。Incident Lake はオンコール管理を主機能としていません
  • 対応の場:Resolve AI の調査結果と Incident Lake の記録を同じスレッドに集め、対応者が二か所を見なくて済むようにします
  • サービスの情報:構成項目を CMDB に登録します。NetBox / ServiceNow をお使いの場合は同期できます
  • 過去の振り返り:必要な記録をエクスポートしてナレッジとして取り込むと、類似インシデントの検索対象になります
  • 期限の起点:法令報告の期限は把握日時から計算されます。把握日時の記録の仕方をチームで決めておきます

よくある質問

Resolve AI をやめないと使えませんか?

いいえ。原因調査は Resolve AI に任せ、指揮官・重大度の確認、訓練、CMDB、報告期限の管理、エビデンスの保管を Incident Lake で受け持つ併用ができます。

AI が重大度や収束を勝手に決めませんか?

決めません。エージェントは候補を提案し、確定はスレッドの参加者が行います。報告書の提出も人が行います。

Resolve AI の提供形態と Incident Lake の Self-Hosted は何が違いますか?

Resolve AI のセキュリティページによると、Shared はマルチテナントの環境に Satellite を組み合わせる形、Dedicated は専用テナントのクラウド環境で自社の鍵を使う形です。Incident Lake の Self-Hosted は、アプリケーション本体と自社ホスト LLM を自社の環境で動かす提供形態です。

まずは1件で試す

Resolve AI の設定はそのままで、Slack / Teams のチャンネル1つから始められます。

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出典

各社の情報は2026年11月時点の公開情報に基づきます。各社の製品名・サービス名は各社の商標または登録商標です。