阿吉拉股份有限公司 

＜已上线服务＞

• 事件湖

• 专业服务

阿吉拉股份有限公司是一家主要面向安保行业开发AI产品的初创企业。随着业务的快速增长，该公司面临着团队间事件应对知识孤岛化以及多语言环境下的沟通成本等运营难题。为解决这些问题，该公司引进了SIGQ的Incident Lake及专业服务，建立了跨团队的知识共享平台，并构建了跨越语言障碍、顺畅的事件应对机制。

■实施前的挑战

• 各个业务和产品团队在事件响应及系统状态监控方面的知识往往呈现孤岛化现象

• 日本与越南之间因语言障碍造成的额外负担，已成为开发和事件响应过程中的瓶颈

• 为了进一步扩大业务规模，公司致力于强化运营体系和运营质量

■实施效果

• 将Incident Lake作为团队间的通用平台，实现事件相关知识的顺畅横向共享

• AI能够以多语言形式即时分享分析结果和讨论内容，从而减少翻译工作量，消除因语言障碍造成的误解，促进沟通顺畅

• 通过专业服务提供的运营经验，将业务规模进一步扩大至包括海外业务在内的更广阔领域

借助行为识别AI，致力于变革安保行业

阿吉拉股份有限公司是一家由日本和越南成员共同创立的AI初创企业，成立于2015年。该公司以利用深度学习的独创行为识别AI技术为优势，致力于开发以AI为核心的自有产品以及承接委托开发业务。

该公司开展的业务之一是面向安保行业的AI产品“AI Security Asilla”。安保行业长期面临人手短缺的问题。因此，通过监控摄像头画面来检测异常的工作，与该公司的行为识别AI具有极高的契合度。AI Security Asilla只需将边缘AI服务器连接到设备上已安装的安防摄像头即可部署，因此其部署成本低、易于实施的特点备受好评。此外，监控视频的AI分析完全在边缘端完成，这一特点不仅将安全隐患降至最低，同时实现了高水平的动作识别。负责运营这些边缘AI服务器的，是该公司基于AWS构建的云基础设施。具体而言，该基础设施承担着系统状态监控、软件更新以及运维日志收集等任务。

然而，在业务迅速扩张的同时，该公司也暴露出了一些运营方面的难题。

首要问题是团队间在事件响应方面存在“孤岛化”现象。产品开发团队和外包开发团队各自积累了独特的运维经验，但这些信息未能在团队间顺畅共享，导致在知识复用和质量标准化方面出现了问题。例如，据称外包开发团队在AI运维方面具有优势，而产品团队则在系统健康监测方面经验丰富，但两者之间的信息共享并不充分。

第二个问题是语言障碍导致的沟通成本增加。该公司采取了这样的分工模式：大部分开发工作由越南子公司负责，日本子公司则负责策划、设计以及部分运营工作。随着产品和组织的不断发展，多语言沟通带来的额外负担已无法忽视，并逐渐成为业务扩展的瓶颈。

第三个课题是强化运维体系。鉴于该产品面向安防行业的特性，一方面需要极高的可靠性，另一方面，边缘AI服务器的运维本身也存在独特的复杂性。既要应对摄像头流媒体等由硬件引发的故障，也要处理AI误触发或漏检异常等AI特有的问题。因此，尽管云端对边缘服务器实行集中管理，但据说仍有许多工作需要依赖工程师的人工操作。为了今后进一步拓展业务，必须在统一管理这些事件的同时，致力于实现更高级别的自动化，并提升部署与发布的质量，从而推动运维体系的变革。

该公司首席技术官若狭政启在回顾当时的情况时总结道：“必须尽可能推进自动化，将运营组织转型为能够让人迅速做出决策的组织”，以此概括了公司当时面临的挑战。

在Incident Lake打破信息孤岛——知识共享与多语言支持的强大威力

为了解决这些问题，阿吉拉引入了SIGQ的Incident Lake及其专业服务。

Incident Lake 是一款能够整合公司内部分散的事件相关运维数据、并协助事件响应的 AI 代理。该公司将 Incident Lake 作为实现跨多个业务和产品线知识横向共享的通用平台加以利用。

具体而言，将边缘AI服务器的运维知识及应用层的事件信息汇总至Incident Lake，实现了跨部门的一元化存储与查询。据称，行为识别AI和边缘运维是该公司技术的核心领域，其中存在许多可跨多个团队共享的内容。若狭先生表示，知识的横向共享已然成为消除信息孤岛的重要助力。

此外，Incident Lake的多语言支持功能对降低沟通成本起到了重要作用。由于该事件管理工具集成了AI技术，能够避免多语言交流中常见的细微语义差异，从而确保信息准确性。若狭先生评价道，这使得团队成员无需花费时间在翻译和解释上，能够更加专注于讨论和决策。

此外，若狭先生特别看重的是Incident Lake带来的知识管理自动化。此前，需要在各种工具之间来回切换，手动创建工单或录入知识库内容，这曾是一项巨大的负担。因此，通过利用Incident Lake，现在可以将流经Slack等平台的流程信息自动作为库存信息进行积累。正是由于知识库的积累实现了自动化，无需花费时间熟悉新工具，也无需更改现有的运营流程即可完成部署，这一点也深受若狭先生的高度评价。

“Incident Lake的用户体验设计将手动信息录入工作降至最低。因此，我们在尽可能减轻成员对新工具的抵触心理的同时，成功地将其顺畅地融入了运营流程中。”（若狭先生）

“竟然能做到这种程度？”　与一线并肩前行的运营变革支援之路

除了Incident Lake之外，阿吉拉还引入了SIGQ的专业服务。对于致力于强化运营体系的该公司而言，SIGQ专家提供的全程陪伴式支持可谓恰逢其时。

SIGQ提供的支持始于对现状的彻底掌握。以该公司为例，首先对分散在Jira、Slack等公司内部各类工具中的数据位置及使用情况进行了盘点，为实现数据的集中管理铺平了道路。此外，他们还亲赴越南河内的开发基地，通过与当地成员的讨论，挖掘出了仅凭文档无法察觉的难题及沟通方面的问题。通过这种方式，他们梳理了当前运营体制中的问题，并正与一线成员通力合作，致力于推动运营组织的变革。

此外，我们还着手开发支持组织变革的解决方案，包括开发从内部运营工具向Incident Lake自动提交工单的API，以及设计Incident Lake与各类运营和沟通工具之间的数据对接方案等。此外，我们还规划在未来将Incident Lake中积累的运营日志与AI驱动开发相结合，实现从事件检测到修复、构建及发布的全流程自动化。

若狭先生表示，他对SIGQ在运营变革方面提供的支持抱有极高的信任。

“在正式开始提供支持之前，他们就已进驻现场，并提出了各种改进建议，这让我不禁感叹：‘他们竟然从一开始就这么尽心尽力’，说实话，我感到非常惊讶。得益于他们周到的全程陪伴，我确信这项服务对于强化我公司的运营体制至关重要。”（若狭先生）

以运营能力为武器，将AI安防推向世界

关于该公司的未来展望，若狭先生表示，行为识别是一项无论在哪个国家或地区都能应用的、具有高度普适性的技术，因此公司将着眼于海外业务拓展，并为此积极推进相关准备工作。同时，若狭先生还指出，为了确保海外业务的顺利开展，加强运维能力至关重要，并表示将持续推进以Incident Lake为起点运维变革的相关工作。

“客户数量越多，就越需要进一步提高运营质量水平。我们将汲取专业服务和Incident Lake带来的经验，致力于提供更加可靠的服务。”（若狭先生）

最后，若狭先生向面临类似挑战的企业传达了以下信息。

“运营方面的问题在任何企业中都存在。此外，现实情况是，具备丰富运营经验的人才十分有限，招聘难度极高。在此背景下，通过借助专业人士的支持，既能缩短解决问题所需的时间，又能迅速提升运营质量，我认为这一点极具吸引力。”（若狭先生）

阿吉拉正在开拓“AI安防”这一新兴市场。SIGQ今后也将继续通过事件管理，支持该公司强化运营基础并拓展全球业务。