ポイント: JettはControl-M SaaSの生成AIアドバイザーであり、ワークフロー関連のクエリに迅速かつコンテキストを考慮した回答を提供することでユーザーのインタラクションを向上させます。ユーザーは、深いControl-Mの知識を必要とせずに、毎日最大50の質問を行うことができ、トラブルシューティングとコンプライアンスを改善し、ワークフローを最適化します。
- JettはAmazon BedrockとClaude Sonnetを使用して応答を生成します。
- 多様なユーザー役割に適した明確で使いやすい形式で回答を提供します。
私たちは、技術の進歩が急速に進む時代に生きています。新しい技術がテクノロジースタックに追加されるたびに、複雑さが増し、環境が進化します。また、ITチームは、迅速で効果的な問題解決、あるいは理想的には積極的な問題特定を伴って、ビジネスサービスをより早く提供することが求められています。このすべてが、ITがビジネスの要求に応じて進展を維持することを非常に困難にします。その結果、ITのエグゼクティブが、非常に優れたITスタッフを見つけ、育成し、維持することがますます重要になります。Control-M SaaSの最新機能であるJettは、ユーザーがControl-M SaaSオーケストレーションフレームワークと対話する方法を革新する生成的人工知能（GenAI）駆動のアドバイザーです。ビジネス全体のControl-M SaaSユーザーは、自分の言語と自分の言葉で幅広いワークフロー関連の質問を行い、簡単に理解できるグラフィカルおよび表形式の結果と簡潔なテキスト要約を迅速に受け取ることができます。 Jettは、ビジネスを円滑に運営するために必要な知識を提供します。これはIT運用（ITOps）チームにとってゲームチェンジャーで、トラブルシューティング、問題解決、コンプライアンスの確認を加速し、ワークフローを積極的に最適化することを可能にします。ITOpsの専門家、データチーム、アプリケーションオーナー、ビジネスユーザーは、各自の役割やユースケースに関連する回答を簡単に得ることができます。Jettを使えば、ユーザーは深いControl-M SaaSの知識や特別なトレーニングを必要としません。追加のコストはかからず、1日に最大50の質問を行うことができます。
Jettの背後にある技術
Jettは、最先端のGenAI技術を活用して、正確でコンテキストを考慮した応答を提供します。この機能は、BMCの< a href="/it-solutions/agentic-orchestration.html">エンタープライズITのためのエージェンティックAIオーケストレーションへの広範な投資を反映しています。Amazon Bedrockは、Jettの背後にあるGenAI機能を支えています。組織は、Control-M統合を使用して、Bedrock AIワークフローをエンタープライズデータおよびアプリケーションパイプライン内の生産ステップとしてオーケストレーションできます。Claude Sonnetは、広範なデータセットで事前学習された汎用AIであり、ユーザーの質問を理解し、それをSQLクエリに変換し、クエリ結果を意味のある応答に変換するための基盤モデル（FM）として活用されています。ユーザーが問い合わせを入力すると、Jettはその問い合わせに基づいてSQLクエリを生成し、結果をインテリジェントな形式で提示します。これは、望ましい結果を生成するために、適切に構成されたプロンプトにガイドされています。これらのプロンプトは、Claude Sonnetに次のことを指示します：
- Control-Mオブジェクトのタイプに基づいて質問を分類し、クエリが集計またはリストを必要とするかどうかを判断します。
- Control-M SaaSデータベーススキーマを解釈し、最適化されたSQLクエリを生成します。
- スコープ外の質問を制限するためのガードレールを適用します。
- クエリ結果を明確で構造化された形式で要約し、提示します。
Jettの実行
Jettは、Control-M SaaSユーザーが問題解決、監査のコンプライアンス確認、ワークフローの最適化、異常の発見と分析に関する多数のControl-M SaaSワークフロー質問に対する回答を見つけるのを支援できます。これらのユースケースに関連するすべての情報は以前から利用可能でしたが、ユーザーはしばしばそれを手動で探し出してまとめなければなりませんでした。Jettを利用することで、質問は迅速に回答され、使いやすい形式で提示されます。以下は、Jettが回答できる質問の例です：
問題を迅速に解決する 昨日失敗したすべてのジョブを一覧表示し、失敗数でソートします。job_1は昨日以前に失敗しましたか？job_1の過去10回の実行を分析します。監査のコンプライアンスを迅速に行う job_1に今月行ったすべての更新を一覧表示し、変更を行ったのは誰かを含めます。どのユーザーがjob_1およびapplication_1に変更を加え、いつ変更が行われましたか？ワークフローパフォーマンスを最適化する 先週の最も繰り返されたユーザーアクションは何で、どのジョブに影響がありましたか？過去1ヶ月間に平均よりも長く実行されたすべてのジョブを提供します。異常を見つけて分析する 先週予想以上に早く完了したすべてのジョブを一覧表示します。過去1ヶ月間のジョブの長さに異常はありましたか？
Jettがどのように貴重な研究と内部データ収集に費やす時間をイノベーションに費やす時間に変える手助けができるかを見つけてください。今日、営業またはサポート担当者にお問い合わせください！
これらの投稿は私自身の意見であり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表すものではありません。