BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【生成AI活用相談会】生成AIで障害調査を自動 化 「Tracis AI」で調査工数を最大95％削減——CS対応を 脱属人化・仕組み化する方法 X-WR-CALNAME:【生成AI活用相談会】生成AIで障害調査を自動 化 「Tracis AI」で調査工数を最大95％削減——CS対応を 脱属人化・仕組み化する方法 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:1000915@techplay.jp SUMMARY:【生成AI活用相談会】生成AIで障害調査を自動化 「Tracis AI」で調査工数を最大95％削減——CS対応を脱属 人化・仕組み化する方法 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260930T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260930T190000 DTSTAMP:20260925T182914Z CREATED:20260925T050700Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/10009 15?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n生成AIで障 害調査を自動化\n「Tracis AI」で調査工数を最大95％削減 ——CS対応を脱属人化・仕組み化する方法\nシステム障 害や問い合わせが発生するたびに、特定のエンジニア へ調査が集中していませんか？\n障害調査には、ログ の確認、関連情報の収集、原因の切り分けなど、専門 的な知識と多くの時間が必要です。その結果、対応で きる人が限られ、調査の属人化や対応遅延が発生しや すくなります。\n本ウェビナーでは、AIエージェント「 Tracis AI」を活用し、障害調査を自動化する方法をご紹 介します。\n調査工数を最大95％削減し、非エンジニア でも迷わず原因を特定できる体制を構築することで、C S対応の脱属人化・仕組み化を実現します。採用によっ て人員を増やすだけではなく、AIを活用して、限られ たメンバーでも安定して対応できる組織をつくりたい 方におすすめの内容です。\n---このような課題はあり ませんか？\n\n障害調査が特定のエンジニアに集中して いる\n問い合わせのたびに、CSから開発担当者へ確認し ている\nログの確認や原因の切り分けに時間がかかっ ている\n担当者によって調査スピードや回答品質に差 がある\n障害対応の手順が標準化されていない\nエンジ ニアやCS人材の採用が難しい\n人員を増やさず、問い合 わせ対応力を高めたい\n生成AIを業務へ導入したいが、 具体的な活用方法が分からない\n\n---\n本ウェビナーで 分かること\n\n生成AIを活用して障害調査を自動化する 方法\nAIエージェント「Tracis AI」の仕組みと活用イメー ジ\n障害調査の工数を最大95％削減できる理由\n非エン ジニアでも原因特定できる業務フローのつくり方\nCSか らエンジニアへの確認・調査依頼を削減する方法\n属 人的な障害対応を標準化・仕組み化するポイント\n採 用難の中でも、既存メンバーの対応力を高める方法\n\n ---\nこんな方におすすめですシステム責任者・開発責 任者\n\n障害調査にかかるエンジニアの負担を軽減した い方\n対応時間を短縮し、開発業務へ集中できる環境 をつくりたい方\n障害対応の品質を標準化したい方\n\nC S責任者・カスタマーサポート責任者\n\nエンジニアへ 依頼せず、CS部門で原因を特定できる体制をつくりた い方\n問い合わせ対応のスピードと品質を向上させた い方\nベテラン担当者に依存した業務を見直したい方\n \n採用難に悩む人事・経営者\n\nエンジニアやCS担当者 の採用に苦戦している方\n人員を増やす以外の方法で 業務負荷を軽減したい方\nAIを活用した生産性向上や組 織づくりを検討している方\n\n---当日の内容1. 障害調査 が属人化する原因2. 従来の障害調査で発生している課 題と工数3. AIエージェント「Tracis AI」とは4. 生成AIによ る障害調査の自動化5. 調査工数を最大95％削減する仕 組み6. CSメンバーでも原因特定できる業務フロー7. 障 害対応を脱属人化・仕組み化するポイント8. 質疑応答\ n※内容は一部変更となる場合があります。\n---開催概 要\n\n開催日：2026年9月30日（水）\n開催時間：18:00～19:0 0\n開催形式：オンライン\n参加費：無料\n定員：［10名 ］\n申込期限：2026年9月30日（水）17時\n配信方法：Zoom\n 主催：株式会社BTM\n\n---登壇者株式会社BTM瀬崎 優太朗 株式会社BTM ITエンジニアリング事業部 部長補佐\n2020年 株式会社BTM入社。AWSを中心としたクラウドインフラ領 域で、企業のシステム構築・運用やDX支援に従事。現 在は、生成AIを活用して障害調査を自動化するAIエージ ェント「TracisAI」の統括・開発を担当し、企画から設 計・開発、サービス展開まで一貫して推進している。\ n---AIエージェント「Tracis AI」とは「Tracis AI」は、生成A Iを活用して、システム障害の調査や原因特定を支援す るAIエージェントです。ログや関連情報の確認、原因 の切り分けといった調査業務を効率化し、障害調査に かかる工数を最大95％削減。専門知識を持つ特定のエ ンジニアだけに依存せず、CSメンバーを含む組織全体 で対応できる体制づくりを支援します。\n---注意事項\n \n本ウェビナーはオンライン開催です。\nインターネッ トへ接続できるPCまたはスマートフォンをご用意くだ さい。\n同業他社や競合サービスを提供する企業から のお申込みは、お断りする場合があります。\nウェビ ナーの録画・録音・転載は禁止転載は禁止転載はご遠 慮ください。\n内容や登壇者は、予告なく変更となる 場合があります。\nお申込み時に取得した情報は、株 式会社BTMの個人情報保護方針に基づいて取り扱います 。\n LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/1000915?utm_medium=referral&utm_source=ics&ut m_campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR