「この時間帯の増加は正常」「月末は注文が減る」。業務の事情は閾値には入りませんが、メモリには残せます。AI とメンバーが記録した事実は、以後のすべての判断に使われます。
毎朝3時のバックアップで接続数が跳ねるのは正常
ユーザーが記録
payments.status の pending は決済代行の応答待ちで、数分で解消するのが通常
AI が記録
月末は注文数が減る傾向がある
ユーザーが記録
3時台の接続数の増加は、メモリにある毎朝のバックアップと一致します。異常ではありません。
同じ誤検知が、何度も通知される
業務の事情を知っている人と、監視を設定する人が違う
誤検知のたびに閾値を緩め、本物の異常まで見逃すようになる
調査で分かった事実を、AI がメモリに残します。古くなった記録は書き直し、誤っていた記録は削除します。
業務の事情は、事業側のメンバーの方がよく知っています。画面から1文で追加でき、AI が記録したものと同じように使われます。
メモリは、定期判定・原因の調査・パトロール・会話のすべてで参照されます。
メモリごとに、AI が記録したのかメンバーが記録したのかと、記録日時が残ります。
特別な書き方は要りません。人に伝えるのと同じ1〜2文で書けます。
「毎朝3時のバックアップで接続数が跳ねるのは正常」のように、決まった時刻に起きる変化。
以前に誤検知と分かった変化と、そう判断した理由。
列の値が業務上何を表すか、どの状態が通常か。
「月末は注文が減る」のように、事業側の人が知っている事情。
必要なのは、DB の接続文字列かアカウントとの連携だけ。サーバー側の作業はありません。
AI が記録する
調査や会話で分かった事実を、AI がメモリに残します。
メンバーが書き足す
業務の事情や、AI の記録への補足を画面から追加します。
以後の判断に使われる
次の判定と調査から、メモリを踏まえて判断します。
定期処理
夜間バッチの負荷を、正常と覚える
夜間のバッチで値が跳ねることを一度記録すれば、以後の判定はそれを踏まえます。毎晩同じ通知が届くことはありません。
業務の波
月末の注文減を、異常としない
事業側のメンバーが「月末は注文が減る」と書き足せば、AI はその事情を踏まえて判断します。