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Selector Foundryは、フルスタック・オブザーバビリティとAIOps基盤の上に構築された「Agentic NetOps（AIエージェント主導型ネットワーク運用）」プラットフォームです。AIエージェントがデータを相関分析して根本原因を特定し、指定されたガードレール内で自律的に復旧アクションを実行・検証します。この全プロセスが、ネットワーク全体を統合した単一のモデル上でシームレスに完結します。
1つの質問から動き出す、 6つの専門エージェント。
Selector Foundryは、プラットフォーム上で統合されたコンテキストを基盤に、専門エージェントのチームを指揮します。各エージェントは特定のドメインとツールセットを担当。ユーザーはRosettaに自然言語で問いかけるだけで、その意図を解釈し、最適なエージェントをRosettaが自動でアサインします。
デンバー拠点で何が起きている？
Rosetta
質問を読み取り、必要な専門エージェントを並行して呼び出し、証拠を添えた1つの回答を返します。
根本原因
Loom
各シグナルを織り合わせ、発端となった根本原因を特定。たどれる証拠の道筋も提示します。
ITSM
Ticketmaster
ServiceNowやJiraでチケットを起票・更新。手作業は一切不要です。
通知
Herald
必要な情報を、必要なタイミングで、適切なチャネルに届けます。
ダッシュボード
Artist
質問に必要なビューをその場で作成。ダッシュボードを探し回る必要はありません。
エージェントビルダー
Sculptor
お客様独自のワークフロー向けに、ガードレールの範囲内で新しい専門エージェントを構築します。
Rosetta：インターフェースとAIオーケストレーター
問いかけるだけで、調査から解決へ
自然言語で問いかけるだけで、障害調査から解決までのプロセスが開始されます。Rosettaはプラットフォームの統合窓口として機能し、問いかけの意図を解釈して最適な専門エージェントを指揮（オーケストレーション）します。
- 質問：どんな質問も自然言語でOK。クエリ構文やダッシュボードは不要です。
- 統括：1つの対話型インターフェースから、すべての専門エージェントにアクセスできます。
- 継続：やり取りを重ねてもスレッドは途切れません。Rosettaがコンテキストを保持します。
- 検証：推論の過程、呼び出したエージェント、各回答の根拠となる証拠をいつでも確認できます。
Loom：相関分析・根本原因 (RCA) の特定
膨大な点と点をつなぎ合わせる
Loomは、あらゆるドメインから押し寄せる大量のアラートを少数の意味あるインシデントに集約。システム全体を俯瞰して原因と症状を切り分け、根本原因（RCA）を即座に特定します。
- 相関分析：ツールやドメインをまたぐアラートストームを、少数の本当のインシデントに集約します。
- 切り分け：原因となる障害と、その下流の症状を区別。追うべき対象を1つに絞ります。
- 再構成：すべてのインシデントについて、タイムライン、影響範囲、証拠を組み立てます。
- 予見：パス上の次のリスクを、それが新たなインシデントになる前に捉えます。
TicketMaster：チケット管理の自動化
インシデント管理を自動同期・最適化
特定された根本原因やエビデンスを添えて、ServiceNowなど既存のITSMへインシデントを自動起票。担当者の割り当てからステータス更新まで、チケットを常に最新の状態に保ちます。
- 起票：ServiceNowやお使いのITSMに、根本原因付きでインシデントを起票します。
- 補足：適切な担当者に割り当て、SlackやTeamsなど普段使うツールで通知します。
- 振り分け：証拠、コンテキスト、影響を添付。担当者はゼロから調べ直す必要がありません。
- 更新：調査の進展に合わせてチケットを最新に保ちます。双方向で同期します。
Herald：通知機能
関係者全員へ、常に最適な最新情報を
調査結果を報告相手に合わせた最適な形式へ自動変換。普段チームが利用しているチャットツールやメールへ、オンデマンドまたはスケジュール通りに配信します。
- 最適化：1つの調査結果を、経営層向けの要約、運用チーム向けのメモ、顧客向けのステータス報告に書き分けます。
- 配信：Slack、Teams、メールなど、相手が普段いる場所に投稿します。
- 定期配信：月曜朝のブリーフィングなど、決まったサイクルで定期レポートを送ります。
- 文書化：検証済みの経緯とタイムラインをまとめた、インシデント事後レビューを作成します。
Artist：オンデマンドの ダッシュボード
欲しいビューを、その場で即座に生成
自然言語のリクエストを解釈し、ライブダッシュボードを即座に生成。用途に合わせて適切なウィジェットを選択し、指示どおりのレイアウトでわずか数秒で作成します。
- 指示：欲しいダッシュボードを自然言語で伝えるだけ。数秒で作成されます。
- 可視化：各メトリクスを、ヒートマップ、ハニカム、テーブル、グラフなど最適なウィジェットに変換します。
- 配置：ウィジェットを好きな位置に。横並びでも、全幅でも。
- 調整：期間、グラフの種類、レイアウトなど、どのウィジェットもその場で変更できます。
Sculptor： エージェントビルダー
独自のエージェントを自然言語で構築
お客様のプレイブックをAIエージェントに変換します。やりたいことを自然言語で伝えるだけでガバナンスの効いたエージェントを構築し、バックグラウンドで自律実行させます。
- 指示：欲しいエージェントを自然言語で説明するだけ。Sculptorがツールを選び、設定し、構築します。
- トリガー：イベント、スケジュール、API呼び出しのいずれでも実行可能。必要なタイミングで正確に起動します。
- 追跡：バックグラウンドで動くエージェントの実行状況、タスク、ログを確認。すべての動作を可視化します。
- 統制：自社のGitリポジトリでバージョン管理し、自社のRBACのもとで、許可したツールだけに範囲を限定して運用します。
250人の対策会議を、
6つのエージェントへ。
Foundryは、断片的なシグナルから証拠に裏付けられた解決まで、インシデント対応のライフサイクルを短縮します。優秀なエンジニアの時間を、ブリッジコールではなくネットワークそのものに使えます。
相関分析と決定論的な根本原因の特定
ブリッジコールが招集される前に根本原因を特定。平均復旧時間（MTTR）は4時間から30分へ、8分の1に短縮します。
ネットワークパス全体を相関分析した単一のモデル
各ドメインが「自分たちは無関係」と証明し合うのではなく、1つのチームがインシデントを解決。対策会議の参加者は250人から5人に減ります。
5つの対応をすべてエージェントが実行
エンジニアがツール間でトリアージ結果を手作業で運ぶ必要はもうありません。大規模インシデント1件あたり、約1,000時間のエンジニア工数を取り戻せます。
イベント起点の運用
誰かが呼び出される前に調査が始まります。インシデントを追いかけるのではなく、先に捉えます。
承認ゲート付きの統制されたアクション
チームが信頼できる修復。すべての変更は、お客様が設定した範囲内で、人が承認します。
ベンダー中立のデータ収集、300以上のソースに対応
既存環境の全面入れ替えは不要。アーキテクチャを変えずに、ドメインやベンダーを追加できます。
相関分析と決定論的な根本原因の特定
ブリッジコールが招集される前に根本原因を特定。平均復旧時間（MTTR）は4時間から30分へ、8分の1に短縮します。
ネットワークパス全体を相関分析した単一のモデル
各ドメインが「自分たちは無関係」と証明し合うのではなく、1つのチームがインシデントを解決。対策会議の参加者は250人から5人に減ります。
5つの対応をすべてエージェントが実行
エンジニアがツール間でトリアージ結果を手作業で運ぶ必要はもうありません。大規模インシデント1件あたり、約1,000時間のエンジニア工数を取り戻せます。
イベント起点の運用
誰かが呼び出される前に調査が始まります。インシデントを追いかけるのではなく、先に捉えます。
承認ゲート付きの統制されたアクション
チームが信頼できる修復。すべての変更は、お客様が設定した範囲内で、人が承認します。
ベンダー中立のデータ収集、300以上のソースに対応
既存環境の全面入れ替えは不要。アーキテクチャを変えずに、ドメインやベンダーを追加できます。
Selectorは、2026年版Gartner®「Agentic NetOpsソフトウェアのマーケットガイド」に掲載されました。
GartnerによるAgentic NetOpsソフトウェアに関する最新レポートをお読みいただき、市場がどのように進化しているのか、どのような機能が最も重要なのか、そしてこの新興市場においてSelectorが「Representative Vendor（代表的ベンダー）」として評価されている理由をご確認ください。
設計段階からガバナンスを組み込み
Foundryのエージェントは、テレメトリがすでにある場所で動作します。エージェントはソフトウェアとして作成し、自社のGitでバージョン管理し、すでに適用している制御のもとで実行します。外部サービスにデータがコピーされることはありません。
自社データ上で動作
エージェントはテレメトリがある場所で実行されます。データは外に出ません。
ソフトウェアとして作成
自社チームが作成し、自社のGitにコミットし、プルリクエストでレビューします。
本番適用前に検証
過去のインシデントでリプレイ検証し、1ステップでロールバックできます。
自社の制御下で運用
任意のLLM上で、自社のRBACとID管理ポリシーのもとで実行します。
グローバルニュース
Network operations teams have heard plenty about AI this year. Most of it answers the alert in front of it, then hands the rest of the incident back to an
ダッシュボードが答えられない問いを、Rosettaへ。
直近のインシデントでお試しください。Rosettaが事象を紐解き、エビデンスを提示した上で、解決までのプロセスを統括する実際の動きをご覧いただけます。