New Relic Autopilotを使用する

Autopilotをセットアップすると、2つの方法で活用できます：

• オンデマンドチャット: 何かを調査したいときはいつでも、AIパネルでアドホックな質問をすることができます。Autopilotはパネルのデフォルトのエージェントであるため、質問を開始する前にリストから選択する必要はなくなりました。
• アラートの自動分析: Autopilotをワークフローに接続すると、発生した集計やイシューを開いた瞬間に分析がすでに待機しています — 何も尋ねる必要はありません。

このガイドでは、Autopilotを最大限に活用するための実践的なヒントとベストプラクティスを提供します。

Autopilotをセットアップすると、それを使用して環境を分析し、インシデントを調査できるようになります。このガイドでは、Autopilotを最大限に活用するための実践的なヒントとベストプラクティスを提供します。

使用上のヒント

Autopilotから最適な結果を得るには、以下のベストプラクティスに従ってください：

時間範囲の考慮事項

Autopilot ライブ分析を優先するように設計されており、通常はデフォルトで過去24時間以内のイベント、問題、エンティティを検索します。より古いものを分析する場合は、分析用のターゲット時間枠を指定してください。

クエリの最適化

エージェントは、自然言語をNRQLクエリに変換するように設計されたツールを使用します。変換されたクエリは、クエリビルダーで確認して実行できます。Autopilotはテレメトリーデータを分析するように設計されており、現在、ソースコードレビューやソースコード分析を実行することを意図または設計されていません。長い会話を参照する場合は、結果の精度を向上させるために、曖昧な代名詞の使用を制限してください。

提案内容は必ず慎重に検討してください。

エージェントは必ずしもあなたの意図どおりに行動するとは限りません。 例えば、エージェントが妥当だと判断した提案をしたり、プロセスを開始したりするかもしれませんが、それはあなたが考えていたこととは一致しないかもしれません。 このため、 Autopilot設計において、特定の意思決定に人間（あなた）が関与する仕組みを組み込み、より自動化されたタスクに対して、 Autopilotアクセスと権限の設定可能な制御を提供しています。提案内容を注意深く検討し、ご自身の状況や環境に合わせて、それらの提案内容と次のステップを検証することが重要です。

レスポンスタイム

レスポンスタイムは、調査の範囲と複雑さによって異なる場合があります。

フィードバックを提供する

任意の応答でサムズアップおよびサムズダウンのコントロールを使用し、コメントを追加してください。最も役立つフィードバックには、何を質問したか、何を期待したか、何を受け取ったかが記載されています。

Autopilotの推論を確認する

Autopilotが調査している間、および応答した後に、Show reasoningを展開して、何を行ったかを監査します。これにより、調査の各ステップ、情報がどこから取得された可能性があるか、および調査ステップがまだ進行中であるかどうかが表示されます。完了したステップには緑色のチェックマークが表示されます。Autopilotは問題が発生した可能性のあるステップにフラグを立てるため、どこで問題が発生したかを特定できます。

Autopilot搭載New Relic AIナレッジ

New Relic AI KnowledgeをAutopilotに接続するオプションがあり、これにより、その回答はAutopilotの一般的な知識に加えて、ランブックやその他のプロセスドキュメントなど、チーム独自のドキュメントをコンテキストに含めるようになります。接続すると、Autopilotは調査中に接続されたコンテンツを検索します。

New Relic AI Knowledgeを有効にすると、以下を実行できるようになります。

• エージェントの回答がチームの実際のプロセスとプラクティスを反映するように、Confluenceのレトロスペクティブ、ポストモーテム、ランブック、およびカスタムファイルを接続します。
• 現在発生している事象に酷似している可能性のある過去のインシデント、それを解決した手順、および対応したチームを検索します—これにより、ゼロから調査する時間を短縮できます。
• 「この集計の標準的なトリアージ手順は何ですか？」などのように、平易な言葉で質問してください。または「database connection limit exceededエラーのランブックを表示して」と入力して、独自のドキュメントから直接コンテンツとコンテキストを抽出します。
• Autopilotサイドパネルに/と入力して、特定のナレッジドキュメント—ランブック、振り返り、またはポストモーテム—をプロンプトに添付し、回答にそのドキュメントが反映されるようにします。

セットアップ手順とサポートされているコネクタについては、New Relic AI Knowledgeを参照してください。

SlackでAutopilotを使用する

管理者がワークスペースをSlackに接続している場合、会話から離れることなく調査できます。招待されている任意のチャネルでNew Relicアプリ（たとえば、@New Relic）をメンションすると、Autopilotが同じスレッドで返信します。以下の操作が可能です。

• 集計がトリガーされた理由を質問したり、サービスの健全性を確認したり、最近のデプロイメントを分析したりします。
• エンティティの名前を指定せずにコンテキスト内で調査するには、集計通知のスレッドで返信します。
• さらに深く掘り下げるには、同じスレッドでフォローアップの質問をしてください。

ワークスペースのセットアップ、IDリンク、および完全な使用ガイドについては、Autopilot Slackインテグレーションを参照してください。

Autopilotメモリ

有効にすると、Autopilotメモリはインタラクションから運用知識 — 過去の障害パターン、効果的な回避策、インフラストラクチャの特異性 — を抽出し、将来の調査でAutopilotが活用する永続的なナレッジベースとして使用します。

メモリのキャプチャの仕組み、および関連するアクセス権限とデータ保持期間の詳細については、Autopilotメモリを参照してください。

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