AI for Network Leaders — Powered by Selector

Join us in NYC on March 25th

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Selectorプラットフォーム

全ドメインからのテレメトリをリアルタイムの実用的インテリジェンスに変換することでネットワークデータを統合、理解し、それに対応します。

Selectorプラットフォームの仕組み

Selectorのアーキテクチャは、明確さ、スピード、スケールに重点を置いており、4つのコアサービスが連携して未処理のテレメトリからリアルタイムの理解を導き出します。データの取り込みからアクションまでの各レイヤーでデータが補強され、AIが適用されて、最も必要とされるところにインサイトが提供されます。

あらゆる情報をあらゆるソースから一度に取り込む。

ネットワーク、クラウド、およびエッジにある300以上のテレメトリソースに接続します。
エージェントなしで、メトリクス、ログ、構成、フローを収集します。
エッジにあるデータを捕捉して補強し、リアルタイムでの対応につなげます。
Splunk、NetBox、ThousandEyesなどの既存ツールからデータを取り込みます。

すべてのシグナルを正規化、補強、統合。

全ソースからのデータを標準化して、単一の一貫したモデルを構築します。
テレメトリをコンテキストのメタデータで補強して、より的確なインサイトを導き出します。
大規模なライブクエリとライブ分析を可能にします。
統合されたクリーンなデータレイヤーを通じてAIを活用した相関分析を強化します。

未処理のデータから実際の理解まで

イベント、メトリクス、ログを相関付けて、その関係性をすばやく見つけます。
ベースライン、ルール、MLモデルを適用してアノマリを検知します。
因果関係を推論するためにライブナレッジグラフを構築します。
SelectorのAIを通じて即座に明確なインサイトを提供します。

インサイトに基づいたアクション - 必要な現場に提供

Slack、Teams、ITSMとシームレスに統合されます。
豊富なコンテキストを伴うアラートと推奨事項をリアルタイムで提供します。
Selector Copilotを通じて自然言語で対話できます。
データ、人々、およびプロセスを結び付けて迅速な解決を実現します。

ネットワークを理解するAI

SelectorのAIエンジンは、ライブテレメトリから学習し、全ドメインを対象に推論を行い、自然言語で話します。データとコンテキストとアクションを結び付けて、何が起きているかとそれが重要である理由、そしてその対応策をチームに知らせます。

専用設計のモデル

実際のネットワークテレメトリを使ったトレーニングにより、表面的なアノマリやノイズだけでなく、原因、コンテキスト、影響を理解できます。

クロスドメイン相関分析

ネットワーク、クラウド、アプリケーションというレイヤー間の垣根を越えてデータを相関付けて補強し、何が起きているかとそれが重要である理由を明らかにします。

会話形式のインサイト

既存のツールやワークフロー内で自然言語で質問すると、明確で納得できる回答が即座に返ってきます。

Anomalies detected

Alert notification

Details

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interface:lag18, host:ABC-ABCD-10.ONET-
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アラート発生から原因究明までを、瞬時に完結

Selectorは、ITスタックの全レイヤーを対象にイベント、メトリクス、ログを相関付けて真の根本原因を特定し、明確で納得できるインサイトを提供します。

ノイズを除去して本当に重要な問題を明らかにします。
インフラストラクチャ、アプリ、サービスの垣根を越えてインシデントを相関付けます。
Slack、Teams、またはITSMツールにRCAを即座に提供します。
AIが実現する明確さと正確さによってMTTRを短縮します。

環境をモデル化

Selectorのデジタルツインは環境を継続的にマッピングして、依存関係を可視化し、影響をシミュレートして、変化がITスタック全体にどのように波及するかを予測します。

すべての環境のライブトポロジーを可視化します。
運用停止、構成の変化、フェイルオーバーをシミュレートします。
上位レイヤーと下位レイヤーの依存関係を理解します。
影響を予測し、問題が起きる前に阻止します。

問いかけが、確かな「答え」に変わる

Selector Copilotはドメイン固有のネットワーク言語モデル（NLM）を使用して、自然言語による質問に対して即座に納得できるインサイトを返し、問題の解決を促進します。

RCA、履歴、トポロジーを自然言語で調査できます。
影響の要約と対処の手順がチャットで提供されます。
Slack、Teams、CLI、またはUIからアクセスできます。
ダッシュボード、ウィジェット、構成、またはログを要約します。

Selectorが「2025年版 Gartner® イベント・インテリジェンス・ソリューションマーケットガイド」で代表的ベンダーに選出

Gartnerの最新レポートで、進化を続けるイベント・インテリジェンス・ソリューション（EIS）市場の最新動向や最も重要な機能、そしてSelectorが本市場の代表的ベンダーに選ばれた理由をご確認ください。

グローバルを牽引するOps、NetEng、SREのリーダーに選ばれる理由

文句なしの素晴らしいベンダーです。ネットワーク監視と分析へのアプローチがとにかく斬新で、他にはありません。自信を持ってお勧めできます。これからどんなことができるようになるのか、毎週のミーティングが本当に楽しみになるプラットフォームです。

John Neiberger

Comcast社プリンシパル・エンジニア

Selector導入前は、アプリケーションからインフラ、ネットワークに至るまで、システム全体を俯瞰する「エンドツーエンドの可視性」が不足していました。今ではあらゆる重要なデータが一つにまとまり、インシデントを未然に防ぎ、圧倒的なスピードで解決できるようになりました。サービスの安定稼働と、高い顧客満足度の維持に大きく貢献しています。

David Iannone

TracFone社 IT運用責任者

当社の目標は、サービスを常に稼働させ続けることです。Selectorを活用することで、システムの可用性とパフォーマンスを常時監視しています。そして、万が一異常が発生した場合には、即座に対応を実行します。

Ammar Musheer

Bell社　インフラ・ソフトウェアクラウドデリバリーシニアマネージャー

Selectorは、他のプラットフォームや製品と連携するための包括的な可視性と自動化機能を提供する次世代ツールです。これにより運用チームの負荷が軽減され、インシデント管理や変更管理のプロセス向上に加え、ネットワークの課題の検知と特定をより一層強化できるようになりました。

NOCサービスエンジニア

デジタルインフラ企業

Selectorは、アラートの可視性を高め、相関分析を行い、それぞれに重要度を付与することで、運用チームのワークフローを大幅に改善しました。また、インシデントの自動起票を導入したことは、インシデントの見落としを減らし、頻発する問題の優先順位付けを行う上で極めて重要な役割を果たしており、結果としてより迅速な対応を実現しています。

ネットワークエンジニア

デジタルインフラ企業

Selectorは、運用チームに価値あるインサイトと分析データをもたらしました。膨大なデータを分析してパターン、異常、トレンドを特定することで、運用担当者がデータに基づいた意思決定を行い、業務を最適化できるように支援します。その結果、リソース配分の改善、より適切なキャパシティプランニング、そして全体的なパフォーマンスの向上につながっています。

NOCサービスエンジニアリング責任者

デジタルインフラ企業

Selectorは、当社の運用業務の自動化と効率化において極めて重要な役割を果たしています。高度な学習アルゴリズムを活用することで、インシデントをプロアクティブに検知・解決し、ダウンタイムを削減して業務への影響を最小限に抑えます。その結果、システムの可用性が向上し、生産性の向上にもつながっています。

NOCサービスエンジニアリング責任者

デジタルインフラ企業

Selectorは当社の運用業務に変革をもたらし、チームの業務効率を劇的に向上させました。Selectorの導入により、運用担当者はネットワーク監視からインシデント管理に至るまで、あらゆる面で目覚ましい改善を実感しています。

NOCサービスエンジニアリング責任者

デジタルインフラ企業

次世代のオブザーバビリティツールであるSelector AIは、あらゆる環境や業界でシームレスに機能するよう設計されています。ネットワークのレジリエンスを向上させ、障害を最小限に抑え、ヒューマンエラーを軽減することで、AIがもたらす変革の力を実証します。

シニアSRE

デジタルインフラ企業

Selectorは、さまざまなパケットロスメトリクスを相関分析することで、ルーティングドメイン内におけるプロアクティブな障害特定イベントの検知を実現します。当番エンジニアには、正確な位置データと実用的なインサイトを含んだアラートが自動で通知されるため、トラブルシューティングを迅速に進めることができます。このインテリジェントなアプローチにより、平均修復時間（MTTR）が大幅に短縮され、運用チームは顧客体験の向上に直結する重要なメトリクスに専念できるようになりました。

シニアSRE

デジタルインフラ企業

手作業による監視では、エンジニアがアラートに気づいて初めてインシデントとして処理されます。そのため、エンジニアがアラートを見落としてしまうと、インシデントそのものが見過ごされる可能性が高く、迅速なトラブルシューティングと復旧の機会まで失われてしまいます。Selectorの相関分析を活用すれば、このようなインシデントの見落としを確実に防ぐことができます。

シニアNOCサービスエンジニア

デジタルインフラ企業

Selectorの導入は当社のネットワーク監視における飛躍的な進歩であり、自動化における重要なマイルストーンとなりました。Selector導入前、運用チームにとってインシデント関連のKPI目標を達成することは大きな課題でした。しかし、Selectorの相関分析機能を活用することで、手作業で行っていた頃と比べ、インシデント対応にかかる時間が大幅に短縮されました。

シニアNOCサービスエンジニア

デジタルインフラ企業

グローバルニュース

Beyond the Dashboard: Selector’s Patented Approach to Conversational Observability

For years, IT operations teams have been trapped in a frustrating paradox: the data they need to solve critical issues is right at their fingertips, yet entirely out of reach.