AWS、IT障害チケットからナレッジ記事を自動生成する「KnowledgeForge」を公開

要点

• 米AWSは、解決済みのITSMチケットからナレッジベース記事を自動生成・整理するソリューション「KnowledgeForge」を発表した。

• 関連チケットを束ねて記事や根本原因分析を作成する「生成」と、重複排除や品質改善を行う「キュレーション」の2系統が相互に連携する。

• 生成AI基盤にAmazon Bedrock（Claude Sonnet 4.5など）、重複検知にAmazon S3 Vectors、ワークフロー制御にAWS Step Functionsを採用している。

• 記事の最終確認と承認はServiceNowを通じて人間が行う設計となっており、サンプルコードがGitHubで公開されている。

• 米Amazon Web Services（AWS）は現地時間2026年8月19日、ITサービスマネジメント（ITSM：ITサービスの運用・管理業務）における過去の対応記録からナレッジベース記事を自動生成・推敲するソリューション「KnowledgeForge」を公式ブログで公開した。同ソリューションのサンプルコードはGitHubのaws-samplesリポジトリを通じて提供されている。障害対応ログの知見を再活用しつつ、既存ナレッジベースの品質維持を両立させる仕組みだという。

チケットの未活用とナレッジベースの陳腐化に対応

ITサポートの現場では、毎月数千件規模のインシデントチケット（障害対応の記録）が処理されている。各チケットには症状や根本原因、担当者が施した解決策といった実用的な情報が含まれているものの、その多くはチケット履歴内に留まり、共有ナレッジベースの記事としてまとめられないまま参照困難になる課題があった。

一方で、既存のナレッジベース側にも別の問題が生じていたとAWSは指摘している。記事数が増えるにつれて類似した重複記事が乱立するほか、時間の経過に伴い古い製品バージョンの記述が残るなど陳腐化が進んでいた。さらに、執筆者や作成時期による品質のばらつきも多く、サポートエンジニアが必要な解決策を探しにくくなる要因となっていた。KnowledgeForgeは、こうしたチケットの知見埋没とナレッジベースの品質劣化という双方の課題を解消するために開発された。

「生成」と「キュレーション」が循環するライフサイクル

KnowledgeForgeは、互いにデータを供給し合う「生成（Generation）」と「キュレーション（Curation）」という2つのサブシステムによって構成されている。

生成サブシステムは、類似または関連するインシデントチケット群をグループ化（クラスタリング）する処理を行う。同一の問題を扱っていると判断されたチケット群から、問題の概要と対処法をまとめたナレッジベース記事の下書きと、根本原因分析（RCA：問題の根本原因を究明する手法）ドキュメントを自動作成する。

キュレーションサブシステムは、新規作成された記事と既存記事の双方を対象に動作する。具体的には、記事種別の分類、重複記事の検出、品質のスコアリング、品質基準を満たさない低品質な記述の書き換え・改善という4つのステップを順に実行する。

これら2つのサブシステムはベクトルデータ（文章の意味を数値化したデータ）を介して連携する。キュレーション側で保存した全記事のベクトル情報を生成側が執筆前に読み出すことで、既存記事との重複を防ぎながら整合性を保つ循環型の運用が可能になっているという。

ServiceNowを介した人間による最終承認

本ソリューションは完全自動化ではなく、人間の関与（ヒューマン・イン・ザ・ループ）を前提とした設計となっている。

生成およびキュレーションの各工程を経た完成記事は、ITサービス管理プラットフォームである「ServiceNow」へと送信される。そこでナレッジマネージャー（ナレッジ管理担当者）が内容の正確性や妥当性を確認し、承認を行った上で正式に公開される仕組みだ。これにより、最終的な公開情報の品質責任を人間が担保できるとしている。

BedrockやS3 Vectorsを活用したアーキテクチャ

KnowledgeForgeの実装には、複数のAWSマネージドサービスが組み合わされている。

コンテンツの生成や文章の改善には生成AIサービス「Amazon Bedrock」を採用し、基盤モデルとして「Anthropic Claude Sonnet 4.5」、埋め込みモデルとして「Amazon Titan Text Embeddings V2」を使用する。記事の重複検知には、クラウドストレージ「Amazon S3」の機能である「Amazon S3 Vectors」によるインデックス検索が用いられている。

システム全体の処理フロー制御（オーケストレーション）には「AWS Step Functions」が使われているほか、AWS Lambda、Amazon ECS on AWS Fargate、Amazon DynamoDB、Amazon SQS、Amazon Bedrock Guardrails、AWS KMSが構成要素に含まれている。環境構築にはインフラをコードで定義する「AWS CDK」が利用可能となっている。

補足

AWSは、KnowledgeForgeで採用されている構成パターンについて、生成AIを活用した大規模なドキュメント処理パイプラインを構築する際にも再利用可能な設計モデルであると説明している。