インシデント管理に特化したAIエージェント「Incident Lake」を開発する株式会社SIGQ（本社：茨城県つくば市、代表取締役：金築 敬晃、以下「当社」）は、この度、一般社団法人日本データベース学会（以下、DBSJ）に「維持会員」として入会したことをお知らせいたします。 DBSJ入会背景と目的：産学両面からデータベース分野の発展へ 当社代表の金築は、筑波大学大学院にてデータベースの修士号を取得し、データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム「DEIM2025」および国際学会「DOLAP2026」での登壇実績を有するなど、継続的にデータベース領域の研究に関わってまいりました。 当社が開発する「Incident Lake」は、大規模運用データのリアルタイム統合・検索を技術基盤としており、データベース技術は当社事業の根幹です。昨今、AIが自律的にインシデント対応を行う「AI SRE」の社会実装が進む一方で、AIプロダクトにおけるデータの取り扱いに対する「説明責任」がこれまで以上に強く問われる時代となっています。 この度のDBSJへの入会は、学会での活動を通じて最新の学術的知見を積極的に吸収するとともに、AI SREの最前線など産業現場で得たリアルな知見を学術コミュニティへ還元することを目的としています。産学両面からのアプローチにより、データベース分野全体のさらなる発展に寄与してまいります。 株式会社SIGQ 代表取締役 金築 敬晃のコメント AIがハルシネーションを抑え、正確にインシデントを解決に導くためには、基盤となるデータベースの性能とデータ構造の最適化が不可欠です。私自身、これまで学術研究の場やDEIM、DOLAPといった学会を通じて、アカデミアの知見と産業のブレイクスルーの連携の重要性を実感してきました。 AIの社会実装が進む中、データの取り扱いや説明責任など、実際のビジネス現場だからこそ見えてくる新たな課題も存在します。日本データベース学会への入会を通じ、最新研究の恩恵をプロダクトに実装するだけでなく、私たちが最前線で得た実践的なデータ基盤の運用知見を共有することで、産学の好循環を生み出し、日本のデータ工学の発展に貢献していきたいと考えております。 一般社団法人日本データベース学会（DBSJ）について データ、データベースならびにデータ高度応用・システムを主軸とした科学・技術の振興と人材の育成を図り、学術、文化、産業、社会の発展に寄与することを目的として設立された学術団体です。国内外の関連学術団体と連携し、産学連携や新領域開拓を先導する活動を行っています。 学会について URL：https://dbsj.org/overview/ 維持会員・協賛会員一覧 URL：https://dbsj.org/overview/sponsor/ 「Incident Lake」について 「Incident Lake」は、最先端LLMの進化をエンジンとし、散らばった運用データを統合して意思決定を劇的に速める「インシデント・インテリジェンスレイヤー」です。 蓄積がLLMを研ぎ澄ます「知の集積地」 単なるデータの右から左への処理（プロセッシング）に留まりません。Slackでの対話、既存のチケット管理ツール (ServiceNow、Atlassian Jira 等)に蓄積されている情報、現場の判断といった「生きたデータ」を取り込み、LLMが即座に活用できる形でIncident Lake内に蓄積します。データが溜まるほど、LLMは「その組織特有のルールや過去の教訓」を深く理解し、回答や支援の精度が自己進化し続ける仕組みを構築しています。 既存ツールと協働し、運用の「ラストワンマイル」を資産化する 既存のチケット管理ツールを置き換えるのではなく、それらと併用することで真価を発揮します。 データの資産化：既存ツール（ServiceNow等）に記録される「結果」だけでなく、その過程にある「判断の理由」や「試行錯誤」というラストワンマイルのデータをIncident Lakeが吸い上げ、構造化します。 意思決定のハブ：既存ツールと連携しながら、Incident Lake内に醸成された「組織の知恵」をマネージャーへ提供。情報整理の労力を最小化し、迅速かつ妥当性のある判断を支えます。 Incident Lakeは、使うほどに賢くなる「組織専用の意思決定エンジン」として、エンタープライズ運用のあり方をアップデートします。 ▼ Incident Lakeプロダクト紹介サイト：https://incidentlake.com ▼ Incident Lake導入・業務提携に関するお問い合せ先：https://incidentlake.com/contact 会社