何ができるのか？：自律型AI「Incident Lake」の機能とメリット
SIGQが提供する「Incident Lake」は、システム障害発生時にAIエージェントがログ（システムの記録情報）を能動的に集約・分析し、問題解決への最短ルートを提示する自律型AIです。
これにより、情報システム担当者やマネージャーは、何が起きているかの確認作業に時間を費やすのではなく、「どう判断すべきか」という本質的な意思決定に集中できるようになります。結果として、システム停止時間（ダウンタイム）を大幅に短縮し、企業の信頼性維持に貢献します。
どんな課題を解決するのか？：セキュリティとデータ主権の確保
今日の企業システムにおいて、システム障害は経営リスクに直結します。特に金融機関、公共サービス、社会インフラといった分野では、障害対応に関わるログやシステム構成情報といった機密性の高いデータを、外部のクラウドサービスに預けることができないという課題がありました。また、一般的なLLM（大規模言語モデル：AIの一種で、自然言語処理を行う技術）では、セキュリティポリシー上、機密データを入力できないケースも少なくありません。
さらに、多くのLLMが海外のサーバーで稼働しているため、これらに依存することは、企業の重要な情報（データ主権）やサービス継続性においてリスクとなります。国家安全保障や経済安全保障の観点からも、国内のインフラ上でAIを稼働させるニーズが高まっています。
「Incident Lake」は、これらの課題に対し、機密データを外部に出すことなく、国内のセキュアな環境で自律型AIによるインシデントマネジメントを可能にすることで、高いセキュリティ要件を持つ企業のニーズに応えます。
対象企業と提供形態：エンタープライズ向け「完全国内稼働」AI基盤
本サービスは、金融、公共、社会インフラなど、特に高度なセキュリティ要件を持つエンタープライズ企業を主な対象としています。
ゲットワークスが持つ水冷GPUインフラと閉域GPUハウジング環境（外部から隔離されたGPU専用のデータセンター環境）上に、「Incident Lake」で使用するローカルLLMの稼働環境が構築されます。これにより、パブリックなLLMを利用できない企業でも、セキュリティポリシーを満たした形でAIエージェントによるインシデント対応を実現します。
また、Incident Lakeのアプリケーション本体も閉域網環境で稼働するアーキテクチャで提供され、データが外部クラウドに一切出ない構成を実現します。両社は2026年8月より共同実証を開始し、導入から運用までを一貫して支援する体制を整えています。
セキュリティへのこだわり：閉域網とローカルLLM
本協業の最大の特徴は、以下のセキュリティ対策にあります。
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閉域網: 外部インターネットから物理的または論理的に完全に隔離されたネットワーク環境でサービスを提供します。これにより、機密データが外部に漏洩するリスクを最小限に抑えます。
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ローカルLLM: AIの核となるLLMを、お客様の管理下にある国内インフラ上で稼働させます。これにより、機密性の高いデータが外部のLLMサービスに送信されることなく、安全にAIを活用できます。
これらの取り組みにより、データ主権と経済安全保障に対応した「ソブリンAI（自国の主権下で管理・運用されるAI）」基盤として、安心・安全なデジタル社会の実現に貢献します。
導入・問い合わせ方法
SIGQとゲットワークスは、閉域網・ローカルLLM構成の「Incident Lake」を、高度なセキュリティ要件を持つエンタープライズ企業に向けて共同で市場展開します。導入から運用保守まで一貫したサポートが提供されます。
詳細情報やお問い合わせについては、以下の企業ウェブサイトをご参照ください。
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株式会社SIGQ: https://company.sigq.io/
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株式会社ゲットワークス: https://getworks.co.jp/
株式会社SIGQについて
SIGQは、AIエージェント技術でシステム運用の自動化・高度化を実現するスタートアップです。「Incident Lake」は、インシデント発生時のデータ収集から原因特定までを自律的に行い、経営層やステークホルダーが必要とする情報をリアルタイムに可視化します。これにより、現場のSREチームだけでなく、組織全体のインシデントマネジメントという経営課題を解決し、属人化を排除した強靭な組織体制への変革を推進します。
株式会社ゲットワークスについて
ゲットワークスは、コンテナ型データセンターの構築・運用および水冷GPUインフラを手がける企業です。国内300棟を超えるコンテナ型データセンター構築実績と、高密度なGPUサーバーを支える水冷インフラの運用ノウハウ、閉域接続を前提としたGPUハウジング環境を強みとしています。生成AIの普及に伴うGPU需要に応えつつ、機密データを外部に出すことなく国内インフラ上でAIを稼働させる「ソブリンAI」基盤の実現を推進しています。
