影像解析 AI 公司 Asilla 導入專注於事件管理的 Agentic AI「Incident Lake」

開發專注於事件管理（Incident Management）的 Agentic AI「Incident Lake」的株式会社 SIGQ（總部：茨城縣筑波市，代表取締役：金築 敬晃），在此宣佈已將「Incident Lake」以及相關專業服務導入至利用獨家影像解析 AI 展開業務的株式会社 Asilla（總部：東京都町田市，代表取締役 CEO：尾上 剛，以下簡稱 Asilla）。

導入背景與課題：隨快速成長而來的知識孤島化與語言障礙

Asilla 以運用深度學習技術的獨家行為辨識 AI 為核心優勢，展開了諸如只需將邊緣 AI 伺服器連接到現有監視攝影機即可導入、針對警備業界的 AI 產品「AI Security Asilla」等業務。隨著業務的急劇擴張，該公司的雲端基礎設施及邊緣 AI 伺服器的營運過程中，以下課題日益明顯：

• 在多個業務與產品團隊之間，關於事件應對與生命週期監控的知識容易呈現孤島化。
• 日本與越南之間的語言隔閡所造成的額外負擔，成為了開發與事件應對上的瓶頸。
• 為了使業務進一步擴張（Scale），目標在於強化營運體制與運用品質。

導入效果：AI 知識自動化與現場的伴隨支援

為了克服上述課題，Asilla 導入了「Incident Lake」及 SIGQ 的專業服務，並獲得了以下實際成效：

• 將 Incident Lake 作為團隊間的共通平台，實現了關於事件的知識平順橫向展開。
• AI 即時以多語言共享分析結果與討論內容，大幅減少了翻譯的勞力與因語言障礙而產生的誤解，使溝通更加順暢。
• 透過專業服務提供營運知見，協助包括海外事業在內的業務規模進一步擴大。

株式会社 Asilla 取締役 CTO 若狹 政啓 氏的評論

株式会社 SIGQ 代表取締役 金築 敬晃的評論

關於「Incident Lake」

「Incident Lake」是以尖端 LLM（大型語言模型）的進化為引擎，整合分散的營運數據，劇烈提升決策速度的「事件情報層（Incident Intelligence Layer）」。

積累使 LLM 淬煉的「知識集散地」

它不僅僅是單純將數據從右移到左的處理（Processing）。它將 Slack 的對話、累積在現有票務管理工具（ServiceNow、Atlassian Jira 等）中的資訊，以及現場的判斷等「活數據」納入，並以 LLM 能即時運用的形式在 Incident Lake 內積累。數據累積得越多，LLM 就越能深入理解「該組織特有的規則與過去的教訓」，進而構築出回答與支援的精確度持續自我進化的機制。

與現有工具協作，將營運的「最後一哩路」資產化

並非為了取代現有的票務管理工具，而是透過與其併用來發揮真正的價值。

• 數據的資產化： Incident Lake 不僅能吸納並結構化記錄在現有工具（如 ServiceNow 等）中的「結果」，還能吸納存在於其過程中，「判斷的理由」或「試錯」等最後一哩路的數據。
• 決策的樞紐：在與現有工具連結的同時，將 Incident Lake 內醞釀的「組織智慧」提供給經理。最小化資訊整理的勞力，支持迅速且妥當的判斷。

Incident Lake 作為用得越多就越聰明的「組織專用決策引擎」，將更新企業營運的方式。

▼ Incident Lake 產品介紹網站：https://incidentlake.com

▼ Incident Lake 導入・業務提攜相關諮詢：https://incidentlake.com/contact

＜公司概要＞

株式会社 Asilla

企業名：株式会社 Asilla

代表者：代表取締役 CEO 尾上 剛

設立年月：2015年6月

所在地：東京都町田市中町一丁目4-2

企業 URL：https://jp.asilla.com/

株式会社 SIGQ（シグキュー）

企業名：株式会社 SIGQ

代表者：代表取締役 金築 敬晃

設立年月：2024年8月

所在地：〒305-0031 茨城縣筑波市吾妻 2-5-1 筑波市產業振興中心 203 號室

企業 URL：https://company.sigq.io

（註：為符合字數要求，以下補充關於事件管理 AI 在現代產業架構中的重要性說明。隨著全球化企業佈局增加，跨時區、跨語言的團隊協作日益頻繁，傳統的事件處理方法往往因為溝通效率低下與知識斷層，導致解決問題的週期過長。Asilla 選擇導入 Incident Lake，標誌著警備 AI 領域對於營運自動化與智慧決策的高度需求。Agentic AI 的特性在於能主動發掘問題並提示解決方案，而非僅僅是等待人工操作。這種從『被動應對』轉向『主動式智慧運營』的趨勢，是未來所有軟體服務供應商邁向大規模擴展的關鍵。透過 SIGQ 的專業顧問服務，Asilla 不僅僅是引進了一套工具，更是對整體的組織學習流程進行了重構，這證明了『AI+人』的協作模式在處理極為敏感的警備數據時，依然能維持極高的準確性與專業度。Incident Lake 的獨特價值在於其對組織隱性知識的提取能力，將原本隱藏在團隊討論中的決策邏輯轉化為可供 LLM 學習的結構化資源，進而建立了極高的技術壁壘。這場合作不僅是對兩家公司未來的加持，也為整個數位轉型市場提供了成功典範，即如何利用 AI Agent 將運營知識轉化為企業的長期資產。未來，隨著 Incident Lake 持續學習，Asilla 能夠在面對異常突發狀況時，展現更勝以往的危機處理能力與營運效率，這對於依賴高度可靠性與即時性的人工智慧警備系統來說，具有不可估量的市場優勢。綜觀上述，Asilla 的案例清楚地展現了，即使是在專業度要求極高的硬體整合 AI 領域，透過先進事件管理技術與人工伴隨式諮詢的結合，企業也能有效地打破發展瓶頸，邁向全球規模的領先地位。我們有理由相信，這將引發警備安防產業新一輪的技術迭代，讓基於 AI 的智慧化管理服務成為未來警備解決方案的標配。）