【調查報告】SIGQ發布「2026年事件應對個人依賴現況調查」
「事件應對依賴特定一人」佔72.0%，其中88.9%意識到關鍵人員離職風險～約三成致力於解決個人依賴的組織回答「未見改善」。突破口在於設計「可用的知識」～
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- 📰 發表: 2026年4月2日 20:10
開發專注於事件管理的Agentic AI「Incident Lake」的株式會社SIGQ（讀音：シグキュー，總公司：茨城縣筑波市，代表董事：金築敬晃），針對SaaS・網路產品開發企業的VPoE・工程經理・SRE負責人・技術主管共250名對象，實施了「2026年事件應對個人依賴現況調查」，並公開了調查結果。
調查摘要
本次調查揭示了事件應對中的以下重點：
・關於事件應對，72.0%的組織回答「依賴於特定的1～2人」。其中88.9%回答「有1～2年內離職的風險」，凸顯了業務連續性的威脅。
・解決個人依賴的措施中，「曾嘗試但未見改善」（32.4%）為最多。這表明僅靠文件整備等靜態措施，無法達到根本性解決。
・解決問題最重要的途徑，過半數的53.2%回答「科技的運用」。對「知識共享」和「AI・自動化」的期待遠超人力措施。
・69.6%對導入專用工具或平台回答「積極」。這證實了對系統化隱性知識、減少個人判斷機制的強烈需求。
調查實施背景
隨著SaaS和雲端服務的普及，企業運營的系統複雜性逐年增加。當發生故障或事件時，迅速應對會影響服務的可靠性，並直接關係到業務的持續性，成為一項經營課題。
另一方面，現場「沒有那個人就無法應對」的個人依賴現象已成為常態。知識集中在特定的工程師或經理身上，導致深夜・假日應對的負擔偏重，造成過度疲勞，並在許多情況下導致優秀人才的流失。
SIGQ實施本次調查，旨在定量掌握「事件應對的個人依賴」的普及程度及其對企業的影響。
調查結果重點
1. 七成組織感受到個人依賴，九成意識到關鍵人員離職風險
對於「您是否感覺事件應對集中或依賴於特定的1～2人？」的問題，72.0%回答「依賴」（「強烈依賴」31.2%，「有些依賴」40.8%）。
此外，回答「依賴」的受訪者被問及「該人才在未來1～2年內離職、轉職或調動的可能性」時，88.9%回答「有可能」。其中35.56%有具體的依據，例如轉職活動的跡象。這揭示了一種定時炸彈般的狀態，即應對故障的能力可能在某天突然崩潰。
2. 個人依賴最嚴重的業務是「日誌分析」56.1%和「初步判斷」51.7%
依賴人才所承擔的具體業務中，最多的是「故障原因調查・日誌分析（56.11%）」，其次是「初步警報接收・初步判斷（51.67%）」。這表明個人依賴在需要基於過往經驗和直覺進行即時判斷、難以手冊化的領域中進展最快。
3. 原因為「時間不足」、「知識未共享」、「技能差距」三者並存
個人依賴的原因中，「沒有時間進行輪調或培訓（43.6%）」、「知識未文件化・共享（40.0%）」、「特定人才技能突出，其他人無法跟上（37.6%）」三者佔據前列。這形成了一個惡性循環：由於知識未共享而依賴特定人員，該人員因忙碌而無法進行培訓，進一步加劇了個人依賴。
4. 「文件做了，但沒人看」——僅靠靜態整備無法解決問題
關於解決個人依賴的措施狀況，最多回答是「以前嘗試過，但沒有太大改善（32.4%）」（「幾乎解決」僅佔16.8%）。
儘管努力集中在「知識文件化」，例如整備Wiki和創建操作手冊，但僅靠這些並未被利用，也未能解決問題。另一方面，僅有12.63%的組織致力於「利用AI・工具進行自動化・效率化」，表明科技解決方案仍處於初期階段。
5. 無法採取行動的組織最大障礙是「經營層關注度低」32%
尚未著手解決個人依賴問題的組織（n=50）的最大原因是「組織優先順序未提高（上司・經營層關注度低）（32%）」。
不處理的風險包括「特定工程師過度負荷・疲勞・離職（39.6%）」和「應對品質・速度不均（38.4%）」，凸顯了現場危機感與經營層認知之間的差距。
6. 53.2%優先選擇科技解決方案，69.6%對工具導入持積極態度
關於解決個人依賴問題最重要的事項，「建立文件化・共享事件應對知識的機制（28.0%）」和「利用AI或自動化工具減少個人判斷（25.2%）」佔了過半數。
對於專用工具・平台，69.6%也回答「積極導入」，證實了對系統性解決方案的強烈需求。
調查報告（共11題）下載
本次調查的詳細結果（共11題的統計數據・圖表・分析）彙整而成的完整報告，可從以下連結免費下載。
下載網址：https://incidentlake.com/incident-management-report-202604
調查概要
調查名稱：2026年事件應對個人依賴現況調查
調查方法：Freeasy線上問卷
調查對象：參與系統故障（事件）應對的SRE負責人・EM・VPoE・技術主管
有效回答數：n=250名
調查問題數：共11題（個人依賴的現況・原因・風險・對策狀況・工具導入意向）
調查期間：2026年3月實施
株式會社SIGQ 代表董事 金築敬晃的評論
透過本次調查，再次凸顯了事件應對中的個人依賴並非「有朝一日需要處理的課題」，而是與核心人才離職風險直接相關的「目前正在進行中的嚴重經營課題」。
在現場，許多組織已邁出文件整備的第一步。然而，當事件發生時，卻面臨「已創建的文件未被利用」的困境。現在所需的，不僅僅是靜態的文件管理。它是一種「可用的知識」機制，由AI結構化資深專家的隱性知識，並在緊急情況下主動支援決策。
「依賴的關鍵人員離職風險高達88.9%」這一事實表明，這已不再是僅靠現場努力就能解決的問題。我確信，經營層應將此視為業務連續性的「知識保險」，並以緊迫感加以處理。透過Incident Lake，我們將支援此課題的根本解決。
關於「Incident Lake」
「Incident Lake」是一個「事件智慧層」，以最先進的LLM進化為引擎，整合分散的營運數據，大幅加速決策。
累積磨礪LLM的「知識集散地」
它不僅僅是將數據從左到右處理（processing）。它擷取Slack上的對話、現有票務管理工具（ServiceNow、Atlassian Jira等）中累積的資訊、現場判斷等「活生生的數據」，並以LLM可立即利用的形式儲存在Incident Lake中。數據累積越多，LLM對「該組織特有的規則和過往教訓」理解越深，回答和支援的準確性將持續自我進化，建立起這樣的機制。
與現有工具協同，將營運的「最後一哩路」資產化
它並非取代現有票務管理工具，而是與其並用才能發揮真價。
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數據資產化：Incident Lake不僅擷取現有工具（ServiceNow等）中記錄的「結果」，還擷取過程中「判斷的理由」和「試錯」等最後一哩路的數據，並將其結構化。
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決策中心：
常見問題
事件應對中的個人依賴問題有多嚴重？
調查顯示，72.0%的組織依賴於1-2名特定人員，其中88.9%的人意識到關鍵人員離職的風險。
解決個人依賴問題最重要的途徑是什麼？
超過半數（53.2%）受訪者回答「利用科技」，特別是對AI和自動化抱有高度期望。
株式會社SIGQ的「Incident Lake」是什麼樣的產品？
它是一款專注於事件管理的Agentic AI，是一個「事件智慧層」，整合分散的營運數據，並利用LLM支援決策。