はじめに
マットレスを購入したら心なしか睡眠の質が良くなったような気がする今日この頃
初めましての方は初めまして
DX開発事業部の小山です。
幕張メッセで開催された「AWS Summit Japan 2026」に参加してきました。
今回はセッション「生成AI × MCPで切り拓く次世代SRE！ 自律型運用への挑戦と開発者体験の進化」に関するレポートです。
「生成AIによって運用は、SREはどう変わったのか」
「運用担当者のみならず、開発者にとっても分かりやすい運用とは」について本セッションで得た知見をお届けしたいと思います。
セッション情報
トヨタグループのモビリティサービスを技術で支える KINTOテクノロジーズ。同社の SRE チームは、New Relic 導入後に直面した「現場での活用が進まない」という壁を、生成 AI の力で鮮やかに突破しました。属人的で難解なエラー解析から原因特定までのプロセスを自動化し、調査時間を極限まで圧縮。多くの組織が悩む「運用の民主化」を実現し、開発者体験を飛躍的に向上させた SRE チームの実践知をご共有します。
SREとは
AWSにおいてSREの定義としては以下が該当します。
サイト信頼性エンジニアリング (SRE) は、ソフトウェアツールを使用して、システム管理やアプリケーション監視などの IT インフラストラクチャタスクを自動化する方法です。
New Relic 福井氏のターンでは
この定義の上でこれからは生成AIと共に進化する時代であり、フルスタックに情報を取得し事象を把握することが肝要であるとスライドにて説明されています。
ですが、フルスタックに情報を取得するということは今まで以上にテレメトリーデータは増えていきます。
生成AIと協働することによって課題の解決、信頼性の向上を図る時代へと変わっていくと説明されております。
以下からはKINTOテクノロジーズ 粟田氏のターンとなります。
New Relic活用に伴う種々の課題を生成AI × MCPでどう解決していくか
その変化について記載していきます。
SREにおける課題
まず本セッションにおいて、生成AIはSREの役割を置き換えるものではなく、増幅させるためにあるものとしています。
目的はあくまで信頼性と開発速度の両立であり、障害の低減、開発体験の向上は変わらず進めていくものです。
ですが、ツールを導入しただけというのは活用できている状態とは言えず、種々の課題があります。
そこで登場するのが生成AIです。
生成AIによって調査を自動化し、結果を要約してSlackに通知する。
これによって初動調査の所要時間が短縮され、さらにSlackを見ることのできる人ならば誰でも障害情報を把握できるため、情報格差も少なく障害対応にあたることができます。
さらにMCPを活用することでより障害を深掘りし、判断に集中できる仕組み作りについての説明がありました。
New Relic MCPの活用により、Slackにて通知された障害をより深く調査することが可能になったと説明しています。
生成AIによる初動調査に加えてNew Relic MCPによる深掘りによって、人間は事象の判断とサービスの改善に集中できるよう変化したと説明しています。
生成AI × MCPでSREはより広く民主化されました。
自律型運用等粟田氏の語る展望も踏まえて、自分も運用におけるAI活用を更に考えていきたいと感じました。
おわりに
今まで存在した情報の取捨選択、ツールの利用、学習負荷といったハードルも生成AI × MCPによって大きく低減することが可能であることがわかりました。
今回はNew Relic、AIを中心にセッション情報をお届けしましたが、この内容を通じてその他運用情報(アップデート通知等)もAIによって負荷を下げつつ、より本質的なビジネス価値の提供に沿う形で活用できるのではと感じています。
本記事が皆様のお役に立てれば幸いです。
最後までお読みいただきありがとうございます。
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