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AIで開発爆速化、運用監視はもう限界？三菱電機「3人＋AI」が挑んだ自動化の舞台裏
生成AIによる開発の高速化に伴い、システムの複雑化と運用監視の負荷増大が深刻な課題となっている。この難題に挑み、成果を出しているのが三菱電機だ。同社は、形式の異なるログの解析から可視化までを自動化するAI基盤「YAGRA」を開発。しかも、開発を担ったのはわずか3人の兼任チームだった。いったい、どのような仕組みで自動化を実現したのか。そして、AIエージェントとの共同開発で直面した「3つの課題」とは何か。AIで開発爆速化が生んだ“副作用”
ソフトウェア開発の現場で、生成AIの活用が急速に広がっている。各種調査によれば、開発者の8割以上が開発プロセスでAIツールを利用しているとされ、GitHubでも新たに参加した開発者が1年間で3600万人に上るなど、開発の裾野は大きく広がっている。AIによってコード作成の効率が高まり、ソフトウェア開発はかつてないスピードで進化しつつある。
しかし、開発の高速化による“副作用”も起きている。AIによってコードを素早く作成できるようになった一方、システム全体の複雑さが増し、運用管理が追いつかない状況が生まれつつあるのだ。
実際、AIを導入した組織では、ソフトウェアのリリースにおける安定性が低下する傾向を示した調査もある。開発が速くなるほどシステムの変更頻度も増え、監視すべき対象が次々と膨れ上がっていく。開発の効率化が、かえって運用現場の負担を増やすという皮肉な状況が生まれている。
特に厄介なのが、システムの稼働状況を把握するための「可視化」だ。クラウドやコンテナなどのインフラ監視は普及しているものの、アプリケーションやAI・LLMなど、監視が十分に行き届いていない領域も少なくない。さらに、システムごとに異なるログ（動作記録）を分析し、監視用のダッシュボードを構築するには、専門知識と膨大な手間がかかる。
こうした「監視立ち上げの壁」を、どう乗り越えればよいのか。この難題に挑んだのが三菱電機だ。同社は生成AIを活用し、従来は人手に頼っていたログの解析から可視化までを自動化する仕組みを開発した。だが、形式の異なるログを、どうやってAIに解析させるのか。さらに開発現場では、AIの能力が高すぎるがゆえの思わぬ問題も起きていた。
しかし、開発の高速化による“副作用”も起きている。AIによってコードを素早く作成できるようになった一方、システム全体の複雑さが増し、運用管理が追いつかない状況が生まれつつあるのだ。
実際、AIを導入した組織では、ソフトウェアのリリースにおける安定性が低下する傾向を示した調査もある。開発が速くなるほどシステムの変更頻度も増え、監視すべき対象が次々と膨れ上がっていく。開発の効率化が、かえって運用現場の負担を増やすという皮肉な状況が生まれている。
特に厄介なのが、システムの稼働状況を把握するための「可視化」だ。クラウドやコンテナなどのインフラ監視は普及しているものの、アプリケーションやAI・LLMなど、監視が十分に行き届いていない領域も少なくない。さらに、システムごとに異なるログ（動作記録）を分析し、監視用のダッシュボードを構築するには、専門知識と膨大な手間がかかる。
こうした「監視立ち上げの壁」を、どう乗り越えればよいのか。この難題に挑んだのが三菱電機だ。同社は生成AIを活用し、従来は人手に頼っていたログの解析から可視化までを自動化する仕組みを開発した。だが、形式の異なるログを、どうやってAIに解析させるのか。さらに開発現場では、AIの能力が高すぎるがゆえの思わぬ問題も起きていた。
この記事の続き ＞＞
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・「未知のログ」もAIが自動解析…三菱電機「YAGRA」の驚きの仕組み
・わずか3人で開発…「4人目のメンバー」はAI。役割分担と鉄則とは
・開発で直面した「3つの課題」と防止策
・夜間の障害もAIが自動復旧？ 三菱電機が描く運用の未来
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