AI エージェントを組織構造に乗せる – PLAY が AWS DevOps Agent で築いた全社共通のインシデント対応基盤 | Amazon Web Services

Amazon Web Services ブログ AI エージェントを組織構造に乗せる – PLAY が AWS DevOps Agent で築いた全社共通のインシデント対応基盤 本ブログは株式会社 PLAY プラットフォーム本部 技術基盤部 技術推進グループ テックリード 市川 賢 様の監修のもと、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 金目 健二が執筆いたしました。 AI エージェントの運用における課題 生成 AI の普及により、インシデント対応に AI エージェントを利用する取り組みが各社で進められております。一方で、検証環境では有用性が確認できても、実際に本番運用へ組み込む段階になると、エージェントの分析精度とは別のところで検討が止まるケースが見られます。「どこまでをエージェントに任せてよいのか」が組織内で合意されていないこと、複数のプロダクトを持つ組織において「誰がエージェン

[misshiki]

障害調査をAIに任せるには、見るべきログ・コード・調査順をスキルに明記。結果は元のSlackスレッドへ返し、修正判断は人が行う。

[mkusaka]

PLAYがAWS DevOps Agentで一次トリアージを自動化。Slack/CloudWatch連携やSimHash重複抑制で調査を5〜10分に短縮。

[nguyen-oi]

Slackスレッド内で完結させて判断は人間に委ねる設計が現実的で好感持てる ツール連携のMCPサーバー自作も参考になる

[kiririmode]

AIエージェントの展開では、「エージェントを中央組織が所有する」のではなく、「実行基盤・ガードレールは横断組織、エージェントを有能にするドメイン知識は各プロダクト組織が所有する」という分散所有モデル