AIが調査して人が判断する障害対応：Slackで人と協働するAIエージェントの設計 - Tabelog Tech Blog

はじめに こんにちは。AIトランスフォーメーション推進部に所属している遠藤怜です。 本記事では、食べログの検索システムの障害対応における初動をSlack上のAIエージェントで効率化した事例について紹介します。 この取り組みはSalesforce主催のイベント「Agentforce World Tour Tokyo 2025」でも事例として紹介されました。 記事内では、AIエージェントをどのように設計・実装し、運用に乗せたかを解説します。 今回作成したAIエージェントは、Slackのスレッドから会話の文脈を読み取り、必要に応じてデータ分析や社内ナレッジ検索、Web検索といったツールを呼び出します。そして、調査結果を整理した上で、状況に応じた回答や提案を行います。 障害対応の流れと役割 本事例における障害対応フローと、AIと人間が協働するための役割分担は以下の通りです。 現状把握・原因調査（

[ebo-c]

いつの間にかSlackにいて進化していった障害対応botのお話です

[misshiki]

Slack 上で障害対応を支援する AI エージェントを設計。アラートで自動調査・手順提案を行い、人は提案の妥当性確認と実行のみ担当。Human-in-the-Loop で安全性を確保しつつ初動効率を改善。