DevOps Agentで運用判断をチーム資産にする ~Agent InstructionsとAgent Skillを継続的に育てる~

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1. DevOps Agentで運用判断をチーム資産にする ~Agent InstructionsとAgent Skillを継続的に育てる~ JAWS-UG千葉支部 #43 AWS DevOps Agent 祭り 2026/07/21 藤岡敦史
2. 自己紹介 藤岡 敦史 フォージビジョン AWSグループ 元バックエンド 現インフラエンジニア 2026 All Certifications Engineer 2026 AWS Top Engineer(Services) 好きなAWS サービス Lambda 著書 CDK DevOpsエンジニア プロフェッショナル テキスト 再来月9/14 から発売予定です! Amazon/楽天で予約受付中
3. 前置き • DevOps Agentの概要は省きます。 ※既に他の発表者から十分に語られているので • DevOps Agentの検証・運用から得られた知見をベースに、 Agent Instructions（AGENTS.md)とAgent Skill（SKILL.md）をメインに話します。 • • カスタムエージェントにも応用できる考え・主張なので、ぜひ皆様に持ち帰っていただけますと ただ、まずはマネージドなDevOps Agentが、手軽に始められてオススメです • 時間も限られるので、考え・仕組みを中心に話します。 • 詳細なデモなどは行いません
4. AIやDevOps Agent導入の現状 AIやDevOps Agentを現場で導入・活用し始めており、一定の成果は得られている！ アラート発報をトリガーと して、即時でAIエージェン トが調査 複雑なリソース構成でも、 依存や影響関係を 横断してチェック ログやメトリクス、操作 履歴などを踏まえた、 一次切り分け 初動や確認作業は大きく変わった。 でも一方で、調査結果に対する判断では大きな変化はなく、 人が行い続けている。
5. 調査はAIに渡した、判断は人のまま AIは調査や仮説を組み立てる。人間は責任を持って判断を行う。 一見すると、抑制が効いてて良い状態にも思えますが… → AIから受け取った結果を、リーダーやベテラン不在での判断が 非常に困難/ボトルネックになる、という事象が頻発した AI活用を通して、「判断」がチームで扱える資産になっていないことに気づけた。 → 判断をチームで扱える運用資産にして、 AIへの段階的な移譲を目指す！
6. 判断の落とし込み チームで管理可能な状態に落とし込むためには、 判断を3つの構成要素に分解できると考えました AGENT SKILL 構成要素 何を落とし込むか ①現場知識 ✓ リソース命名規則、用途や区分の定義 ✓ リソース構成の論理区分、テナントごとのリソース群 ②原則 ✓ 現状の状態だけでなく、変更履歴と 過去の類似事象もセットで考慮する ✓ 商用環境は、切り戻し可能な手順を極力採用 ③判断のロジック・ ✓ 直前の変更とエラー発生箇所が一致する場合、 プロセス デプロイ起因を第一候補とする ⇨これらを、AIの振る舞い・判断をガイドする Agent Instructions と Agent Skill（カスタムスキル）に当てはめて、作成・管理する
7. DevOps Agentでの Agent Instructions設定方法 ✓ Agent Spaceのナレッジで、Instructions（AGENTS.md）を作成・設定できる ✓ 処理フェーズに応じてエージェントタイプが切り替わり、タイプによって DevOps Agentの振る舞い・判断が変わる エージェントタイプ 役割・効果範囲 すべてのエージェント(Generic) 全セッションで共通適用される、汎用設定 チャットタスク アドホックな質問の受け答え・回答、リソース照会 インシデントのトリアージ 事象の仕分けやフィルタリング、既存事象との関連付け インシデント RCA (root cause analysis, 根本分析) 根本原因の分析・特定 インシデントの軽減 分析結果を踏まえた、対処や修正の立案 ⇨Instructionsは、原則と、調査環境全般に薄く当てはまる現場知識を 落とし込むのが有効です
8. DevOps Agentでの Agent Skill設定方法 ✓ 同様にAgent Spaceの”ナレッジ”でSkillを作成・設定できる ✓ Agent Skill 1つにつき、ファイルorディレクトリ を指定 Markdown以外にも、PDFや 画像、CSVなどのファイルに対応 【導入時はまずココから】 チャット形式で手軽にSkillを作成可能 【本格的にチームの運用資産にする】 SkillはGitHubリポジトリで構成管理し、 DevOps AgentにはURLを連携 同期にはAPI実行（UpdateAsset）が必要 ※Instructions（AGENTS.mdも同じ） ⇨Skillは、判断ロジック・プロセスと、特定の調査パターンで必要となる現場知識を 落とし込むのが有効です
9. Agentに渡す判断基準を、どうメンテするか • 判断を落とし込んだInstructionsやSkillは、つくって終わりではない →運用し続けると、考慮なかった例外や不足が見つかっていく… • システムの成長に合わせて、 InstructionsやSkillも継続的に アップデートしていく必要がある！ • 運用の判断基準を、属人化させずチームの運用資産のまま 使い続けるためには、チームでのレビューが重要
10. 運用判断をチームで育てる 運用サイクルのイメージ ①現場の経験者が Instructions/Skillの 初版を書く チームレビューを通して、初動対応 や判断をチーム内で擦り合わせる ⇨ナレッジトランスファーの機会に アップデートするごとに、 Agentの初動対応・判断はレベルアップし、 人の事後対応は徐々に減っていく ②Agentが 初動対応 ⑥PRレビューで 確認・承認 ③人が残った 対応を実施 ④ポストモーテムで、 初動対応の不足を 洗い出し ⑤Instructions/Skillを アップデート InstructionsとSkillを中心として、運用や知識共有を継続的に回す
11. まとめ • AIへの段階的な判断の移譲のために、「現場知識」「原則」 「判断ロジック・プロセス」の3つを、Agent Instructions と Agent Skillに 落とし込むのがオススメ • InstructionsとSkillは、2つのポイントを押さえて継続的にアップデートする 1. チームレビューでメンテして、属人化させない 2. アップデートするタイミングを決めて、継続的に取り組む （ポストモーテムを更新契機にすると良い）
12. ご清聴ありがとうございました