AI時代の開発とPlatform Engineeringについて考える

Kazuto Kusama @jacopen Product Evangelist @PagerDuty Japan Organizer @Platform Engineering
Meetup Founder @Cloud Native Innovators Association

AI、やばいっすね！

AIやばい特にこの半年がやばい Devin, Cursor, Cline, Claude Code, Gemini CLI… 空前のMCPブーム

94%の組織が、AIを「重要」または「不可欠」と見なす Google Cloudのサーベイによると、 94%の組織がプラットフォームエンジニアリングにとってAIは「重要」または「不可欠」と見なしている Is your platform ready
for 2025? New research on platform engineering reveals the secret to success より引用 https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/new-platform-engineering-research-report?hl=en

Platform Engineeringは AIの影響で、根本から変わっていく

これまで話してきた、Platform Engineeringとは開発者体験と生産性を向上させるためにセルフサービスで利用できるツールチェーンとワークフローを設計・構築する分野

Platform Team • Platform Teamが提供するゴールデンパスに沿ってもらうことで、開発者の認知負荷を軽減し生産性を高める • 認知負荷を軽減するための、適切な抽象化レイヤーを提供する

ゴールデンパス例えば • 新規サービス生成時に使えるテンプレート • テストやCI/CDパイプラインのセットアップスクリプト • モニタリングやログ収集などの運用機能のガイド

それ、AIで出来るよ

抽象化レイヤー • プロビジョニング抽象化 ◦ Terraformモジュールとかサービスカタログとか • ランタイム抽象化 ◦ Kubernetes +
tools ◦ Application Platform • デプロイメント抽象化 ◦ CI/CDテンプレート ◦ アプリケーションマニフェストテンプレート • 運用抽象化 ◦ Runbook as code ◦ SLOテンプレート ◦ アラートポリシーセット

それ、AIで出来るよ • AI時代だと、面倒なコーディングの多くをAIが代行してくれるため、独自抽象化レイヤーの需要が減る • むしろ独自の抽象化レイヤーが、AIによる自動生成の妨げになってしまう可能性も

つまり、AI時代において Platform Engineeringは従来のやり方が通用しなくなってくる

では、AIの時代に Platform Engineeringは不要なのか？

今後起こりうること

開発チームのダウンサイジング • 従来のTwo-pizza ruleが当てはまらなくなる可能性 ◦ 2つのピザを分け合える、7人から8人くらいのチームがいいというやつ • 2，3人による精鋭が、AIを駆使して高速に開発してくほうが効率がいい • 従業員数が変わらなくても構成できるチーム数が増える=多くの開発ができ
るようになる ⇨ そうやって登場したたくさんのチームが、AIを活用して好き勝手なスタックで開発を始めたら・・・？短期的には効率が上がるかもしれないが、中長期には大きな技術負債になってしまう可能性が高い。アーキテクチャの整合性や人材の育成、セキュリティ、インシデント管理いずれの面においても課題あり

フルサービスオーナーシップの普及 • 運用だけを担うチームが成立しづらくなってくる ◦ AIによって高速に、大量に生み出されるアプリケーションを全て引き受けるのは困難 ◦ 単にインシデントをディスパッチするだけの存在になりかねない • 開発した人が運用まで責任を負う、You
build it, you run itのスタイルが主流となっていく • AIの支援を受けながら or AIが主導権を握る形で、少人数でも運用出来るような仕組みが必要不可欠になる

ガバナンスがより重要に • 悪気なくミスをするAIに備えるため、よりガードレールの重要性が増す • 情報セキュリティや法規制の観点でも、AIを適切にコントロールしてルールを逸脱しないようにする

むしろAI時代だからこそ Platform Engineeringが重要

Self-ServiceからSelf-Drivingへ • これまでIDPに求められていたのは、Self-Service要素だった ◦ ポータルから必要なものをクリックしてパラメータを入れるとセルフサービスでリソースを調達できる ◦ 提供されるテンプレートを元にカスタマイズ ◦ 抽象化により、対象への知識がなくても自身で調達ができるようになる
• AIに「ボタンは要らない」 ◦ 多少コードの記述量が多くてもAIは苦にしない ◦ 汎用的な知識は豊富に持ち合わせているため、抽象化を行わなくてもスムーズに動ける ◦ むしろ十分なコンテキストが共有されない独自の抽象化のほうがAIにとって難しい ⇨ AI時代に求められるのは、Self-ServiceなPlatformではなく、AIが自ら判断して自由に動けるSelf-DrivingなPlatform

Policy-ﬁrst Guardrail • AIが自由に動けるようにしたいからこそ、しっかりとしたガードレールを作る ◦ ガードレールの中であれば好きにやっていいよという形にする • Azure Policy
• Open Policy Agent • Sentinel / OPA with HCP Terraform

コンテキストの供給 • AIがSelf-Drivingするのに必要なコンテキストを適宜供給、および利用しやすいインターフェースを提供 • MCPが標準に ◦ Azure MCP Server
◦ Terraform MCP Server ◦ etc… • どのMCPを使うべきなのか、Platform Teamが主導してまとめる

for 人　から for AI に • 人がカスタマイズするためのテンプレートから、AIが活用するためのテンプレートへ ◦ AIによるハルシネーション、ポリシー逸脱を防ぐ補助線としてのテンプレート
• 人のためのドキュメントから、AIのためのドキュメントへ ◦ CLAUDE.mdやGEMINI.md、.cursorrulesのようなAIに指示をだすためのドキュメントの共有・ナレッジ共有 ◦ とはいえ引き続き人へのドキュメントも重要

AI Integrated IDP • Internal Developer PlatformにAIの機能が統合される • MCP Serverを提供するなど。独自の抽象化を取り入れる場合は、セットで提
供すると良い • ただしやり過ぎ注意。あくまでも必要とされる機能から提供していくこと

Platform Team / Engineerは何をやるのか

人間とAIの棲み分け • Platform as a Productは人間が中心でなければ回らない ◦ 顧客(開発者)が求めているものを吸い上げ、プラットフォームに反映する ◦ AIがレコメンドすることはできるが、信用されるものにはならない
◦ Platform Teamが信用を積み上げていくアクティビティが、今後より重要に

誰に何をどうやってプラットフォームの利用者 ◦◦という価値を技術ツールチェーンワークフローここにちゃんとフォーカスすること
これを継続的に回せること 2年以上前に作ったPlatform Engineeringの図

誰に何をどうやってプラットフォームの利用者 ◦◦という価値を技術ツールチェーンワークフロー人間が中心
これを継続的に回せること AI時代だとこうなる AIが中心

社内でAIにもっとも精通した人間になる • 今後AIの要素を一切入れないPlatform Engineeringは存在しなくなる • AI CoEの要素をPlatform Teamが担う ◦ これまでのPlatform
EngineeringもCCoEに近い要素があった • アプリケーションの開発からインフラの構築・運用、ガバナンスまですべての領域においてAIを活用していく選択肢を持つこと。それに必要な情報を追うこと

今すぐにでもやるべきこと • ChatGPTと会話したことくらいしかありません・・・じゃダメ • AIを活用してアプリケーションの開発からデプロイまで通しでやること ◦ まずは自分でやってみないと感覚がつかめない ◦ 個人的にお勧めはClaude Codeだが、Copilot
agent modeでもCursorでもCline でもGemini CLIでもOK ◦ デプロイ先も、AzureでもいいしCloudﬂareでもVercelでもなんでもいい • 触っているとあれこれ足りないところ、気になるところが見えてくるはず。じゃあそこをPlatformがどうカバー出来るか考える

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