SREは、MCPとAutopilotをこう使え！

New Relic MCPとSRE Agent改めNew Relic Autopilotを使い倒して見えてきた、現場のBefore/Afterをご紹介します。

SRExAIで、障害対応はどう変わるのか？
インシデント対応中、お布団から出る回数は減らせるのか？
を現場目線でお話しします。

AWS Summit出張編をブラッシュアップした再演LTです。

Transcript

1. New Relic AI機能やってみたLT＆事例共有ナイト by NRUG Vol.19 SREは、MCPと Autopilot を こう使え！ 小原 一真 株式会社ベガコーポレーション / SRE 兼 直営店システム部 部長 01 / 18 @kazumax55 #NRUG
2. ABOUT / NRUG SRE 部 “ぬるぐ” NRUG SRE支部 のあゆみ 2022.05 Vol.1 俺たちのSREとNew Relic 2022.10 Vol.2 俺たちのSREとNew Relic 〜ぶっちゃけSREって必要なの？編〜 2023.05 BOOK 書籍出版『俺たちのSREとNew Relic -書籍編-』 2023.06 Vol.3 俺たちのSREとNew Relic 〜俺たちがやりたかったO11y編〜 2023.09 番外編 FutureStack Tokyo — NRUG 2周年特別版 2026.02 Vol.4 はじめてのSLI/SLO設計ハンズオン入門編 2026.06 番外編 AWS Summit 2026 NRUG SRE支部 出張編 2026.09 番外編 NRUG Vol.19 LT（AWS Summit出張版をブラッシュアップして再演） 02 / 18 支 #NRUG
3. ↗︎ SPEAKER 自己紹介 家具インテリア D2C 事業 商品開発から販売まで一気通貫 小原 一真 @kazumax55 株式会社ベガコーポレーション SRE 兼 直営店システム部 部長 📍 東京 (リモート) ＞ 本社は福岡 #SRE #New Relic #NRUG SRE支部 運営 著書 / 技術書典にて発売中 俺たちのSREとNew Relic -書籍編ぜひチェックしてください！ 2004 2006 2022 2026.09 現在 福岡にて創業 自社ECサイトOPEN 実店舗 展開開始 実店舗 18 店舗展開 今後も出店拡大中！ 03 / 18 #NRUG
4. ALERT · SEVERITY UNKNOWN 02:47 深夜、アラートが鳴る。 布団から起き上がり、調査がはじまる―― 01 02 03 04 アラートの内容を確認する New Relic にログインして 関連エンティティを探る 原因 影響範囲を特定して トリアージ Slackに報告して布団に戻る 調査結果： · 時的な問題。サービス影響なし。 そのあと：脳が覚醒、なかなか寝付けない…😳 この調査、最初からAIがやってくれたら… お布団から出る回数が減らせるのでは？？ 一 ・ 04 / 18 #NRUG
5. TODAY 今日話すこと 01 New Relic MCPの使い方 02 New Relic Autopilotの使い方 03 New Relic MCP × Autopilot で変わったこと 04 AIの力でお布団から出る回数は減ったのか？ 05 今後やりたいこと 06 実践のコツ 05 / 18 自然言語で調査が革命的に楽になる オンコールがちょっと楽になる 現場の Before / After 実際のSlackと、作り方と踏んだ罠 Memories の有効化と、プロンプトの工夫 オブザーバビリティがAI活用の前提 #NRUG
6. ▶︎ 01 New Relic MCPの使い方 自然言語で、New Relicの調査が革命的に楽になる BEFORE AFTER 手動でエンティティを渡り歩く 「過去1週間の問題を教えて」 × × × New Relicにログイン 「ログから受注番号XXXを消した人を特定して」 ✓ 自然言語で簡単に調査依頼 ✓ エンティティもログも横断して調査 ✓ NRQLや深い知識がなくても大丈夫！ 関連エンティティ（＝監視対象の単位）を探して開く 各エンティティを渡り歩いて調査 × 色々と知識が必要なこともある（NRQL等） × 時間がかかる！ 06 / 18 ⚡ 調査 → 分析 → レポート作成まで、ぜんぶ一気に #NRUG
7. 01 New Relic MCPの使い方 実例 New Relic MCPサーバと接続したAIに、ざっくりした指示を与えるだけで調査・分析を自動化できる New Relic MCPサーバと接続したAIに 「過去1週間の問題を教えて」 のようなざっくりとした指示を与える だけで、専門知識がなくてもデータを 集めて分析結果を報告してくれる✨ 🔴 しかも勝手に2アカウント横断 POINT 1m33s で完了 調査 → 分析 → レポートまで ⚡ 間業ではありえないスピード！ 07 / 18 #NRUG 自 人 動実施
8. ▶︎ ▶︎ 02 New Relic Autopilotの使い方 コンソールで直接質問も、アラートで自動調査も。SREもDevも、調査の負担から解放 チャット機能 アラート自動調査 New Relicのコンソール上で直接質問できる。 アラートのNotification先に設定するだけ。 MCPがチャットから使えるイメージ。 自動で問題を調査し、レポートまで自動作成！ → この後 実例1 で実際の画面を紹介 → この後 実例2 で実際のレポートを紹介 step 01 step 02 / AI step 03 アラート発火 Autopilot が自動調査 調査結果レポート 08 / 18 #NRUG
9. 02 New Relic Autopilotの使い方 実例１ AI環境がなくてもNew Relic Webコンソールから、AIに質問できる POINT 09 / 18 ブラウザだけで完結！⚡ AI環境がなくても問い合わせ可能！ #NRUG
10. 02 New Relic Autopilotの使い方 実例２ アラートのNotification先に設定すると、アラート発生時に自動で調査を実施してくれる 自動分析し結果報告 分析結果のサマリー エラーパターン集計・根本原因分析 関連アラート履歴調査 相関分析 推奨アクションの提示 POINT 復旧時間を短縮 自動調査されることにより 何が起きたのか？からではなく この辺りが怪しいのか！から調査スタート ⚡ インシデント初動を 10 / 18 幅に 速化！ 高 大 #NRUG
11. 03 New Relic MCP × Autopilot で変わったこと 現場の Before/After SRE Dev 障害対応を高速に横断調査 開発者が自分で原因調査 BEFORE BEFORE APM → ログ → 別サービスを手動で渡り歩く 相関は手作業で組み立て（数十分かかることも） Dev「このエラー何ですか？」→ SREにSlackで質問 SREが調査して回答（待ち時間が発生） AFTER AFTER 「障害の原因を調べて」 「エラーレートが上昇、原因は？」 → 複数エンティティを横断し、ボトルネックを自動特定 → MCPやAutopilotに直接問い合わせ、原因を特定 数十分かかっていた横断調査が、数分で完了 NRQL不要・自然言語で、自分で原因に到達 割り込み対応が減り、信頼性改善に集中 SRE待ちゼロで開発を止めない POINT ⚡ 専 知識（NRQL）不要 — SRE も Dev も、調査時間を 然 「調査の 主化と 語で誰でも短時間で調査できる 幅短縮して本来の仕事に集中できる！ 11 / 18 大 民 言 自 #NRUG 大 門 幅な効率化」
12. 04 AIの力でお布団から出る回数は減ったのか？ Q. オンコール時、お布団から出る回数は減らせる？ A. ✅ 今は減らせる！（6 時点では惜しくも×でした） 【6月時点】◯ PC なら 【6月時点】✗ スマホだと Webコンソールに遷移すれば分析結果が 動表 モバイルアプリが Autopilot の分析結果表 結局、PCを開くことに に 対応 ⭐ 実現：オンコール調査が Slack だけで完結、お布団から出ずに対応できる仕組みが完成 Slack通知 → Autopilot が スマホでスレッドを 動調査 → 結果をアラートのスレッドへ るだけで状況把握、 動投稿 次対応まで完了 PCを開く必要がなくなり、「お布団から出る回数」が本当に減った ⚠ 注意：Autopilot は Advanced CCU を消費します。アラートの閾値設計と合わせて、計画的な導 12 / 18 を。 入 自 示 非 一 示 自 月 自 見 #NRUG
13. 04 実際、Slackはこうなる アラート通知 →「調査中です」→ Autopilotの分析結果。ぜんぶ同じスレッドで完結する ① ちなみに、この日の犯人 TV放映でDBスケールアップ → 実店舗の閉店後にスケールダウン その瞬断の一時的な影響で、すぐに復旧した ② step 01 アラート通知（従来どおり） ③ step 02 / AI 「調査中です」を先行投稿 step 03 Autopilotの分析結果をスレッドに自動返信 13 / 18 #NRUG
14. 04 作り方は、Qiitaに全部書きました Workflow Automation + Slack API で自作。既存の通知Workflowには一切手を入れない Autopilotを利用してオンコール当番を快眠へ 実装のキモも、踏んだ罠も、ぜんぶこの記事に 📝 14 / 18 @chumenium #NRUG
15. 05 今後やりたいこと（伸び代） Autopilot Memories を有効化する テレメトリに出てこない「現場の文脈」を記憶する場所 サポートに確認した例え： なし → 優秀な「臨時オンコールエンジニア」 あり → 会社の歴史を覚えた「ベテランSRE」 スコープは ユーザー / アカウント / 組織 の3段階 デフォルト無効・Advanced CCU が必要 記憶の保持は90日（最大365日） 公式の例は「夜間バックアップの想定内DBスパイク」 → うちなら「閉店後のスケールダウン」を覚えさせたい！ ✕ 調査の要否・頻度はコントロールしない （＝Advanced CCU の削減にはならない） AI調査結果の改善：結論ファーストにする AIが返す調査結果は長文になりがち。まず知りたいのは「一時的な問題か／追加調査が必要か」 → 布団から出るかの判断基準を最初に。要点を絞った簡潔な報告になるようプロンプトを磨きたい 15 / 18 #NRUG
16. 06 実践のコツ MCPも Autopilot も、データがあってこそ。 計測されたデータがないとAIには何も見えません。 オブザーバビリティを育てることが、AIを活かす最大の前提条件です。 APM パフォーマンス・トレース Change Tracking デプロイ変更を記録 Browser フロントエンド・UX可視化 Alert 適切な閾値と通知設計 Logs 全ログを一元集約 Service Levels SLI/SLOで可用性を管理 Mobile クラッシュ・レイテンシ Errors Inbox エラーを一元トリアージ しっかり計装するほど、MCPの回答精度が上がり、Autopilot の調査が深くなる。 まずオブザーバビリティを育てよう。 16 / 18 #NRUG
17. ALERT · AUTO-INVESTIGATED 02:47 深夜、またアラートが鳴る。 でも今は、布団の中でスマホを開くだけ 01 02 03 04 アラートがSlackに届く Autopilotが自動で調査 調査結果がスレッドに返る スマホで確認して、また寝る · 時的な問題。サービス影響なし。 そのあと：そのまま 調査結果： 度寝😴 AIが調査してくれるようになって、 お布団から出なくて済んだ。 ― #NRUG 二 一 17 / 18
18. SEE YOU NEXT NRUG_SRE!! NRUG Slack NRUG SRE支部 connpass 18 / 18 俺たちのSREとNew Relic -書籍編- #NRUG