Get Started with AI Agent Operations Using Azure SRE Agent

2026.10.03　Japan Azure User Group 16周年イベント（懇親会LT）
https://jazug.connpass.com/event/404770/

Transcript

1. Azure SRE Agentで始める AIエージェント運用 ～ 他クラウドのAgentサービスと比べてみた ～ モブエンジニア（@mob_engineer）
2. 対象者／得られる学び 対象者 得られる学び 1 Azure SRE Agentを キャッチアップしたい方 1 Azure SRE Agentの全体像 （機能・権限・料金） 2 AWS DevOps Agentなど 他クラウドと比べたい方 2 3大クラウドの運用Agentの 違いと選び方 3 障害対応・定常運用の 負荷を減らしたい方 3 活用パターンと 段階的な導入の進め方 2
3. お伝えすること／お伝えしないこと ◦ お伝えすること × お伝えしないこと ・Azure SRE Agentの概要と主な機能 ・詳細な構築手順・ハンズオン ・使ってみて「良い」と感じた点 ・LLMの内部動作や精度比較 ・AWS・Google Cloudとの比較 ・厳密なコスト試算 ・業務での活用パターン ・周辺サービスの詳細解説 3
4. 自己紹介 ペンネーム: モブエンジニア（@mob_engineer） 業務内容: 某SI企業のSRE／PL 好きな技術領域: クラウド（AWS、Azure、OCI） コンテナ（k8s）、ネットワーク（仮想） オブザーバビリティ運用（Dynatrace） 趣味: コミュニティ／カンファレンス運営 （最近は少ないが）登壇／ブログ執筆 一言: 社外コミュニティを広めながら楽しんでいるエンジニアです! 4
6. Azure SRE Agentとは 監視・インシデント管理・コードを1つにつなぐ、Azure公式の「AI運用チームメイト」 2026/3 22 40+ 一般提供（GA）開始 リージョン（日本含む） MCPマネージドコネクタ ・4つの機能:インシデント自動化／定期実行／調査とアドバイス／ナレッジ化 ・Japan East／Japan West に対応。他リージョンの資源も権限があれば扱える ・モデルは Claude（Anthropic）または GPT（Azure OpenAI） から選択 6
7. 良いところ 「調査の速さ」と「任せ方を選べる安全設計」が両立している 1 障害の一次切り分けが速い ログ・メトリクス・デプロイ履歴を横断して相関 公式例では深夜アラートを7分で解決 2 任せる範囲を段階的に 広げられる ReadOnly → Review → Autonomous と 権限スコープで、成熟度に合わせて導入 3 Azure外のツールとも つながる PagerDuty・Teams・Datadog等とMCPで連携 既存の運用フローを崩さない 4 コード修正まで一気通貫 GitHub・Azure DevOpsで原因コミットを特定 Issue起票やCopilotでの修正まで流せる 7
8. 他クラウドの運用Agentとの比較 どれも承認付きの修復へ。差は「日本リージョン」「自律度」「対象範囲」 観点 Azure SRE Agent AWS DevOps Agent Gemini Cloud Assist Investigations 提供状況 GA（2026/3） GA（2026/3/31） Premium Support前提 （2026/4～） 日本 リージョン ◦ Japan East／West データも同リージョン ◦ 東京で作成可 （大阪は非対応） △ リージョン指定なし データ所在地の保証なし 対象環境 Azure中心 （MCPで外部連携） AWS＋Azure・ オンプレも調査 Google Cloud （単一プロジェクト） 修復の実行 承認後に実行（Review） 自律実行も選択可 承認付きで実行 （2026/8～） 推奨手順の提示 まで AAU（常時＋ トークン従量） $0.0083／ エージェント秒 Premium Support に付随 課金 8
9. Azure構成図で見る活用ポイント Web構成に当てはめると、SRE Agentは①～⑤の観点で効いてくる Azure サブスクリプション 2 ワークロード ユーザー Front Door App Service / AKS SQL Database 3 Cache for Redis 5 Azure SRE Agent 1 Azure Monitor Application Insights Log Analytics GitHub （コード） 4 Teams / PagerDuty 操作・呼出し 監視データ 9
10. 業務での活用パターン 夜間・休日の一次対応 Review アラート→自動調査→要約を通知 オンコール担当は承認するだけ デプロイ起因障害の追跡 デプロイ履歴から原因コミットを特定 Issue起票・修正PRまでつなぐ 定期ヘルスチェック ReadOnly 毎朝のリソース状態確認や点検を 定期実行し、結果をレポート Review ナレッジ継承 ReadOnly 過去の調査結果を蓄積し、新メンバーが 「この障害は前にも?」と質問できる 10
11. 段階的な導入ステップ いきなり自律運用にせず、「見る → 提案 → 任せる」の順で信頼を積み上げる STEP 1 STEP 2 STEP 3 STEP 4 ReadOnlyで観察 Reviewで提案 定型作業を自動化 自律実行へ拡大 検証環境に Reader権限で作成 過去障害を質問し 精度を確認 本番のリソース 単位で書き込み 権限を付与し 提案→承認を回す スケジュール実行 とフックで 承認フローや ポリシーを組込む 実績のある 定型対応のみ 自動実行し 監査ログで評価 11
12. おまけ）SRE Agent デモアプリ 12
13. 付録 APPENDIX 質疑用の補足資料
14. 主な機能 「起きた障害への対応」だけでなく「定常運用」「ナレッジ化」までカバー 1 インシデント自動化 2 アラート起点で原因を特定し、 軽減策まで提案 3 調査とアドバイス 自然言語の質問に 出典付きの根拠で回答 スケジュール実行 ヘルスチェックや点検など 日常の運用タスクを定期実行 4 ナレッジの永続化 調査のたびに原因・手順を学習し、 属人化を解消 14
15. 拡張の仕組み:5つのプリミティブ すべての操作が「許可ゲート」を通るため、拡張してもガバナンスが効く スキル Runbook・CLIスクリプトを登録 サブエージェント 調査・計画など6種が並列で動作 Pythonツール 独自ロジックやAPI連携を追加 MCPサーバー フック Datadog等 40+のコネクタ 許可ゲート （Permission Gate） 実行前に ツール呼び出しを評価 ・人による承認 ・ポリシー適用 ・禁止操作のブロック 調査の前後に承認・ポリシーを挿入 15
16. 料金体系 Azure Agent Unit（AAU）で課金。「常時稼働分」＋「処理した分」の2階建て Always-on Flow（固定） シナリオ（目安） 4 AAU / 時間 Claude Opus 4.6 GPT-5.3 Codex 簡単な質問 約3.8 AAU 約1.3 AAU 作成～削除まで常に発生 インシデント調査 約35.3 AAU 約11.7 AAU 修復まで実施 約86.5 AAU 約30.1 AAU Active Flow（従量） LLMのトークン量で課金 （モデルで単価が異なる） ・新規は Always-on 分が免除される評価枠あり ・月間AAU上限（500～100万）で使いすぎを防止 16
17. 気になるところ（導入前に押さえたい点） ! 常時課金が発生する Always-on（4 AAU/時）は存在するだけで発生 検証後は削除するか評価枠を活用 ! チャットは英語のみ 日本語での問いかけ前提の運用は要検証 レポートの社内展開時は翻訳の手間も ! AIの結論は誤りうる 環境に合わない軽減策が提案される可能性 公式も「実行前のレビュー必須」と明記 17
18. 構成図から見る5つの活用観点 # 観点 SRE Agentがやること 主な機能 1 アラート起点の調査 アラートからログ・メトリクスを相関し 原因を特定 インシデント自動化 2 変更起因の追跡 直近のデプロイと障害を突き合わせ Issue／PRを作成 GitHub連携 3 正常性・構成チェック App Service／AKS／DBの状態や 設定を定期的に点検 スケジュール実行 4 通知・チケット連携 調査サマリー付きで Teams・PagerDutyへ通知 コネクタ／MCP 5 修復の実行 再起動・スケール変更を承認付きで 実行し、結果を検証 承認付き実行 18
19. 参考文献 Azure SRE Agent 製品ページ Microsoft Learn:Azure SRE Agent の概要 Microsoft Learn:Execute mitigations（実行モード） Microsoft Learn:Pricing and billing（料金） Azure SRE Agent ドキュメントサイト（sre.azure.com） GitHub:microsoft/sre-agent AWS What's New:AWS DevOps Agent GA（2026/3/31） AWS DevOps Agent 料金 Google Cloud:Gemini Cloud Assist investigations Azure アーキテクチャ アイコン 19