Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
AI・LLM事業部のSREとタスクの自動運転
Search
Shinichi Nakagawa
PRO
March 25, 2025
Technology
600
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
AI・LLM事業部のSREとタスクの自動運転
Shinichi Nakagawa
PRO
March 25, 2025
More Decks by Shinichi Nakagawa
See All by Shinichi Nakagawa
LLMの出力を"いい感じに"する技術 / Taming LLM Output: AI Agent Design Patterns with FastAPI
shinyorke
PRO
4
2.2k
野球解説AI Agentを開発してみた - 2026/02/27 LayerX社内LT会資料
shinyorke
PRO
0
740
WBCの解説は生成AIにやらせよう - 生成AIで野球解説者AI Agentを実現する / Baseball Commentator AI Agent for Gemini
shinyorke
PRO
1
750
自らを強いエンジニアにするための3つの習慣 2025/ Fitter happier more productive
shinyorke
PRO
0
330
生成AI時代におけるSREの進化とキャリア戦略 / Building an Embedded SRE team and my career
shinyorke
PRO
0
190
生成AIを活用した野球データ分析 - メジャーリーグ編 / Baseball Analytics for Gen AI
shinyorke
PRO
1
6.8k
ゼロから始めるSREの事業貢献 - 生成AI時代のSRE成長戦略と実践 / Starting SRE from Day One
shinyorke
PRO
3
9.8k
実践Dash - 手を抜きながら本気で作るデータApplicationの基本と応用 / Dash for Python and Baseball
shinyorke
PRO
2
5k
Terraform, GitHub Actions, Cloud Buildでデータ基盤をProvisioningする / Data Platform provisioning for Google Cloud and Terraform
shinyorke
PRO
2
3.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
おそらく日本で唯一のDevRelインターン生として
husengs7
0
180
LocalStack を使ったサーバーレスアプリケーション開発 / Serverless Development with LocalStack
kakakakakku
1
410
V8のArray.prototype.flatを最大約20倍速くするまでと、巨大OSSへの大規模コミットの道のり
riyaamemiya
0
270
初対面のメンバーがチームを組み、Claude Codeでゼロからサービスをリリース
mkdev10
1
120
組み立てて楽しむ AWS Blocks 入門
kmiya84377
0
230
hackers_champloo_2026_tidb
makocchi
0
140
宣言型部分更新は何を解決しどこへ向かうのか
shuta13
1
320
生成AIと進める探索的データ分析(2026.10.03 第122回Tokyo.R勉強会)
tatamiya
2
1.5k
全PRの83%が AIレビューだけでマージできるようになった開発組織は その後どうなったか @2026/10
athug
0
140
Loop Engineering これくらいでいい
mikanichinose
0
230
ai_cording_with_k8s_knowledge.pdf
mochizuki875
1
340
スキマバイトという雇用形態は存在しないので、雇用期間1日のアルバイト契約を事業者とワーカーが結ぶ手続きを支えるのがタイミーなんです
akitoshiga
0
120
Featured
See All Featured
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
500
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
Mind Mapping
helmedeiros
1
400
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.6k
The innovator’s Mindset - Leading Through an Era of Exponential Change - McGill University 2025
jdejongh
PRO
1
370
We Are The Robots
honzajavorek
0
400
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4.2k
Amusing Abliteration
ianozsvald
1
340
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.6k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.4k
Transcript
© LayerX Inc. AI‧LLM事業部のSREとタスクの⾃動運転 Shinichi Nakagawa(@shinyorke) 2025/03/25 LayerX SRE &
Cloud Native Night!
⽬次 Agenda • 1⼈⽬SREの始め⽅ • ⽣成AI時代のCloud NativeとSRE • インフラタスクの⾃動運転
© LayerX Inc. 3 ⾃⼰紹介 株式会社LayerX AI‧LLM事業部プロダクト開発G SRE • Azure/Terraform/SRE他,
何でもする⼈(仕事) • Python/個⼈開発/⚾分析(以前の仕事と趣味) • ブログをよく書く⼈ https://shinyorke.hatenablog.com/ 前職までの経歴 • アクセンチュア株式会社マネジャー (前職) ◦ Intelligence Cloud Enabler(ICE)のSRE/System Architect ◦ Accenture Google Business Group(AGBG) Engineer • 複数のベンチャーでCTO/Engineering Manager/IC フルスタックエンジニアからSREになった⚾マンです 中川 伸⼀(@shinyorke)
4 © LayerX Inc. 「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに、AI SaaSとAI DXの事業を展開 事業紹介 バクラク事業 企業活動のインフラとなる業務を
効率化するクラウドサービス Fintech事業 ソフトウェアを駆使したアセットマネジ メント‧証券事業を合弁会社にて展開 AI‧LLM事業 社内のナレッジやノウハウをデータ ベース化するAIプラットフォーム AI SaaSドメイン AI DXドメイン
1⼈⽬SREの始め⽅ Day1〜現在
© LayerX Inc. 6 1⼈⽬SREの始め⽅ チームに対して「徳」を積み、少しずつ信頼を得ることで「SREの営みと戦略」の浸透を⽬指した。 • チームを知る(Day1) : 事業部を知り、プロダクトを知り、理解する。
• チームに⼊る(Day10) :個⼈としてやれることから愚直にやっていく。 • チームとして動く(今) :個⼈からチームに主役を移し、チームを形成する。 1⼈⽬SREとしてやったこと - Day1から現在まで
© LayerX Inc. 7 1⼈⽬SREの始め⽅ ⼊社オンボーディング、事業部キックオフを通じてチームとプロダクトを理解しインプットした。 • Day1(⼊社⽇)はLayerXとしてのオンボーディング&マネージャーと1on1で終える。 • Day2はラッキーな事にAI‧LLM事業部の四半期キックオフがあり参加。
◦ 昨年の選考、特にトライアル選考でコンテキストはある程度把握。 ◦ とはいえチームの皆さんと解像度が異なるのでひたすら仮説で意⾒をぶつける。 ◦ 周りのフィードバックを貰いながら解像度を上げた&⾃分を認知してもらう感じに。 • Day3以降はとにかくドキュメントとSlackを読み倒す。 • 同時にAi Workforceをローカル環境で動かしたりコードを読んだりetc… Day1: 「チームを知る」
© LayerX Inc. 8 1⼈⽬SREの始め⽅ 個⼈としてやれることから⼊った。⼿を動かし、⾛りながらチームに⼊って理解を深めた。 • ⾃分⾃⾝の仕事を作る(仕事を巻き取る) ◦ SlackやMTGの中で「SREやなこれは」と⾒かけたものに半ば強引に⼊った。
◦ ⾔語化‧ドキュメント化されていないものは⾃分で聞きながら作る。 • SRE施策と戦略の⾔語化 ◦ SREとしての中⻑期ビジョン(3ヶ⽉半〜半年)を⾔語化。 ◦ SREとお客様プロジェクトのデリバリーを軸にする⽬標を⽴てる。 • 社内のSREとつながる「ギルド化」 ◦ SREロールな⼈たちとランチを企画、事業部外の⼈たちともつながる。 Day10: 「チームに⼊る」
© LayerX Inc. 9 1⼈⽬SREの始め⽅ shinyorke個⼈が主役ではなく「SREチーム」が主役になるように施策も戦略も動かすように。 • 主役は「SREチーム」。個⼈からチーム主体の動きに移⾏。 ◦ 巻き取った仕事を個⼈指名ではなくSlack
Workflowでのプロセスに移⾏。 ◦ 2⼈⽬SREが⼊った時に引き継げるようにチーム化。 • 事業部全員の知恵と⼒を借りる。 ◦ オブザーバビリティを全員で考える。 • 採⽤採⽤アンド採⽤(2⼈⽬のSREが来るように)。 ◦ AI‧LLM事業部の社員SREはshinyorke⼀⼈(その他は業務委託&インターン)。 ◦ マネージャーの協⼒の元、採⽤‧技術広報発信を強化。 ◦ 2ヶ⽉でブログ2本、そして本イベントの開催。 現在: 「チームとして動く」
© LayerX Inc. 10 1⼈⽬SREの始め⽅ ⽣成AI(Gemini)でDesign Doc ひとまず雑に相談して元ネタを作った 事業部全員で議論&意⾒交換 ⽣成AIと私がわからない事をチームで補完
事業部(と⽣成AI)の知恵と⼒でオブザーバビリティを考える。
⽣成AI時代のCloud NativeとSRE Cloud Nativeのきほん, SREのお気持ちそしてタスクの⾃動運転
© LayerX Inc. 12 ⽣成AI時代のCloud NativeとSRE アプリケーションおよびサービスをクラウドで最⼤限に活かすための設計思想(by ChatGPT 4o)。 【おさらい】Cloud
Nativeとは?
© LayerX Inc. 13 ⽣成AI時代のCloud NativeとSRE Computing Resource(コスト含む)、セキュリティといった基本と⾃動運転が重要と認識。 • Computing
Resourceへの配慮 • セキュリティはめちゃくちゃ重要 • インフラタスクの⾃動運転 ⽣成AI時代に配慮すべきCloud NativeとSRE
© LayerX Inc. 14 ⽣成AI時代のCloud NativeとSRE ⽣成AIサービスのRate LimitやToken消費(=使いすぎ)に対する考慮と対策が重要。 • 気をつけること
◦ ⽣成AIサービス(AI‧LLM事業部ではAzure Open AI)のResource利⽤状況。 ◦ Rate Limit上限(時間あたりのCall数)、全体的なToken消費状況に注意。 ◦ 放置すると最悪サービスが⽌まるリスク。 • やっていること(やろうとしていること) ◦ Rate Limitに引っかからないようなプロダクト施策‧アーキ変更。 ◦ オブザーバビリティ導⼊による監視‧観測 Computing Resourceへの配慮
© LayerX Inc. 15 ⽣成AI時代のCloud NativeとSRE SRE観点ではどのようにガードレールを引くか?が問われる。凡事徹底で基本を守る。 • 気をつけること ◦
「最初権限の原則」を守る。「とりあえず強いやつ」はやめる。 ◦ 開発者に対する権限もだが、⽣成AIに対する権限も対象。 ◦ 強すぎるユーザーロール、何でもできるEntra IDダメゼッタイ。 • やっていること(これからやること) ◦ Cloud(主にAzure)の権限棚卸し。 ◦ 状況を⾒ていらない権限を外す。 ◦ terraformでの権限管理に移⾏(したい)。 セキュリティはめちゃくちゃ重要
© LayerX Inc. 16 ⽣成AI時代のCloud NativeとSRE Design Doc、Terraformコード。インフラタスクは⽣成AIに⾃動運転させる。 • “業務の⾃動運転”で「経済活動をデジタル化する」
◦ AI‧LLM事業部が⽬指している世界観 ◦ SWEはDevinでの⾃動化が進んでいる(ブログ)、次はSRE • やっていること‧これからやること ◦ Design Docを⽣成AIに書かせて壁打ち ◦ ClineやDevinの⼒を借りてTerraformの実装を⾃動化 インフラタスクの⾃動運転
Terraformを⽣成AIにやらせる これから本気でやりたいこと(試していること)
© LayerX Inc. 18 Terraformを⽣成AIにやらせる ゼロベースでAzure環境を作るプロンプト 今から以下のterraformプロジェクトを作ってください。 ‧AzureのJapan East Regionにresource
groupを作成。 ‧Applicationを配置するためのVNetを追加 ‧Storageを配置。シングルリージョン、スタンダートク ラスで定義。 ‧すべてのresourceのprefixは「uwa」で始める。 他に必要な情報があれば何なりと確認してください。 ⼀発で動くmain.tfが爆誕 ClineとGeminiでTerraformを書かせる(個⼈開発での実験) ※試した事の詳細: https://shinyorke.hatenablog.com/entry/genai-and-terraform
まとめ
© LayerX Inc. 20 AI‧LLM事業部のSREとタスクの⾃動運転 AI‧LLM事業部のメンバーとしてはSRE組織⽴ち上げ、様々な技術チャレンジとの戦いが最⾼に良き。 • 1⼈⽬SREの始め⽅ ◦ 最初は泥臭く。とにかく泥臭くやっていこう。
◦ チームの組成と⽣成AIへの委譲をめざして個⼈からチーム化を進めましょう。 ◦ オブザーバビリティはSREがトップダウンで考えるんじゃなくてみんなで考える。 • ⽣成AI時代のCloud NativeとSRE ◦ Computing Resourceの戦略、セキュリティそしてインフラタスクの⾃動運転。 ◦ Design DocやTerraformはさっさと⽣成AIをバディにしよう。 ⽣成AI時代のSREとCloud Nativeは「伸び代」の塊。
© LayerX Inc. 21 AI‧LLM事業部のSREとタスクの⾃動運転 1⼈だと能動的に動けても遠くには⾏けません、私と共にしてくれる2⼈⽬待ってます! • 【AI‧LLM】SREポジション ◦ https://open.talentio.com/r/1/c/layerx/pages/52751
◦ ⼤絶賛募集中! • カジュアル⾯談 ※shinyorkeが確実に出てきます ◦ https://jobs.layerx.co.jp/19ecdd370bae80f79339ff6eb5116b81 • 勿論この後の懇親タイムでも会話しましょう! AI‧LLM事業部SRE2⼈⽬募集中。
ご清聴ありがとうございました。