保育ICTに求められる信頼性と、それを支えるDatadog活用 / Datadog Live Osaka 2026 Codmon

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1. Datadog Live Osaka 2026 保育ICTに求められる信頼性と、 それを支えるDatadog活用 株式会社コドモン プロダクト開発部 佐々木 真也 2026年9月16日
2. 自己紹介 • 名前 佐々木真也 ◦ • 所属 ◦ 株式会社コドモン ▪ • プロダクト開発部 SREチーム マネージャー 居住地 ◦ 大阪 2
4. こんなプロダクトを開発しています すべての先生に 子どもと向き合う 時間と心のゆとりを メインプロダクトは、こども施設職員の業務を支援するWebアプリケーション。 保護者と施設のやり取りを支えるモバイルアプリケーションや、施設職員向けモバイル版 アプリケーション、外部サービスと連携するAPIなども開発しています。 4
5. コドモンが解決する課題 こんな業務負担を軽減するためのプロダクトです 毎月手計算の登降園記録や 延長保育計算 毎回手間のかかる 写真販売 保護者へ渡す 書類の山… 電卓片手に時間がか かる上、ミスも多く チェックするのも一 苦労 近くの印刷屋経由だ とデータのやり取り や販売管理に手間が かかる 手間ひまかけて印刷 して配っても、紛失 されたり、 確認され なかったり 登園時間帯の保護者からの 電話連絡 園児情報を園内で 共有したい 混雑しがちな登園時 間にかかってくる遅 刻・欠席の電話連絡 に対処できない 栄養士や看護師にも 園児の日々の健康状 態を事前に共有した い 5
7. アジェンダ • 保育の現場を止めないための信頼性とモニタリング • コドモン開発部におけるモニタリングのAI活用 • 今後の展望とまとめ CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 7 7
8. 保育の現場を止めないための信頼性とモニタリング 8
9. システム構成イメージ 園、施設向け サービス 保護者の方 向けアプリ 通知 CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 9 9
10. システム構成イメージ 園、施設向け サービス RUM 保護者の方 向けアプリ Synthetic Monitoring 通知 Logs APM Serverless Database Monitoring CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 10 10
11. コドモン レコ • 登降園管理システム CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 11 11
12. 所在確認アラート • 子どもの登園予定時刻までに打刻がなかった場合に、施設と保護者の両方へアラー トを出す機能 CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 12 12
13. コドモン レコに求められる信頼性 • • 処理失敗は1件も許容できない ◦ 打刻実績が延長保育料の算出根拠になる ◦ 打刻がないことが所在確認アラートのトリガーになる 打刻時のレスポンスも重要 ◦ 登園ピークの短時間に打刻が集中する ◦ 園児と保護者を端末の前で待たせられない 1件の欠落が、請求の誤りか、園児の所在の見失いにつながる CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 13 13
14. コドモン レコにおけるDatadog活用 • アプリケーションのアラート対応 • 応答速度によるSLOの可視化 • トレンドの予測とリソースコントロール • アラート対応者の拡張 CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 14 14
15. アプリケーションのアラート対応 • サーバー内部のエラーか、実際に打刻・通知が止まったエラーかを見分け て対応する • アプリケーションのエラー、ログのアラートからエラートラッキング ◦ ソースコードやデータベースの該当箇所が分かるので調査時間は短縮 CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 15 15
16. 応答速度によるSLOの可視化 • 応答速度が劣化していないことを確認 ◦ APMによるAPIごとのレイテンシ ◦ Lambda実行時間 CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 16 16
17. トレンドの予測とリソースコントロール • アクセス数に合わせたECSタスク数の調整 ◦ 時間によるAutoScaleと、負荷によるAutoScale を併用 ◦ 時期やイベントによる考慮も必要 ▪ 蓄積されたメトリクスデータに対して、スムージ ング関数やForecast関数の利用や、AIによる分析 により傾向を把握 ◦ →の例 ▪ 長期休暇中は合計は減少するが特定時間に集中す ることがわかり、対応を検討 CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 17 17
18. アラート対応体制の拡張 • 一部アラートの対応をアウトソーシング ◦ 早朝、開発メンバー稼働前のアラートにも即時対応が必要になる ◦ アラート画面やRunbookへのアクセス許可も必要になるが、Datadogはユーザー数の課金 ではなく、ロール(権限)の設定も可能なため、外部へのアカウント発行もしやすい CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 18 18
19. Datadogモニタリングによる効果 • 異常検知の主体が 利用者 から システム に変わった ◦ 気づけなかった異常を検知できるようになった ◦ 開発メンバーの負担を削減することができた CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 19 19
20. コドモン開発部におけるモニタリングのAI活用 20
21. 今まで • 開発部全体でみるとDatadogを使いこなせるかは、人によってバラバラ だった ◦ ダッシュボードも通知も見るだけで止まっていた ◦ そこからの調査の使われ方は個人差が大きかった CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 21 21
22. Datadog MCP サーバー • Datadogの機能や画面の知識がなくても調査できる • AWSでのAthenaを使ったログ検索、Githubにあるソースコード、リリー ス情報等も合わせて調査できる • スキルも増加 CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 22 22
23. MCPサーバーの利用状況 • 利用数の月ごとの集計 ◦ • 約8倍 MCPを利用している開発者の数の推移 ◦ 利用者のうち 22% → 55% CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 23 23
24. MCP活用の効果 • ダッシュボードのチェック ◦ デイリーでのダッシュボードチェックの前にAIに よるサマリレポート ◦ 毎日の確認時間が5分→2分 (+気づけなかった変 化に気づける) • APIごとのトラフィック量の可視化 ◦ ALBログをAthenaで検索 → バイト数を計算し、CSV化 → グラフ化 ◦ • 一回の作成 約30分 → 3分 イメージスキャン結果から対応可否の判断 ◦ CVEをチェック → 実際の利用箇所をソースコードで確認し、判断 ◦ 一回の判定約15分 → 3分 CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 24 24
25. 調査実行環境の検討 • ローカルでClaude Code • エージェントの自前構築 • AWS DevOps Agent • Bits Investigation Bits Agent Builder CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 25 25
26. 今後の展望とまとめ 26
27. 今後の展望 • 運用に関わる意思決定を自動化に近づけたい ◦ そのために、Datadogを運用のハブにする ▪ ▪ データの集約 • 全部取り込みたいが、コスト面での兼ね合い • 適切なサンプリング イベントの集約 Event Monitor Event Bridge API Destination CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 27 27
28. まとめ • 高い信頼性が求められる機能は、検知の主体が利用者ではなく、システム になるように意識する • 監視結果をただ見るだけでなく、意思決定に使える形に変える • Datadogを運用のハブにする CONFIDENTIAL - © 2022 CoDMON Inc. 28 28