多野優介

AI駆動開発【大阪支部 #5】に参加した時の資料となります。
https://aid.connpass.com/event/364674/

Transcript

1. AI駆動開発 インフラエンジニアの⽣存戦略 2025.09.30
2. AI駆動開発が始まってからまだ5ヶ⽉ほど‧‧‧ 2025年5⽉22⽇ Claude sonnet 4 リリース 2025年6⽉16⽇ Cursor Ultraプランリリース 2025年7⽉14⽇ kiroリリース 2025年8⽉07⽇ ChatGPT 5 リリース 2025年9⽉15⽇ GPT-5-Codex リリース 2025年9⽉30⽇ Claude sonnet 4.5 リリース 2025年6⽉13⽇  インフラエンジニアとしてclaude codeのブログを執筆 その後インフラエンジニアとしての活⽤を模索‧‧‧
3. ⾃⼰紹介 名前 多野優介 所属 AWSやGoogle cloudを扱うSIer 業務内容 インフラ構築運⽤保守監視、MSPの業務改善 現在の興味 Amazon Bedrock AgentCore X https://x.com/tano_yusuke Zen  https://zenn.dev/tanoyusuke Git Hub https://github.com/YusukeTano
4. インフラエンジニアとしての可能性 【コーディングでの活⽤】 Terraform : AWSリソースなどをコードで管理するツール 【ターミナルでの使⽤】 AWS CLI : AWSリソースをターミナルからAPIで操作するツール 【インフラ領域での課題】 • Terraformでのコーディング作業に時間が掛かる • 引き継いだ環境にドキュメントがなく、構成の把握に時間がかかる • 深夜のアラート。原因調査と対応に追われ、⼼⾝ともに疲弊する 開発の⼈だけじゃなくてインフラエンジニアでも活⽤出来る‧‧‧？ これらを解決出来るかも‧‧‧？
5. 本⽇の内容 インフラエンジニアが感じる⽣成AIのこれからの可能性をお話したい 1 【インフラ構築】Claude Codeによるインフラ構築 2 【インフラ保守】AIで既存のAWS環境をコード管理に移⾏するアプローチ 3 【インフラ運⽤】AIを活⽤したトラブルシューティング 4 総評
6. 01 【構築】Claude Codeによるインフラ構築
7. 実際やってみると驚くほどスムーズに 今後の可能性を感じるほど、エラーが無くデプロイ出来ました。 STEP 1 ChatGPTで相談しながらパラメーターシートとプロンプトを作成 STEP 2 claude codeがTerraformコードを⽣成（CLAUDE.mdにプロンプトを貼り付け） STEP 3 内容を確認してデプロイ STEP 4 インフラ構築が完了
8. これからのインフラ構築で考えること 【結果】 5回くらいの対話で、実装時間1時間ほどで完成 【気を付けること】 ⼈がチェックすることが必要 ※途中環境変数をハードコーディングしてました 【感想】 インフラでもAI駆動開発でインフラ構築が出来たことに驚き どんどんこの⽅向に進んでいく ⇨NEXT 【保守】AIで既存のAWS環境をコード管理に移⾏するアプローチ
9. 02 【保守】AIで既存のAWS環境をコード管理に移⾏するアプローチ
10. 既存のAWS環境をコード管理したいけど出来ない コード管理に移⾏するのは⼤変な⼯数が掛かってしまう 従来の状況 【理想】 コード管理のメリットは 重々承知しているけれど‧‧‧ 【課題】 AWS環境がすでに動いてる 正常に動いてるものに⼯数は掛けれない AIによるコード管理へ移⾏ 【課題解決】 AWSの情報取得からコード管理までをAIが⾃⾛ 掛かる⼯数が⼤幅に削減 【信頼性の向上】 コード管理することで信頼性の向上 CI/CDによる効率化
11. 既存環境のコード化も可能！！！ 【結果】 2回くらいの対話で、実装時間30分ほどで完成 【感想】 しかし今回は複雑なことをしたので、最初は上⼿くいかなかった 新規構築に⽐べて、まだ未来は感じにくかった LLMの性能の向上に期待！！！ ⇨NEXT 【運⽤】AIを活⽤したトラブルシューティング
12. 03 【運⽤】AIを活⽤したトラブルシューティング
13. claude codeはこのアラートを解決出来るのか？ 新規構築したてのEC2なのでwebサーバーがインストールされていない そこまで特定出来たら上出来◎
14. トラブルシューティングに強すぎる 【結果】 15分ほど⾃⾛して、根本原因の特定に成功 【感想】 ⼈間では出来ない速度で調査をしていた インフラ運⽤して⾏くには必須なものとなっていき、使わない⼈は置いていかれる ついでにwebサーバー導⼊もしてもらったらアラートが解消していた ⇨NEXT これまでの総評
15. 04 総評
16. これからは⼤きな変化の時代だと再確認 しかもこれまで以上の速度でLLMが進歩していっている 未来 明らかにこれからインフラ領域でも必須なものになっていく 体験 まず使ってみて、良し悪しを体感する 活⽤ 権限の問題に気を付けながらスモールスタートでも活⽤する 価値 そしてそれ⾃体が価値になり、新たな価値を⽣み出していける
17. AIでのインフラエンジニアリングに必要なスキルとは？ スキル 技術への理解度の深さによる判断出来る能⼒ 創造的業務への シフト アーキテクチャ設計や技術戦略の策定に注⼒ ⽣産性の劇的向上 コーディングや調査の時間を⼤幅に短縮 単純作業の⾃動化 コード⽣成、ドキュメント作成、定型的な調査
18. これからワクワクする未来を みなさんと作っていけたらと思います
19. ご清聴ありがとうございました。