ON DEMAND SESSIONS 2026

AIによってコードを書く速度もデプロイの頻度も上がりました。しかし、障害が起きれば現場は今も混乱します。AIが上げるのは個人の生産性、一方で障害の影響は組織全体に及ぶ。このミスマッチこそ、運用がラクにならない理由です。本セッションでは、PagerDutyを活用し、組織として障害に向き合う実践的アプローチを紹介します。

「このエラー、前にも発生したらしいが対応した人が不在で分からない」「自社では初事例で大慌てしたのに、世間ではよく知られた不具合だった」。そんな「知っていればすぐ解決できたのに！」という悔しい経験はありませんか？本セッションでは、Google Cloudに構築したAIエージェントを活用して「チームの誰かが過去に対応した履歴」や「世の中の一般的な解決策」を瞬時に探し出し、目の前の事象と照らし合わせる仕組みをご紹介します。毎日の調査や問い合わせ対応をラクにするヒントをお届けします。

生成AIで「できる」ことと「やるべき」ことは違う。PoCや市場検証ではAIエージェントで素早く試しピボットを繰り返す手法が有効だが、プロダクション移行時にはワークフローを分解し、定型処理は従来のシステムへ、非定型処理や分析など創造的領域に生成AIを配置する境界設計が不可欠となる。本講演では、生成AIとレガシーシステム双方の得意・不得意を見極め、適切に組み合わせるエンジニアリングの勘所を論じる。

AI時代において、定型的な運用業務はAIへの代替が進みつつあります。一方で「いかにAIに任せられるか」を追求すると大きな壁に直面します。単にシステムを見せるだけでは重要な問題は解決せず、インシデント対応を完全にエージェント化することも現状困難です。本セッションでは、こうした制約と向き合いながら、我々が実際にどのようにAIへ運用を委任し、品質を維持・向上させているのかを事例を交えてご紹介します。

プライベートクラウドの運用において、アラート発報のたびに発生する煩雑な手動対応の負担を解消するため、AIエージェントフレームワーク「kagent」と各種MCPを組み合わせたアラート自動応答システムを構築しました。AIOpsに関心をいただいているSRE・インフラエンジニアに、Kubernetesのエコシステムを活用したAIエージェントプラットフォームの構築やMCPによる外部ツール連携の知見、また導入時の苦労話を共有致します。

人材不足や高度化に直面するサポート運用担当者や管理者向けに、ISO/IEC 42001認証に基づくAIマネジメントの考え方と、サポート向けアプリケーション「サポートGAIチャット」の実践事例を解説します。AIを運用者の代替ではなく知識検索・調査支援として活用することで得られた効果と課題を共有し、AI時代に求められる役割や意思決定高度化のポイントを学べる講演であり、具体的な導入の着眼点も把握できます。

本セッションでは、SRE・運用チームでのAI活用を継続的な改善につなげるための実践事例を紹介します。日本発の知識創造理論「SECIモデル」を軸に、カルチャーづくり・コンテキスト化・プラットフォーム化の3つの打ち手によって、属人化やToil、育成不足といった現場の課題に向き合い、チーム変革を進めた取り組みをお話しします。

楽天グループでは70以上のサービスを展開しております。全サービスを支える大規模クラウドプラットフォームを、組織としてどのようにAIを活用しながら運用し、安定稼働に貢献しているのかをご紹介します。開発運用のフレームワークや組織作り、チャレンジから学んだことなどについてもお伝えします。

Kubernetesを活用した基盤に関わっている一方で、その上で動くアプリケーションや開発者の視点までは十分に見えていないインフラ／運用担当者に向けたセッションです。異動前は基盤のPoCに携わり、異動後は未経験のソフトウェア開発を担当したことで、Kubernetesを触るだけでは見えなかった、開発と運用をつなぐ基盤としての価値を実感しました。AI活用が語られる今だからこそ、その前提となる基盤と開発の接続点をどう捉えるか、アプリとインフラの間にあるギャップから得た学びを共有します。

情報工学系出身ながらクラウド知識ほぼゼロで、楽天モバイルSREチームへ配属。自学自習で仕事に慣れる一方、変更内容のトラッキング漏れで障害寸前になる失敗も経験しました。そこから学び、煩雑な手動業務をコーディングで自動化。今回はその実践と、AI活用の可能性についてご紹介します。

NVIDIA GB200 NVL72が採用する「1ラック＝1システム」という設計思想を踏まえ、その枠を拡張。物理サーバー単位で分割利用を可能とすることで、スモールスタート可能なHaaSをわずか9ヵ月で商用化しました。
本講演では、未知のハード特性を読み解きマルチテナンシーを実現したインフラ設計、既存リソースを最大限に活用したオーケストレーターやビジネス・運用システム、そして法人サービスとして提供・安定運用できるまでの課題と解決アプローチを紹介します。

AIDD（AI駆動開発）を推進する中で見えてきたのは、AIの能力以上に「組織の情報整理」と「開発環境の提供スピード」が成否を分けるという事実でした。本セッションは、AI活用に課題を感じているインフラ・運用担当者に向けて、社内システム開発の実体験を元に、AIが暴き出す組織の負債（情報の散逸・インフラ手配の遅れ）にどう向き合うかを解説します。Google Cloudのガバナンスを活用し、安全かつ爆速でAI開発環境を整える「運用者の新たな立ち回り」を持ち帰っていただけます。

APIのライフサイクルにおいて、開発工程よりも運用期間の方がずっと長い。仕様と実装はじわじわとずれていく。バージョンは積み重なり、古いAPIがいつまでも使われ続け、利用者との合意形成は後回しになる。APIを管理・提供する側が日々向き合う泥臭い現実を正直に語る。 そしてAIエージェント時代、AIがAPIの開発者であり利用者になっていく今、ガバナンスの問題はさらに複雑になり、運用の前提そのものが変わりつつある。「長く使われるAPI」を腐らせないために、何を考え、どこに力を注ぐべきか。 APIの構築・運用に携わる人を対象に、運用現場のリアルな課題と、AIエージェント時代に新たに求められる視点を持ち帰ってもらうことを目指す。

ドコモでは2016年にOpenStackベース基盤へのコアネットワークアプリケーションを導入し、2026年に全アプリケーションの完全仮想化を完了した。通信事業として、通常運用時は勿論の事、システム障害/ハードウェア更改/ソフトウェア更改時ユーザ影響を出す事は許されない。その要件を満たすためには前例のない様々な技術的課題への挑戦があった。本発表では、これまでの10年間の開発/運用の中で培ったノウハウを共有する。

既存製品やOSSに「かゆいところに手が届かない」と感じるインフラ運用の現場は少なくありません。私たちはLLMを活用し、苦手な可視化などの補助ツールを軽量に自作する試行錯誤を重ねてきました。最近ではそれらを統合し、自動化や厳密な権限管理を実現する「運用API」の整備も進めています。本セッションでは、これら地道な現場の歩みを共有し、将来のAI運用も見据えたこれからの運用API基盤のあり方をご紹介します。

パブリッククラウドの採用が業界やシステムを問わず増え続ける中、クラウドの運用管理には依然として多くの課題があります。クラウドのメリットを最大限に享受し、運用のトータルコストを削減するためには、これらの課題を解決するクラウドに最適化した運用管理が求められます。本セッションでは、クラウド運用において発生しやすい課題からHinemosの高度なクラウド対応によるクラウド運用の効率化までご紹介します。

開発者の認知負荷を下げ、セルフサービス可能な共通基盤を整備するのがプラットフォームエンジニアリングです。しかしAI時代の到来により、その前提は揺らぎつつあります。テンプレートや抽象化に頼らずとも、AIが自動で実装してしまうからです。むしろ求められるのは、逸脱を防ぐガードレールと、適切なコンテキストの提供です。本セッションでは、AI時代に即したプラットフォームのあり方を、実例を交えて解説します。

我々のAWSインフラ内製開発チームに、2025年9月に新入社員が配属されました。
モチベーションを高めつつ、技術的にも成長してもらえる業務は何だろうか？を考え、 リスクを抑えつつ改善効果の大きいタスクをアサインし、検証環境のコスト90%削減、他部門を巻き込む障害対応訓練実施など、大きな成果を出すことができました。
当セッションでは、新入社員がどのように課題を乗り越え、タスクを達成できたのか？一方でチームリーダーとしてはそれをどのようにサポートできたのか？を、当事者2名で本音で語ります。

製造業で2つのAI民主化施策を運営しています。非エンジニアを含む全社向けの2日間集中トレーニング(AIコーディングエージェントで動くプロトタイプを作る)と、エンジニア中心の社内ハッカソン。どちらも「作れる」までは届きました。しかし前者は社内本番化の壁で止まり、後者は作品が単発で消える。社内でAI駆動開発を広げたい運用者・育成担当者の方に、ラストワンマイルを引き取る現在進行形の試行錯誤を共有します。

インフラからSRE、Platform Engineeringへと運用の最適化を進めてきたエンジニアの次なる主戦場は「AI環境の構築」です。本セッションでは、タイミーで5月に発足した「Agent Harness G」の設立背景と「ハーネスエンジニアリング」の概念を交え、組織のAI活用における壁にどう立ち向かうかを紹介します。自動化の先にあるAI時代において、個人と組織の関わりがどう変化するのかを紐解きます。

生成AIの普及により、企業の業務環境だけでなくサイバー攻撃の手法も大きく変化しています。攻撃者はAIを活用して攻撃の自動化・高度化を進める一方、防御側にもAIを活用した新たなセキュリティ運用が求められています。本講演では、AI時代におけるSOC・CSIRT運営の変化や、人とAIの役割分担について解説します。AIを「守る対象」としてだけでなく、「守りに活用する技術」として捉え、これからのセキュリティオペレーションの方向性を考えます。

200GbE級のサーバネットワークでは、従来の仮想化基盤におけるネットワーク設計の前提を見直す必要が出てきます。本セッションでは、ハイパーバイザネットワークの高性能化に向けて、OVS-DPDK、vDPA、NIC による virtio エミュレーションといった複数の選択肢を比較検討した過程と、最終的に OVS-DPDK を採用した理由を紹介します。
あわせて、実際の導入・運用の中で見えてきた設計上のポイント、性能を引き出すためのチューニングポイント、そして詰まりやすいポイントを共有します。仮想化基盤やネットワーク基盤を設計・運用している方に向けて、高帯域時代のハイパーバイザネットワークをどのような観点で再考すべきか、また OVS-DPDK 採用時にどのような点を重視すべきかを持ち帰っていただくことを目指します。

L3DSR は柔軟なネットワーク構成を取れる一方で、サーバ側に特別な設定を求めることが多く、運用上の負担になりがちです。本セッションでは、ユーザ VM への設定変更なしで利用できる透過 L3DSR の実現を目指して行った検証と実装の過程を紹介します。実現方式として DSCP、IPIP、GRE などを候補に挙げて比較しましたが、それぞれ透過性・実装容易性・運用性の面で課題がありました。そこで最終的に、Open vSwitch の flow rule と eBPF を組み合わせる構成により、求める要件を満たす実装に到達しました。
発表では、各方式をどの観点で評価し、どこで採用を見送ったのかを整理した上で、最終実装のアーキテクチャとパケット処理の要点を解説します。L3DSR の実装そのものに加えて、L3DSR を“透過に見せる”ために何が障壁になるのか、その障壁を OVS と eBPF でどう分担して越えたのか、実践的な知見を共有します。

プライベートクラウドのIaaS基盤において、VMのためのDHCP/metadata等のパケットを透過的にプロキシするシステムを、OVSやLinuxネットワーク機能を駆使して実現しました。OVS Flow Tableによってパケットを管理系ネットワークに中継する設計により、高いネットワーク分離性を持つセキュアなVPCを実現しています。OpenStackやIaaS基盤の運用者に、HVにおける仮想ネットワーク設計の知見や、OVSのパケット処理によってネットワーク分離性を確保する工夫をお伝えします。

プライベートクラウドの新リージョン立ち上げに伴い、既存リージョンからのユーザー負担の少ない移行を支援するクロスリージョン移行システムを開発しました。ユーザーが移行元のボリュームを指定するだけで、Cinder BackupやNFSの共有ストレージを通したデータ移行を自動的に行うワークフローを実現しています。OpenStackやIaaS基盤の運用に携わるインフラエンジニアの方々に、VMの安全なデータ移行の知見や、利用者負担を減らすシステム設計に関するノウハウをお伝えします。

テレメトリーのサンプリングはコスト削減とされがちですが、本当に有効でしょうか。本講演では、分散トレースのテイルベースサンプリングを例に、サンプリング実装に伴う基盤構築や運用負荷の増大に着目し、そのトレードオフを解説します。テレメトリー削減の裏で増える複雑性や調査コストを踏まえ、自前でのサンプリングの是非と、SaaS活用を含む現実的な選択肢を提示します。SREやプラットフォームエンジニア向けの内容です。

本セッションでは、IDE内で利用する対話型AI支援と可観測性基盤（ログ・メトリクス・トレース）を連携した障害対応手法を紹介する。開発者がコード変更の影響範囲や異常発生箇所を迅速に把握し、運用担当者がシステム全体の状況を横断的に分析することで、原因調査の効率化や対応時間の短縮を実現した事例を取り上げる。開発・運用の連携強化や調査品質向上につながった実運用での工夫や知見を共有する。

在宅ワークの快適さは、モニター構成や周辺機器、デスク環境によって大きく変わります。本発表では、27インチ4Kモニター2枚と、USB-C 1本で給電・映像出力・有線LAN接続をまとめる構成を中心に、昇降デスク、トラックボール、左右分割キーボードなどを導入し、作業環境を見直した事例を紹介します。画面切り替えや接続の手間、姿勢の負担といった日々の小さなロスを、どのように減らしたかを共有します。

AI全盛の2026年、あえて環境を「徹底的に属人化」し、圧倒的な効率と快適さを手に入れるEmacs活用術を提案します。複雑なマルチクラウドをAIとLispで手懐け、「個の力」を最大化。組織の標準化に埋没せず、エンジニアとしての尊厳を取り戻すための生存戦略とは？効率化の先にあるのは「究極の環境」か、単なる「沼」か。実利と狂気が交錯するカスタマイズの旅へ、皆様を招待します。

エージェントに任せた作業が、自分の言葉で語れない状態になっていませんか。私はAIとのペアプロで開発速度が上がり、コミット量も増えた反面、報告にあたっては会話が参照しづらく失われがちで、情報の吸い出しに苦慮しました。そこでMCPとOrg modeを軸に記録と報告の仕組みを整備し、改善につなげた経験を紹介します。