この記事の要点
- 2026年11月時点で、3つのクラウドは、ログや設定を読んで原因の候補を示す運用向けのAIの機能を提供しています。示されるのは「候補」で、確かめるのは人です。
- 使いやすいのは、切り分けの手がかり、手順書の下書き、障害の報告や月次の報告の下書きです。
- AIに渡すデータの範囲、AIが使える権限、出力をそのまま使わずに確かめる工程を、使い始める前に決めておきます。
生成AIは、クラウドの運用のうち、たくさんのログや設定を読んで手がかりを探す作業と、文章の下書きを作る作業に向いています。一方で、出力には誤りが含まれることがあり、本番のシステムをどう直すかを決めるのは人です。AIが下書きし、人が確かめて判断する、という分担で使うのが現実的です。
運用のどこに使えるのか
生成AIが役に立ちやすいのは、読む量が多い作業と、形の決まった文章を作る作業です。具体的には、次の3つの場面が挙げられます。
- 障害の切り分け：エラーのログ、監視の値、直前の変更の記録を読み、原因の候補と確かめる順番を示してもらう
- 手順書の下書き：作業の記録や会話のメモから、手順書の形に整えた下書きを作ってもらう
- 報告の下書き：障害の経過の記録から、時系列と影響の範囲をまとめた報告の下書きや、月次の報告の下書きを作ってもらう
いずれも、最後に人が中身を確かめることが前提です。どのくらい時間が減るかは、システムの構成や、ログがどれだけ整っているかによって大きく変わります。
クラウドの事業者が提供する運用向けのAI
2026年11月時点で、AWS・Microsoft Azure・Google Cloud は、それぞれ運用向けの生成AIの機能を提供しています。各社の説明で共通しているのは、AIが示すものを「提案」「候補」として扱い、人が採るかどうかを決める作りになっていることです。
| クラウド | 機能 | 公式の説明の要点 |
|---|---|---|
| AWS | CloudWatch investigations | 監視の値・ログ・デプロイの記録などを調べ、関係しそうな情報と原因の仮説を示す。利用者が、提案ごとに調査の結果に加えるか捨てるかを決める。行った操作は CloudTrail に記録される |
| Microsoft Azure | Azure Copilot | Azure についての質問に答え、利用者の環境の資源に合わせた情報を示す。利用者に許された範囲の操作ができ、操作には利用者の確認が必要 |
| Google Cloud | Gemini Cloud Assist | ログ・監視の値・設定を読み、複数の仮説を並行して調べる。Gemini for Google Cloud は、もっともらしく見えても事実と違う出力をすることがあるとして、すべての出力を確かめるよう求めている |
出典：CloudWatch investigations（AWS）、What is Azure Copilot?（Microsoft Learn）、Gemini Cloud Assist overview（Google Cloud）
Gemini Cloud Assist は、2026年11月時点の公式の説明でプレビューと示されています。機能の名前や提供の状態は変わりやすいため、使う前に各社の最新の説明を確かめてください。
切り分けに使うときの進め方
切り分けでは、AIが示す原因の候補を、確かめる順番を決めるための材料として使います。示された仮説を、実際の監視の値やログと照らし合わせ、裏づけが取れたものだけを原因として扱います。
AWS の CloudWatch investigations は、調べた後に、調査の結果・時系列・推奨の対応をまとめた報告を作れると説明しています。また、問題を自動で直すために Automation のランブックを使うよう提案することがある、としています。提案された処理を本番で動かすかどうかは、影響の範囲を確かめたうえで人が決めます。
出典：CloudWatch investigations（AWS）
AIが候補を示し、人が確かめて決める（切り分け）
- AIが示す原因の候補（仮説）と、確かめる順番の材料
- 人が照らし合わせる実際の監視の値やログと見比べる
- 人が原因とする裏づけが取れたものだけを原因として扱う
- 人が決める提案された処理を本番で動かすかは、影響の範囲を確かめてから決める
障害が起きたときの連絡の流れや、一次対応の手順は障害が起きたときの一次対応で説明しています。AIは、この手順の中で「調べる」部分を手伝う道具と考えます。
手順書と報告の下書きに使う
手順書や報告の下書きは、生成AIの得意な作業です。作業のメモやコマンドの記録を渡し、決めた書式に整えてもらうと、ゼロから書くより早く形になります。
ただし、下書きには次のような誤りが入りやすいため、人が確かめます。
- 実際には行っていない作業や、存在しない設定の名前が入っている
- 時刻や数字が、元の記録と食い違っている
- 原因を、裏づけより強い言い方で書いている
障害の報告は、お客様や取引先に渡ることがあります。事実と推測を分けて書き、推測の部分は推測と分かる表現にします。手順書の置き場所と更新の仕方は、構成図と運用の記録を「生きた資料」にするで説明しています。
使い始める前に決めておくこと
生成AIを運用に使う前に、渡すデータ、AIが使える権限、確かめる工程の3つを決めておきます。
渡すデータ：ログや設定には、パスワード・アクセスキー・個人の情報が含まれることがあります。社外のAIのサービスに貼り付ける前に、何を渡してよいかを決め、秘密の情報は伏せます。生成AIの業務での使い方の決まりは、社内の生成AIの利用ルールの作り方と生成AIのセキュリティで説明しています。
AIが使える権限：Azure Copilot は利用者に許された範囲の資源にアクセスし、操作ができると説明されています。AWS の CloudWatch investigations も、設定によってはログインした利用者の権限で動きます。AIを使う人の権限が広すぎると、AIを通じてできることも広くなります。権限の絞り方はクラウドの権限管理（IAM）の基本を参考にしてください。
出典：What is Azure Copilot?（Microsoft Learn）、CloudWatch investigations（AWS）
確かめる工程：AIの出力を、誰が、何と照らし合わせて確かめるのかを手順に書きます。本番への変更は、AIの提案であっても、通常の変更と同じ承認を通します。
当社のご支援
アメリア・テクノロジーのクラウドの構築と運用管理では、障害の切り分け、手順書や月次の報告の作成に生成AIを使う場合も、AIの出力は下書きにとどめ、内容は当社の担当者が確かめたうえでお渡しします。お客様の環境で運用向けのAIの機能を使う場合の、権限とデータの扱いの決め方もご相談いただけます。生成AIのセキュリティ全体はセキュリティ診断と対策でもご支援しています。
- クラウド
- 生成AI
- 運用管理
- 障害対応
この記事に出てくる用語
このコラムは一般的な情報の提供を目的としたもので、個別の状況への助言ではありません。製品・サービスの名前と内容は、記事の更新日の時点のものです。