イオンのDX推進に向けた「SRE×生成AI」　試して分かった課題と可能性、人間側に求められる変化

AIを試すから“使いこなす”へ　トークン従量課金制にともなう、プロンプトの工夫

　イオンスマートテクノロジーにおけるSRE×AIの取り組みは、AIツールを試用する段階を超え、日常業務で高度に制御・活用する＝“使いこなす”フェーズへと移行している。AI利用料金がトークン従量課金制へとシフトする中、同社ではプロンプトの出し方やコンテキストの渡し方、各種機能の使い分けといった具体的なプラクティスを体系化しているという。

　たとえば、IaCの開発において「Storage Accountを1つ作成して」といった曖昧な指示を出すと、パラメータ不足により期待通りのコードが得られない。これに対し、既存環境のリソース構成を参照させる具体的な指示を出すことで、Copilot Agentが既存の設定を読み取って正確なコードを出力できるようになる。さらに同社では、一度確立したコード修正や移行作業の手順を、Gitの差分（git diff）などから抽出して「Skills（.github/skills/）」として保存・再利用している。

　「Skillとは、人間が読む手順書ではなく『AIのための手順書』です。Gitの差分や過去の修正履歴から作業手順をSkillとして落とし込んでおけば、次回以降は『Skillを使って新しいリソースを作成して』と指示するだけで、AIがルール通りに作業を再現してくれます」（林氏）

　また、コーディング規約やネーミングルール、サービス間のリクエストフローといったIaCのドメイン知識をCustom Instruction（事前指示）としてファイル保存しておくことで、AIの出力精度を根本から高めている。

　こうした工夫は、セキュリティログやシステム障害の調査（フォレンジック）領域でも応用されている。たとえば、ソーシャルエンジニアリングによるアカウントハッキングを想定した訓練では、Entra IDやGitHub、Akamai、New Relic、PagerDutyといった複数SaaSの監査ログを1ヵ所の調査用フォルダに集約。ここに、ログ形式やサービス間の関係を定義したCustom Instructionと、報告書フォーマットを定義したSkillsを組み合わせることで、Copilot経由の効率的な横断調査や報告書作成が実現している。

　生成AIの進化速度は凄まじく、数ヵ月先、半年先の技術トレンドすら見通すことが困難な“不確実性の時代”を我々は生きている。林氏は最後に、「未来はわからない。だからこそ検証しつづける」という言葉を語った。同社は、今後登場するであろう革新的なSRE AgentやAIモデルに対しても、特定のツールに過度に固執することなく、小規模なトライアルと検証を高速で回しつづけるアプローチを継続していく構えだ。

　「AIによって従来のSRE業務をすべて置き換えるのではなく、部分委譲と人間支援の観点からAIの活用領域を広く深くしていくことが重要です。試行錯誤を続けながらナレッジをシェアし、システムを最適化し続けること。その先にある『お客様への価値還元』こそが、私たちの果たすべき真の目的です」（林氏）