AI活用事例データベース
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弁護士ドットコムが AWS DevOps Agent をインシデント対応に組み込み、Datadog のアラートを起点に調査を自動起動する構成にした。あるパフォーマンス障害では、調査開始から約10分で根本原因の N+1 問題を特定した。
事業拡大に伴いサービス数とトラフィックが増え、PRE 部が対応するアラートの量と種類も年々増えていた。調査対応が一部の熟練エンジニアに依存しており、属人化の解消が急務だった。検知から原因特定までを人手を介さずに完結できれば、課題を根本的に解消できると考えていた。
一般提供開始前から DevOps Agent のトライアルを開始し、Datadog Monitor のアラートをトリガーに DevOps Agent が自動起動する構成をとった。既に Datadog 中心の監視基盤があったため、MCP を使って既存環境を変更せずに組み込めた。DevOps Agent が参照権限のみで動作する点も、本番環境へ適用する判断を後押しした。
2026年3月のパフォーマンス劣化では、調査開始から約3分でレイテンシ劣化の定量分析、約4分で ECS デプロイ履歴との相関分析、約8分で APM トレースからキャッシュなしの DB クエリを繰り返す N+1 問題の特定、約9分でホスト単位の影響分析まで進み、約10分で根本原因・影響範囲・定量データを含む調査レポートを Slack に投稿した。3秒超のトレースが特定の Spot インスタンスに集中し、CPU 競合で影響が増幅されていたことまで解明している。
参照権限のみで動くエージェントであれば、トライアル段階から本番環境の監視データに接続して見極められる。既存の監視基盤を変えずに MCP で接続できると導入の障壁が下がる。
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