うちのチームにAIの新人くん(Devin)が配属された件

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September 26, 25

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各ページのテキスト
1.

うちのチームにAIの新人くん(Devin) が配属された件 株式会社 CAM / 株式会社サイバーエージェント 岡麦 突撃!となりの SRE - 現場で試した AI活用事例

2.

プロフィール 岡麦 - 2022年度新卒入社 株式会社サイバーエージェント /株 式会社CAMへ出向 - SRE Unit manager / Platform Engineering Unit member - 社内プラットフォームの運用・保守をメインとして活動 #Kubernetes #Istio #Datadog @mugiokax @mugioka

3.

会社紹介 株式会社 CAM 2025年で設立 25周年 サイバーエージェントで最初にできた子会社 エンタメコンテンツ、ビジネスバラエティメディア、ライフ スタイルメディアを主軸に 20サービス以上を開発・運用 エンジニアは 約30名

4.

本セッションで話すこと 「高品質なサービスを、より早くユーザーに提供」 し、開発者によるビジネスインパクトを最大化する ために、独自のマルチテナント型プラットフォーム を構築しています 20以上のサービスがプラットフォーム上で稼働 2019年から運用開始

5.

本セッションで話すこと

6.

本セッションで話すこと Devin Meetup Tokyo 2025 でも触れられた弊社の Devin 活用 SRE x AI Agent(Devin) の成功・失敗事例を紹介 します https://speakerdeck.com/ishikawa_pro/shao-ren-shu-demohui-r u-devintoplaybookdezhi-eruyun-yong-gai-shan

7.

1.Devin とは 2.Devin の導入背景 3.Devin の活用事例 4.終わりに

8.

Devin とは

9.

世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニア https://devin.ai/

10.

代表される機能 Knowledge Playbook Ask Devin DeepWiki Interactive Browser などなどいっぱいある

11.

代表される機能 Knowledge Playbook Ask Devin DeepWiki Interactive Browser などなどいっぱいある

12.

代表される機能 Knowledge Playbook Ask Devin DeepWiki Interactive Browser などなどいっぱいある

13.

代表される機能 Knowledge Playbook Ask Devin DeepWiki Interactive Browser ブラウザ操作 2段階認証など突破可能 などなどいっぱいある https://docs.devin.ai/product-guides/int eractive-browser

14.

Devin の導入背景

15.

導入に至った三つの課題 1. 2. 3. 人数とサービスの不均衡 日常運用の負荷 不必要な複雑性の排除

16.

人数とサービスの不均衡

17.

日常運用の負荷

18.

インフラ運用の課題

19.

Devin の活用事例

20.

活用フェーズに分けて紹介 成功 サーバー増強対応 模索 サーバー増強の振り返り 障害の調査 失敗 レビューコメントから CLAUDE.md 等の更新

21.

活用フェーズに分けて紹介 成功 サーバー増強対応 模索 サーバー増強の振り返り 障害の調査 失敗 レビューコメントから CLAUDE.md 等の更新 完全にワークしており、民主化されてい る状態

22.

サーバー増強対応

23.

サーバー増強対応

24.

サーバー増強対応

25.

サーバー増強対応

26.

活用フェーズに分けて紹介 成功 サーバー増強対応 模索 サーバー増強の振り返り 障害の調査 失敗 レビューコメントから CLAUDE.md 等の更新 完全にワークはしていないが、 60% くら いのアウトプット もしくは、活用できそうだなという所感を 得られている

27.

サーバー増強の振り返り Datadog ダッシュボード を閲覧して振り返ってもらう作業 の移譲

28.

具体的に何がうまくいっていないのか 1. 2. ブラウザの操作を得意としていない Datadog ダッシュボードは人間に最適化されている ↑の影響で 60% のアウトプットを出すのにも 30 分くらいかかってしまう

29.

どう改善しようとしているか 1. ブラウザの操作を得意としていない a. 2. MCP Server の活用 Datadog ダッシュボードは人間に最適化されている a. コンテキストを細分化 b. Multi Devin

30.

障害の調査 Slack に飛んできたアラートの調 査・トリアージ等

31.

具体的に何がうまくいっていないのか 1. 2. ブラウザの操作を得意としていない 必要なコンテキストに正しくアクセスできていない ↑の影響で 60% のアウトプットを出すのにも 30 分くらいかかってしまう

32.

どう改善しようとしているか 1. ブラウザの操作を得意としていない a. 2. MCP Server の活用 必要なコンテキストに正しくアクセスでき ていない a. 必要であれば内製 MCP Server の作成等 やっていく b. 正しいアクセスの方法をナレッジとして蓄 積する

33.

活用フェーズに分けて紹介 成功 サーバー増強対応 模索 サーバー増強の振り返り 障害の調査 失敗 レビューコメントから CLAUDE.md 等の更新 全くワークしていない状態 もしくは、活用を一旦諦めている状態

34.

レビューコメントから CLAUDE.md 等の更新 レビューコメントを分析させて開発ガイドラ インを更新しようとした .github/copilot-instructions.md CLAUDE.md

35.

なぜうまくいかなかったか 不確実性の高い AI Agent に「言語化できていない曖昧な 作業」を依頼するっていうのがそもそも良くなかった

36.

終わりに

37.

まとめ 伝えたかったこと 1. 2. 3. Devin 便利なので気になった方は深掘りして導入まで繋げよう( $20 から使えるよ) 「言語化できている明確なユースケース」に Devin はうまく対応してくれる Devin が活躍できる環境の整備も SRE に求められてきている a. GitOps の推進 b. Context Engineering

38.

ご清聴ありがとうございました