DevOpsにおけるエージェンティックAI：チームのための自動化ソリューション

24時間365日、休息も進捗会議も必要としないパートナーを想像してみてください。適切なサポートさえあれば、手作業の負担を軽減し、より価値のある業務への注力を可能にするパートナーです。

DevOpsの分野において、自動化自体は決して新しいものではありません。しかし、自ら推論し、適応し、主体的に行動する自動化はどうでしょうか。それこそが「エージェンティックAI（Agentic AI）」を定義づける要素です。

DevOpsにおけるエージェンティックAIは、果たしてどの程度実用的なのでしょうか。依然としてどの程度の人的介入を必要とするのでしょうか。そして、それが正常に機能している状態とはどのようなものでしょうか。

以下で、これらの疑問にお答えします。

DevOpsにおけるエージェンティックAI（Agentic AI）とは

エージェンティックAI（Agentic AI）については、すでにご存知かもしれません。これは、最小限の人的監視のもとで、多段階のタスクを処理するためにリアルタイムで「推論」できる人工知能システムを指します。

DevOpsの文脈におけるエージェンティックAIは、この技術をビルド、テスト、デプロイといった複雑な実務プロセスに適用するものです。

より端的に言えば、これらの自律型システムは以下の目的で機能します。

• 反復的なワークフローを代替し、自動化を改善する
• ポリシーを強制適用し、ガバナンスを強化する
• パイプラインの稼働を維持し、デリバリーパフォーマンスを向上させる

従来のDevOps向けAIソリューションの多くが、ダッシュボードでのアラート通知や事前定義されたシナリオの実行に留まっていたのに対し、エージェンティックAIはその「自律性（Agency）」を活かし、単に情報を収集するだけでなく、その情報に基づいて自ら行動を起こします。

なぜDevOpsにエージェンティック・インテリジェンスが必要なのか

わずか数年前までは、円滑なDevOpsパイプラインを運用するために必要なのは、基本的なスクリプトとCI/CDワークフローだけでした。しかし現在はどうでしょうか。ソフトウェアシステムは、かつてそれらの自動化が提供していたスピードとスケールでは対応できないほどに肥大化しています。

エージェンティックAIは、論理的な次なる進化を象徴するものです。これは、以下のような成長を阻害する真の障害を解決するために構築されています。

• 人材不足：エージェントは「常時稼働するジュニアエンジニア」として機能し、人員を増強することなく、開発者をプロセスの手作業から解放します。
• 増大するクラウドコスト：リソース利用のプロアクティブなスケーリングと最適化により、エージェンティックAIはオーバーヘッドを可能な限り低く抑えるよう機能します。
• 予測不可能な障害：完璧な稼働時間を保証できるシステムは存在しませんが、エージェンティックAIは障害の予兆（弱信号）をプロアクティブに監視し、その修正に当たります。
• インシデント対応の遅れ：高度に訓練されたAIエージェントは、どのチームメンバーよりも迅速に反応できるため、ダウンタイムに対して可能な限り速やかな対処を確実にします。

真の継続的デリバリー（CD）を実現するために、エージェンティックAIはDevOpsチームが単に現状を維持するだけでなく、常に先手を打つために必要な効率性を提供します。

DevOpsにおけるエージェンティックAIの主要な活用領域

エージェンティックAIが計り知れない可能性を秘めていることは明らかです。しかし、多種多様なユースケースが存在する中で、DevOpsという非常に特殊な領域にどのように適用するのが最善なのでしょうか。

ここでは、3つの主要な活用領域について解説します。

#1. インテリジェントなリリース管理

エンジニアであれば誰もが、壊滅的な障害を引き起こしかねない「たった一つの軽微な変更」をリリースする際の、あの独特な不安を経験しているはずです。

エージェンティックAIの導入により、そのような不安は解消されます。適切なソリューションの導入により、チームは以下のことが可能になります。

• デプロイ前にリスクを予測し、危険を伴う可能性のあるコードの依存関係を検知する
• デプロイのシーケンス（手順）を自動化し、手作業によるミスのリスクを最小限に抑える
• エラー率が急上昇した場合、リリースの停止や中断を自律的に判断する

インテリジェントなリリース管理は、深夜2時のSlackアラートに怯えるストレスを軽減するだけでなく、デプロイ速度を向上させ、DevOpsチームに安心感をもたらします。

#2. 継続的テストと品質保証（QA）

AIエージェントは、完全に自律してタスクをナビゲートし実行するだけでなく、システムからのフィードバックに基づいてリアルタイムで「学習」します。

これは計り知れない利点です。なぜなら、品質保証テストの判断材料となる膨大なインフラログ、パフォーマンスメトリクス、ユーザーエクスペリエンスデータを、人間がすべて読み解くことは物理的に不可能だからです。

エージェンティックAIは、これらのデータを吸収・分析することで、テストの精度と網羅性を向上させるためのリアルタイムなインサイトをDevOpsチームに提供します。

#3. 予測型モニタリングと修復

理想的なパイプラインとは、本番環境に影響が出る前に問題を検知できるものです。AIエージェントは、人間の目には見えないパターンを特定することでこのミッションを支え、「小さな問題を、雪だるま式に大きくなる前に修復する」ことを目指します。

DevOpsにおけるエージェンティックAIは、以下の手法でこれを実現します。

• リアルタイムデータと過去の障害事例を比較分析し、脆弱な箇所を特定する
• デプロイ失敗の可能性を推定する予測モデルを構築する
• ユーザーが影響を感じる前に問題を追跡し、修復する

これによりプロアクティブ（先回り型）な運用が可能になり、デプロイ後の手戻りやエラー修正に費やされるリソースを削減できます。

Copadoが実現するエージェンティックAI

エージェンティックAIがゲームチェンジャーであることは間違いありません。そして、これは単なる夢物語ではなく、今日のチームの技術スタックに組み込むことができる現実的なソリューションです。

Copado（コパード）は、これらのメリットをSalesforce DevOpsパイプラインに直接統合し、デプロイのあらゆるステップにAIエージェントを組み込みます。

導入はスムーズです。当社のDevOpsエキスパートがお客様と協力し、以下のステップを支援します。

1. 課題と動機の特定
2. 目標達成に最適なAI駆動型プロセスの実装
3. あらゆる段階でのチームへのサポートと権限委譲

これらがどのように機能するか、実際のデモでご確認いただけます。

CopadoのエージェンティックAIアプローチによる成功事例

世界的なクラウド管理型IT企業であるCisco Merakiは、拡大するDevOps需要に応えるため、CopadoのSalesforceソリューションを導入しました。

かつては手作業によるプロセスに追われていた同社は、Copadoの導入により以下の成果を達成しました。

• デプロイ時間を75%削減
• デプロイされる変更件数が3倍に増加
• デプロイ失敗率が80〜90%低下
• コード品質が75〜85%向上

Cisco Merakiのテクニカル・システム・アーキテクト、Abhinav Agwan氏は次のように述べています。「Copadoはエンドツーエンドのソリューションを構築しました。そして最も素晴らしいのは、計画からデプロイまで、常にサポートしてくれるCopado AIエージェントがいることです」

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結論

自動化戦略を本格化させようとしている段階であれ、規模の拡大に伴う対応に苦慮している段階であれ、一つ確かなことがあります。それは、DevOpsにおけるエージェンティックAIがルールを塗り替えつつあるということです。

ツールチェーンの複雑さが増す中で、CopadoのAIフレームワークは、Salesforceプラットフォームにネイティブ対応した統合しやすいインテリジェントなソリューションとして際立っています。

「Agentforce with Copado」のようなツールを活用することで、エージェンティックAIは、チームが将来のDevOpsに向けて拡張、成長、そして自動化を推進するための論理的な次の一歩となります。

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出典：

‍IBM. What is Agentic AI? https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai

Github. How agentic AI is accelerating DevOps. https://github.com/resources/whitepapers/how-agentic-ai-is-accelerating-devops