ID:65369さん

## プロジェクト概要 現在保守・運用を行っているECサイトの後継システム開発に伴い、その保守・運用へのAI活用によるコスト削減を目的とした推進業務。AWS上でAmazon Bedrockを活用し、AIエージェントによる自律的な作業の実現を目指したPoCを推進している。後継システムの保守・運用を見据えつつ、現行システムの運用課題を題材としてAIエージェント活用の有効性を検証している。 ## 課題 - 後継システムの保守・運用において、従来同様の運用体制ではコストが増大するため、AIを活用した省力化・自動化によるコスト削減が必要であった。 - 現行システムのDBは大きな性能問題を抱えており、長時間走行となるSQLが頻発している（※性能問題は現行システム固有のものであり、後継システムでは想定されていない）。 - コードフリーズ期間中でシステム改修ができないため、アラート検知時は手動でのSQL KILLで対応している。 - SQLのKILLが稼働に影響しないかを確認する必要があるが、SQLの生成は多くの分岐を含むため、SQLテキストから処理内容を特定するのが困難であった。 ## 担当業務 ### ■ AI活用方針の検討・推進 - 保守・運用業務へのAI活用によるコスト削減施策の立案・推進 - AIエージェント活用の有効性を検証するPoCの企画・推進 ### ■ AIエージェント基盤の構築（PoC） - Amazon Bedrock Agentを活用したAIエージェントによる自律的な作業の実現に向けた設計・検証 - Amazon Bedrock Knowledge Basesを用いて、仕様書またはソースコードをインプットとしたRAGを中心に据えた構成の設計 - アラート検知から業務部門へのエスカレーション、長時間走行しているSQLの特定など、現在保守・運用部門が行っている業務の自動化 ## 工夫した点・成果 - 現行システムの運用課題（手動でのSQL KILL対応、SQLテキストからの処理特定の困難さ）を具体的な題材とすることで、後継システムの保守・運用に活かせるAIエージェント活用の有効性を実践的に検証。 - SQLテキストから処理内容を特定することが困難という課題に対し、仕様書・ソースコードをインプットとしたRAGを活用することで、SQLが含む多数の分岐を踏まえた処理特定の自動化を検証。 - アラート検知、業務部門へのエスカレーション、長時間走行SQLの特定といった一連の運用業務をAIエージェントに委譲することで、手動対応に伴う人的工数の削減と対応の迅速化を図る構成を設計・推進中。 ## 使用技術・環境 - Amazon Bedrock - Amazon Bedrock Agent - S3 Vectors - Lambda