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# 1. AIエージェントを活用したSREの実践と運用の自律化 - Datadog Bits AIやAWS DevOps Agentを活用し、障害調査や原因分析など、SRE業務におけるAIエージェントの実運用に向けた知見を深めたい。 - 最小権限・承認フロー・監査ログなどのガードレール設計を学び、安全な運用自動化と可観測性の向上を両立する仕組みを構築したい。 - 現職でのSRE採用の難しさを踏まえ、プロダクトチームが自律的に監視・一次調査を行える環境を整え、限られたSRE人材で組織全体の信頼性を支える力を身につけたい。 # 2. AIエージェントを活用したプロダクトセキュリティの強化 - AWS Security AgentやClaude Code Securityを活用し、脆弱性の検出・評価・修正支援に関する実践的な知見を深めたい。 - 脅威の高度化と開発速度の向上を踏まえ、セキュリティ部門と連携しながら、日常の開発サイクルにセキュリティ検証を組み込むDevSecOpsの設計・運用を学びたい。 - プロダクトチームが継続的にセキュリティを確保できる仕組みを整え、PSIRTによる脆弱性対応にもつながる、持続可能な体制を構築したいと考える。 # 3. AIによる開発自動化と継続的な品質保証 - freeの公開事例などを参考に、AIエージェントが実装・レビュー・テストを担うSoftware Factoryの概念を、小規模なPoCを通じて検証したい。 - Claude Codeチームが紹介するループエンジニアリングを学び、明確な完了条件とフィードバックに基づいて、実装・検証・修正を反復する仕組みへの理解を深めたい。 - 自動テストやセキュリティ検証、リリース判定を開発プロセスに組み込み、AIによる開発の高速化と、本番環境で求められる信頼性・セキュリティを両立する方法を身につけたい。 # 4. ソフトウェア品質工学に基づく信頼性の向上 - SREとQAは、利用者にとっての品質を支える相互補完的な領域と捉えており、ソフトウェア品質工学やテスト技法を体系的に学びたいと考えています。 - ISO/IEC 25010（SQuaREの製品品質モデル）を通じて、信頼性・セキュリティ・保守性などの品質特性を理解し、品質要件の定義や評価に活用したい。 - 学んだ知識をSLOや品質指標、開発・運用プロセスの改善に結びつけ、SRE・QA・開発チームが共通の目標に向かって品質を高められる組織づくりに生かしたい。