ID:85544さん

## プロジェクト概要 AWS Bedrockを活用した社内AI利用基盤の要件定義から運用までを一貫して担当し、セキュリティ強化とコスト管理を実現しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - インフラおよびDevOpsエンジニアとして、AWS Bedrockを用いたAI開発基盤の要件定義、設計、コーディング、テスト、運用保守、データ分析を担当しました。 - プロジェクトリードとして、5名の開発チームの進捗管理、予算管理、納期管理、品質管理、タスク分解と割り当てを主導しました。 - スプリント計画やレビューのファシリテーションを行い、アジャイル開発の円滑な運営を支援しました。 ### チーム規模と構成 - エンジニア5名体制のチームで、プロジェクトリーダーとして全体の調整と技術的な指導を担当しました。 - アジャイルスクラムを採用し、2週間単位のスプリントで継続的な改善を推進しました。 ## 背景・課題 - 社内のAI開発基盤が未整備であり、AWS Bedrockの利用実績やノウハウが不足していたため、情報収集から基盤設計までの全工程を担う必要がありました。 - 予算見積もりの難しさからスケーラブルなモニタリングおよびコスト制御の仕組みを構築し、運用コストの適正化を図ることが課題となりました。 - 旧基盤ではアクセスキーの使い回しや接続先の不透明さなど、重大なセキュリティリスクが存在していました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - AWSを中心に、TypeScriptとPythonを用いた基盤構築・運用自動化を実施し、IaCを活用した環境管理を行いました。 - スクラム開発を採用し、2週間スプリントでの改善サイクルを回し、利用者からのフィードバックを反映したマイルストン設定とスプリントレビューを実践しました。 - Gitなどのバージョン管理ツールやCI/CDパイプラインを活用し、品質とリリース効率の向上に寄与しました。 ### 設計・改善内容 - セキュリティポリシーに準拠し、AWS SSOの導入によるアクセスキー廃止を主導し、不要なアクセス権限を排除する疎通先制限を設定しました。 - スモールスタート戦略を採用し、3名の開発メンバーを対象に先行展開を実施し、モデル呼び出し頻度や利用パターンをログ収集する仕組みを構築しました。 - 利用実績の月次可視化ダッシュボードを開発し、チームが利用状況を把握できるようにし、予算目標設定やコストコントロールの基盤を整備しました。 - ログ分析基盤と連携し、運用監視体制の強化と異常検知の自動化に取り組みました。 ### その他アピールポイント - セキュリティ対策の抜本的な見直しにより、社内のAI開発基盤の信頼性を大幅に向上させ、運用リスクの低減に成功しました。 - チームメンバーへの技術共有やドキュメント整備を推進し、ナレッジの継承・拡張に貢献しました。 ## 成果・価値 - AWS SSO導入によるアクセスキー管理の抜本的改善で、重大なセキュリティリスクを解消しました。 - 利用実績の可視化とコスト制御基盤の整備により、予算超過リスクを低減し、スケーラブルな運用体制を確立しました。 - アジャイル開発手法の適用により、利用者のフィードバックを迅速に反映し、基盤の安定稼働と利用促進を促進しました。