【株式会社ギグー】第14回ラウンドテーブル｜インフラエンジニアのAI活用術

今回のGiGOOO ROUND TABLEのテーマは、

「インフラエンジニアのAI活用術」

これまで開発やQA領域におけるAI活用について議論してきましたが、今回はインフラ領域にフォーカスし、CopilotやGeminiなどを、

• 業務のどこで使っているのか
• どんな使い方が役立っているのか
• AIを使ううえで何に気をつけているのか
• 今後、インフラエンジニアの仕事はどう変わるのか

など、実際の現場での活用事例をもとに意見を共有しました🙌

インフラでは「壁打ち相手」としてAIを活用

今回、多くのメンバーに共通していたのが、

「分からないことをAIに相談する」

という使い方でした。

例えば、

• 初めて触るAWSの機能を分かりやすく説明してもらう
• Terraformのリファクタリングについて相談する
• シェルスクリプトの土台を作ってもらう
• 自分の認識が合っているか確認する

など。

すべてをAIに任せるのではなく、
自分の考えを整理したり、最初の土台を作ったりする相手
として活用しているケースが多く見られました。

特にTerraformのリファクタリングでは、いきなり完成形を求めるのではなく、

「まず構成のイメージを伝える」
↓
「AIに土台を作ってもらう」
↓
「イメージとのズレを修正する」

と、少しずつ形を整えていく方法も共有されました。

📝このパートの要点
AIに「完成品」を求めるのではなく、
壁打ちや土台作りに活用することで、考えるスピードを上げる。

スクリーンショットを使えば、質問もさらに効率的に

AIへの質問方法として紹介されたのが、スクリーンショットの活用です。

設定画面について質問したいとき、文章ですべて説明するのではなく、
画面をそのままAIに共有。

すると、

「どの画面について質問しているのか」
「どのバージョン・仕様なのか」

まで含めてAIが読み取ってくれることがあります。

文章で細かく状況を説明するよりも、スムーズに意図を伝えられるのがメリットです。

一方で、現場によってはAIに入力してよい情報の範囲が明確ではないケースもあります。

便利だからこそ、
「この情報をAIに渡して問題ないのか？」を判断することも欠かせません。

📝このパートの要点
画像を活用すれば、AIとのやり取りを効率化できる。
ただし、現場のルールや情報管理を守ることが大前提。

AIの回答を、そのまま正解にしない

今回の議論では、AIのハルシネーションについても話題になりました。

例えば、調査でAIを活用する際には、

• 情報の出典やURLも一緒に出してもらう
• 元の情報まで確認する
• 複数のAIに同じ質問をする
• 回答に一貫性があるか比較する

といった工夫が紹介されました。

AIがそれらしい回答を出していても、それが正しいとは限りません。

だからこそ、

「AIが作った情報を、人間が検証する」

ことが重要になります。

📝このパートの要点
AIは調査や情報整理を高速化してくれる。
しかし、最終的な確認・判断は人間が行う。

設計書・ログ解析にも広がるAI活用

インフラ領域では、今後さらにAI活用が広がりそうな事例も共有されました。

例えば、膨大な設計書。

すべてを人間が一から読むのではなく、AIに読み込ませて、

「この情報はどこに書いてある？」
「この設定はどうなっている？」

と質問することで、必要な情報へ素早くたどり着けます。

また運用保守では、障害発生時のログ解析にAIを使うケースも。

さらに、AIが情報を読み込みやすくなるよう、
Excelなどで作っていた手順書をMarkdown化し、Git上で管理する
という取り組みも紹介されました。

つまり今後は、

「AIを使う」だけでなく、「AIが使いやすい形で情報を残す」

ことも重要になっていくのかもしれません。

📝このパートの要点
AI活用は、質問するだけではない。
設計書・ログ・手順書など、インフラ業務そのものがAI前提に変わり始めている。

インフラエンジニアの仕事はどう変わる？

最後は、

「AIによって、インフラエンジニアの仕事は今後どう変わるのか？」

というテーマへ。

構成図のたたき台を作る、障害調査をサポートする、設計書を読み解くなど、これまで人間が時間をかけていた作業は、さらに効率化されていく可能性があります。

一方で、

• クリティカルな意思決定
• AIが出した結果の判断
• 現場ごとの状況に合わせた対応
• オンプレミス環境での物理的な作業

など、人間が担う部分も残ります。

AIに仕事を奪われるというより、

「AIに任せる部分」と「人間が判断する部分」が分かれていく

と考えた方が近いのかもしれません。

📝このパートの要点
定型的な作業はAIに任せられるようになる一方、
判断・責任・現場対応には、引き続き人間の力が必要。

インフラエンジニアにとって、AIは「考えるための相棒」へ

今回のラウンドテーブルを通して印象的だったのは、

インフラ領域では、AIを「全部やってもらうもの」ではなく、
「一緒に考える相手」として使っている

ということでした。

分からない技術を理解する。
構成を考える。
コードの土台を作る。
ログや設計書から必要な情報を探す。

こうした場面でAIを活用することで、
人間はより重要な「判断」に時間を使えるようになります。

そして今後は、AIそのものを使うことが特別ではなく、
当たり前の業務環境になっていくのかもしれません。

だからこそ大切なのは、

「どのAIを使うか」だけではなく、
「AIを使って、何を実現したいのか」

を考えること。

今回のラウンドテーブルは、インフラエンジニアとAIのこれからを考える時間となりました🙌✨