AI+ クラウドアーキテクトとDevOpsエンジニア
AIを活用して、より賢くインフラを構築し、より速くリリースする
AIが役立つことは分かっています。次は、信頼できるものにしましょう。
同じTerraformモジュールを生成し、文書化されていない同じパイプラインと格闘し、同じインシデント後のレビューを一から書く——その繰り返しになっていないでしょうか。本書は、クラウドアーキテクトとDevOpsエンジニアの皆さんに、デリバリーライフサイクル全体にわたる体系的なAI活用の実践をお届けします。本番環境で使える40以上のプロンプトテンプレート、インフラストラクチャデータを守るCLOUD Protocol、IaC生成からインシデントのトリアージまで日々のAI活用を支えるSTREAM Framework、そして個人とチームのための90日間の導入プランです。AIの可能性をすでに知り、それを確実なものにするフレームワークを求めるエンジニアのために、AIエンジニアリング企業が書き上げた一冊です。
- IaC生成、パイプライン設計、インシデントトリアージ、アーキテクチャレビュー、コスト最適化——全5領域に対応した、実務で即活用できる43のプロンプト
- CLOUD Protocol——認証情報、本番環境の構成情報、顧客データをAIワークフローで守るための5つの安全原則からなるフレームワーク
- STREAM Framework——設計から保守まで、DevOpsライフサイクルの6段階すべてにAIをどう適用するかを示すフレームワーク
- IaCレビューのチェックリスト——AIが生成したTerraformコードが本番に投入される前に、セキュリティ設定ミスを検出するためのリスト
- 個人エンジニアおよびチームリーダー向けの90日間統合計画——週単位のマイルストーンと関係者向けテンプレート付き
商用テクノロジー企業、コンサルティング会社、大企業のIT部門で働く中堅からシニアのクラウドアーキテクト、DevOps／SRE／プラットフォームエンジニアの方々。経験は3〜10年以上で、1つ以上のクラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCP）とIaCツール（Terraform、Pulumi、CloudFormation）を使いこなしています。
その他の対象：クラウドおよびDevOps部門を統括するエンジニアリングリードやCTO、DevOpsの役割へ移行しつつあるインフラストラクチャエンジニア、プラットフォームエンジニアリングへ領域を広げているソフトウェア開発者。
- CLOUD Protocolを適用し、AIとのやり取りにおいてインフラストラクチャデータを分類・保護できる。
- 適切な人による監督のもと、AIを活用してInfrastructure as Code（IaC）を生成・レビューし、反復的に改善できる。
- デプロイのリスクを抑えつつスループットを高める、AI支援型のCI/CDパイプラインを設計できる。
- 本番環境におけるインシデントのトリアージ、ログ分析、ランブック作成にAIツールを活用できる。
- クラウドおよびDevOpsのワークフローにAIを取り入れるための90日間プランを、チーム単位または個人単位で作成できる。
- スキルチェック
- クラウドおよびDevOps実践は、AI活用にどの程度準備できていますか？
- 第1章
- 今、クラウドとDevOpsで使われているAI
- 第2章
- クラウドとDevOpsにおけるAIの活用機会
- 第3章
- AIを活用したInfrastructure as Code（IaC）
- 第4章
- AIを活用したCI/CDパイプラインの構築
- 第5章
- AIを活用したクラウドセキュリティとコンプライアンス
- 第6章
- AIを活用したコスト最適化とパフォーマンスチューニング
- 第7章
- AIを活用したインシデント対応とオブザーバビリティ
- 第8章
- AIを活用したアーキテクチャ設計とマイグレーション計画
- 第9章
- AIエージェントと自律型DevOps
- 第10章
- クラウドにおけるAI統合の90日間プラン
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が、AIの可能性を実際に見てきたエンジニアたちのためにつくった一冊です。ただ「使える」ではなく、「信頼できる」AI実践へと導きます。