「競合他社がアプリを出したから、うちも検討してほしい」 上司からの突然の指示に、期待よりも不安を感じていませんか？ Webサイトやシステムの改善経験はあっても、アプリ開発は全くの別物です。 実際にプロジェクトが始まると、「多額の費用をかけたのに誰も使わない」「予期せぬ不具合でリリースが延期になる」「運用コストだけが膨らんでいく」といった失敗が後を絶ちません。 実は、アプリ開発の失敗要因はエンジニアの技術力不足だけではありません。多くの場合、開発が始まる前の「準備不足」や、リリース後の「運用設計の欠如」といった、発注者側のリスク管理に原因があります。 アプリは「作って終わり」ではなく、ユーザーに「使われ続けること」が成功のゴールです。 そこで今回は初めてアプリ開発を担当する方が絶対に知っておくべき「よくある失敗12選」とその対策を、工程別に詳しく解説します！ この記事を読めば、落とし穴を事前に回避し、社内調整から開発会社との交渉まで、主導権を持ってプロジェクトを進められるようになるはずです。 import haihaiInquiryFormClient from "https://form-gw.hm-f.jp/js/haihai.inquiry_form.client.js";haihaiInquiryFormClient.create({baseURL: "https://form-gw.hm-f.jp",formUUID: "927d2c4e-f06c-45b1-bd36-0240e55ccf72",}) ▼アプリ開発の基本について知りたい方はこちら▼ アプリ開発とは？種類・流れ・必要スキル・費用感まで初心者向けにわかりやすく解説 初めてのアプリ開発はなぜ失敗しやすいのか アプリ開発の失敗は「開発前・開発中・リリース後」に起きる 開発前： 目的の整理不足 開発中： 品質管理の不備 リリース後： 運用・保守体制の欠如 アプリ開発における失敗は、エンジニアの技術力が足りなかったり、開発会社に問題があったりする場合だけに起こるものではありません。 実は、プロジェクト全体を俯瞰すると、開発前の目的整理が不十分だったり、開発中の品質管理に隙があったり、あるいはリリース後の運用体制が考慮されていなかったりと、複数のフェーズにおける不備が重なり合って失敗を招くことがほとんどです。 特に初めてプロジェクトを任された担当者の場合、開発会社へ正式に相談する前に、自社側で何をどこまで決めておくべきかの判断が難しく、準備不足のまま見切り発車してしまうケースが少なくありません。 アプリは「完成して公開すること」が成功ではなく、その後ユーザーに「使われ続けること」が本来のゴールです。 この視点が欠けてしまうと、多額の投資をしたにもかかわらず、誰も利用しないシステムが残るという最悪の事態を招きかねません。 リスクを最小限に抑えるためには、各工程で潜んでいる落とし穴を事前に理解し、先回りして対策を講じる姿勢が求められます。 失敗の多くは開発着手前の準備不足から始まる アプリ開発の成否を分ける最大の要因は、実はプログラミングが始まる前の企画段階にあります。 なぜこのアプリを世に送り出す必要があるのか、誰が抱えているどのような悩みを解決する手段なのか、そしてリリース後にどのような流れでユーザーに活用してもらうのか。 これらの根幹となる問いが曖昧なままプロジェクトを動かしてしまうと、開発の中盤で大きな仕様変更が発生したり、発注側と開発側の認識に致命的なズレが生じたりします。 一度開発がスタートしてから方向性を修正しようとすると、追加の費用が発生するだけでなく、開発期間の大幅な延長や、設計の無理な変更による品質低下を招くリスクが急激に高まります。 こうした事態を避けるためには、企画の段階でビジネス上の最終的なゴールを明確にし、想定ターゲットや利用シーンを具体化しておくことが不可欠です。 また、成功を測定するためのKPIや、最低限必要な機能を整理しておくことで、社内関係者や開発会社との意思疎通が円滑になり、プロジェクトの迷走を防ぐことができます。 初心者が特に注意すべき失敗パターン ・機能を欲張りすぎて予算・納期が破綻する ・自社都合を優先し、ユーザーの使いやすさ（UX）を軽視する ・テスト工程を削り、不具合を残したままリリースする ・リリース後の集客やOSアップデート対応を考慮していない 初めてアプリ開発に携わる方が陥りやすい典型的な失敗パターンには、いくつかの共通点があります。 まず最も多いのが、目的を絞り込めないまま見切り発車し、あれもこれもと欲張って必要以上に機能を詰め込みすぎてしまうことです。 機能が増えればそれだけ開発コストや不具合のリスクが増大し、結果として使い勝手の悪いアプリになってしまいます。 また、ユーザーの視点に立った使いやすさ、いわゆるUXを軽視して自社都合の設計を優先することも、リリース後の離脱を招く大きな原因です。 さらに、発注者側が開発会社に丸投げの姿勢をとってしまうと、完成間近になって「イメージと違う」といった認識の不一致が露呈します。 これに加え、テスト工程の期間を十分に確保せず不具合を残したままリリースしたり、セキュリティ対策や将来的なデータ拡張性を後回しにしたりするケースも、後に深刻なトラブルを引き起こします。 そして意外と盲点なのが、リリース後の集客施策や不具合修正、OSアップデートへの対応といった運用保守の計画を立てていないことです。 これらの要素を一つひとつ事前にチェックし、計画に盛り込んでおくことが、プロジェクトを成功へ導く鍵となります。 開発前によくある失敗と対策 失敗1：アプリを作る目的が曖昧なまま進めてしまう 対策：「既存会員の継続率を10%改善する」など、具体的な数値目標を言語化し、社内と開発会社で共有する。 アプリ開発において最も避けたい失敗は、プロジェクトの根本となる目的がぼやけたまま走り出してしまうことです。 「競合他社がアプリをリリースしたから」「社内のDXを推進するよう指示があったから」「なんとなく便利そうだから」といった抽象的な理由だけで開発を始めると、プロジェクトの途中で判断基準を失い、必要な機能や成功の定義が定まらなくなります。 目的が曖昧なプロジェクトは、機能の追加や修正が際限なく発生しやすく、結果として開発費用と運用コストだけが膨らみ、当初期待していた事業成果を全く得られないリスクが非常に高いといえます。 この失敗を未然に防ぐための対策として、開発に着手する前に自社が抱えている具体的な課題を洗い出し、アプリを通じて何を解決したいのか、どのような数値目標を達成したいのかを明確に言語化しておく必要があります。 例えば「既存会員の継続率を現状から10%改善する」「店舗への来店頻度を月平均2回から3回に高める」「カスタマーサポートへの問い合わせ対応工数を3割削減する」といった、具体的かつ測定可能な目標を立てることが重要です。 このように目的を数値化して定義しておくことで、社内での合意形成がスムーズになり、開発会社に対しても説得力のある説明ができるようになります。 失敗2：要件定義が不十分で「思っていたものと違う」アプリになる 対策：ワイヤーフレームやユーザー行動シナリオを用い、視覚的に認識を合わせる。 開発が始まってから「こんなはずではなかった」という後悔が生まれる原因の多くは、要件定義の不足にあります。 発注者側が「この業界なら当然こう動くはずだ」と考えている暗黙の了解や業務ルールは、ITの専門家である開発会社には一切伝わらないものだと認識すべきです。 特に仕様書に明記されていない細かい画面遷移、ユーザーの権限設定、特殊な業務フローなどは抜け漏れやすく、これが後の手戻りや品質低下を招く大きな要因となります。 こうした認識のズレを解消するためには、要件定義の段階でワイヤーフレームや画面遷移図、具体的なユーザー行動シナリオを活用し、視覚的にイメージを共有しながら議論を進める対策が有効です。 また多くの担当者が見落としがちなのが、正常に動作している「通常時」以外の挙動確認です。 入力ミスがあった際のエラーメッセージの表示、必須項目が未入力の場合の処理、電波が届かない通信不良時の対応、あるいは複数のアカウントで同時にログインしようとした際の挙動など、例外的なケースについても細かく確認しておく必要があります。 これらを事前に詰めておくことで、開発の主導権を握りつつ、堅実なシステム構築が可能になります。 失敗3：機能を詰め込みすぎて予算超過・納期遅延を招く 対策： MVP（実用最小限の製品）を定義し、検証に必要な最小限の機能に絞ってリリースする。 初めてアプリ開発を主導する際、理想を追求するあまり「競合アプリにある機能はすべて網羅したい」「将来的に必要になりそうな機能も今のうちに入れておこう」と考え、機能を際限なく膨らませてしまう傾向があります。 これはプロジェクト管理においてスコープクリープと呼ばれ、開発工数の増大、大幅な納期遅延、そして予算の枯渇を招く極めて危険な兆候です。 機能が増えれば増えるほどシステムは複雑になり、テスト項目も指数関数的に増加するため、最終的なアプリの品質にも悪影響を及ぼしかねません。 このリスクを回避するためには、MVP（実用最小限の製品）という概念を取り入れ、アプリの核となる価値を検証するために「最低限必要な機能」が何かを厳格に定義することが重要です。 企画会議などで新しい機能案が出た場合には、その機能が本当にリリース時に必須なのかを吟味し、もし追加するのであれば、代わりに既存のどの機能を次フェーズに回して全体のバランスを保つかといった、スコープ総量の管理を徹底してください。 優先順位を明確にすることで、限られた予算と期間内で確実に成果を出す体制を整えることができます。 失敗4：アプリで解決すべき課題と開発手法が合っていない 対策： 予算だけでなく、将来の拡張性や市場投入スピードを考慮して手法を選定する。 アプリの開発には、ゼロから構築するフルスクラッチのほか、既存の枠組みを利用するノーコードやローコード、Webとアプリの利点を組み合わせたハイブリッド型など、複数の手法が存在します。 これらはそれぞれ費用、カスタマイズの自由度、開発期間、将来の拡張性において大きな違いがあります。 陥りやすい失敗は、開発手法の特性を理解せず、単に提示された見積価格の安さだけで選んでしまうことです。 その結果、リリース後に機能拡張をしようとした際にシステム上の制約で不可能だと判明したり、逆にシンプルな目的のアプリに対して過剰な開発費を投じてしまったりする事態が起こります。 適切な手法を選ぶための対策として、まずはアプリの目的、必要な独自性、予算の限度、そしていつまでに市場へ投入したいかというスピード感を比較検討してください。 初めての挑戦であれば、最初からすべての機能を完璧に作り込むフルスクラッチを目指すのではなく、まずはスピード重視で最低限の機能を実現し、ユーザーの反応を見ながら段階的に機能を追加していくアプローチも非常に有効です。 自社のビジネスモデルや将来の展望に合致した手法を選択することで、無駄な投資を抑え、持続可能なプロジェクト運営が実現します。 開発中によくある失敗と対策 失敗5：UXを軽視して「使いにくいアプリ」になる 対策： プロトタイプの段階で想定ユーザーからフィードバックを得て、直感的な操作導線を確保する。 どれほど高度な機能が備わっていても、利用者が目的の情報にたどり着けなかったり、操作に迷ったりするアプリは、すぐに使われなくなります。 特にスマートフォンの画面は限られているため、会員証の表示やクーポンの利用、購入履歴の確認、予約といった主要な機能へ直感的にアクセスできない設計は致命的です。 こうした使い勝手の悪さは、ユーザーのストレスを増大させ、最終的にはアプリのアンインストールという最悪の結果を招きます。 このリスクを回避するためには、開発の早い段階で利用シーンを具体的に想定し、画面遷移の導線や情報の表示速度、デザインの一貫性を徹底的に確認することが重要です。 単に頭の中で考えるだけでなく、ワイヤーフレームやプロトタイプを作成し、実際の操作感を確認できる状態にしてください。 そのうえで、社内の関係者や想定ターゲットに近いユーザーからフィードバックを得る機会を設けることが対策として有効です。 早い段階での軌道修正は、開発終盤での大幅な作り直しを防ぐことにもつながります。 失敗6：テスト不足のままリリースして不具合が多発する 対策： 実機テストやパフォーマンステストを含めた「リリース判定基準」を事前に定め、品質管理を徹底する。 プロジェクトの納期が迫ってくると、真っ先に削られやすいのがテスト工程です。 「主要な機能は動いている」「開発会社が確認したと言っている」といった楽観的な判断でリリースを強行すると、現場では想定外のトラブルが頻発します。 アプリは利用者の端末の種類やOSのバージョン、不安定な通信環境、アクセス集中による負荷など、多種多様な条件下で使用されるため、限定的な確認だけでは不十分です。 不具合の多いアプリという印象が一度ついてしまうと、失った信頼を取り戻すのは容易ではありません。 対策としては機能テストやUIテストに加え、実際の端末を用いた実機テスト、修正の影響を確認するリグレッションテスト、さらにはパフォーマンステストやセキュリティテストを計画的に盛り込む必要があります。 また発見されたバグをどのように管理し、誰が修正を確認して、どのような基準を満たせばリリースを許可するのかという「リリース判定基準」を事前に定めておかなければなりません。 品質管理を開発会社任せにせず、発注者側もチェック体制を整えることが、安定した運用の第一歩となります。 失敗7：セキュリティ対策を後回しにする 対策： 設計初期から暗号化や権限管理を組み込み、機密情報を扱う場合は第三者による脆弱性診断を検討する。 個人情報や決済情報、認証情報を取り扱うアプリにおいて、セキュリティ対策の不備は企業の信用を根底から揺るがす重大な問題です。 多くのプロジェクトで陥りがちなのが「まずは動くものを作り、セキュリティは後で強化しよう」という考え方ですが、これは非常に危険です。 セキュリティはシステムの基礎設計に深く関わるため、後付けで対策を行おうとすると、大幅なプログラムの改修が必要になり、多大なコストと手戻りが発生します。 万全を期すためには、設計の初期段階からユーザー認証の仕組み、アクセス制御、通信の暗号化、データベースの保護、権限管理、脆弱性診断などを組み込んでおく必要があります。 特に決済機能や機密性の高い会員情報を扱う場合には、リリース前に第三者機関による専門的な脆弱性診断を受けることも検討すべきです。 セキュリティリスクを「いつか対処すべき課題」ではなく「開発の前提条件」として捉えることで、社内調整や予算確保においても説得力のある説明が可能になります。 失敗8：データ設計・分析基盤を後回しにして改善できなくなる 対策： 主要指標（KPI）を計測するためのログ設計を、開発段階で実装しておく。 アプリはリリースして終わりではなく、そこから改善を繰り返して成長させていくものです。 しかし、リリース後に「なぜユーザーが離脱しているのか」「どの機能が最も使われているのか」を把握するための計測設計がなされていないケースが散見されます。 ユーザー行動のログやコンバージョン率、DAU（1日あたりの利用者数）、MAU（月間利用者数）、継続率といった指標が可視化されていなければ、次に打つべき施策の根拠が得られず、場当たり的な改善に終始することになります。 この状況を避けるためには、開発に入る前から取得すべきデータ項目や分析したい指標、計測ポイントを明確にし、管理画面や分析ツールとの連携を設計に盛り込んでおく必要があります。 データベースの構造は後から変更しようとするとシステム全体に影響を及ぼすため、将来的な機能拡張や詳細なデータ分析を見越した柔軟な設計が求められます。 「リリース後にどのようなデータを見て判断したいか」をあらかじめ定義しておくことで、事実に基づいたPDCAサイクルを回し、事業成果に直結するアプリへと育てていくことができます。 リリース前後によくある失敗と対策 失敗9：ストア審査への準備不足でリリースが遅れる 対策： 開発初期から各ストアの審査要件を確認し、経験豊富な開発会社の知見を活用する。 アプリ開発において、リリース直前の大きな壁となるのがストア審査です。 App StoreやGoogle Playの審査でリジェクト（拒絶）されると、修正から再申請、再審査まで数日、場合によっては数週間を要するため、予定していたプロモーション開始日やリリース日がずれ込む事態を招きます。 主な原因としては、プライバシーポリシーの記述不備、課金フローがガイドラインに沿っていないこと、デザインガイドライン違反、あるいはメタデータ上の機能説明と実際のアプリの動作が一致していないことなどが挙げられます。 この失敗を避けるための対策として、開発初期の段階から各ストアの審査ガイドラインを熟読し、必要な表示項目やユーザー権限の説明、利用規約、スクリーンショットの仕様などを整理しておくことが重要です。 また、開発会社を選ぶ際にも、直近でのストア申請や審査対応の経験が豊富であるかを確認してください。 審査の傾向は頻繁に変わるため、最新の動向を把握している専門家の知見を借りることで、スムーズな公開が可能になります。 失敗10：リリース後の運用計画がなく放置される 対策： 障害対応フローを策定し、保守・運用費をあらかじめ予算に組み込んでおく。 アプリは「公開して終わり」ではありません。 リリース直後から不具合の修正、ユーザーからの問い合わせ対応、予期せぬシステム障害への対応、さらにはOSのアップデートに伴うメンテナンスといった継続的な業務が発生します。 これらの運用計画が曖昧なままプロジェクトを進めると、いざ問題が発生した際に「誰が状況を検知し、誰が修正を判断し、いつまでに対応を完了させるか」が決まっておらず、現場が混乱してユーザーの信頼を大きく損なうことになります。 対策として、リリース前から具体的な運用体制や保守契約の内容を固めておく必要があります。 障害対応フローや問い合わせ窓口の設置はもちろん、新しいOSがリリースされた際のアップデート対応、定期的な機能改善のサイクルをあらかじめ設計してください。 この際、初期の開発費用だけでなく、月々の保守・運用費も予算に含めて社内承認を得ておくことが、プロジェクトを安定して継続させるための重要なポイントです。 失敗11：集客・継続利用の施策を考えず、使われないアプリになる 対策： ASO（ストア最適化）や広告、プッシュ通知の運用方針をリリース前から計画する。 多額の費用をかけてアプリを開発しても、ストアに公開しただけで自然にユーザーが増えることは稀です。 SNS活用やWeb広告、メルマガ、店頭での告知、ダウンロードキャンペーンなど、既存会員への案内を含めた初期集客の設計が欠かせません。 また一度ダウンロードしたユーザーに使い続けてもらうための施策も不可欠です。 プッシュ通知は強力なツールですが、配信頻度や内容を誤ると、ユーザーに不快感を与えて通知オフやアンインストールを加速させてしまうリスクも孕んでいます。 効果的な対策は、ASO（アプリストア最適化）の実施や、初めてアプリを起動した際の導線設計、プッシュ通知の運用方針などを、開発が完了する前から計画しておくことです。 どのようなタイミングでユーザーに再訪を促し、どのような体験を提供すれば継続して利用してもらえるのかをリリース前から議論してください。 初期集客と継続利用の施策が組み合わさって初めて、アプリはビジネスの武器として機能し始めます。 失敗12：KPIを決めず、成功・失敗を判断できない 対策： 継続率や購入率など、ビジネスゴールに直結する指標を定義し、PDCAを回せる体制を整える。 ダウンロード数さえ伸びていれば成功だと考えがちですが、それだけではアプリが真に事業へ貢献しているかを正しく評価できません。 例えば、ダウンロード数が多くても継続率が極端に低ければ、そのアプリはユーザーにとって価値がないことになります。 目的に応じて、アクティブユーザー数、コンバージョン率、購入率、来店頻度、会員化率、解約率といった多角的な指標（KPI）を設定しなければ、次に行うべき改善の方向性を見失ってしまいます。 この失敗を防ぐためには、ビジネスゴールから逆算して「どの指標を改善すれば成功と言えるのか」を事前に定義することが不可欠です。 対策として、設定したKPIを正確に測定するために必要なデータ計測の仕組みや分析環境を、開発段階でしっかりと組み込んでください。 事実に基づいたデータを確認できる体制を整えることで、社内に対してもプロジェクトの成果を説得力を持って説明できるようになり、次の投資や改善に向けた合意形成が容易になります。 初めてのアプリ開発で失敗しないための進め方 まず「アプリである必要性」を確認する プロジェクトを本格的に動かす前に、そもそもなぜWebサイトやLINE公式アカウント、既存の業務システムではなく「アプリ」でなければならないのかを再確認することが不可欠です。 アプリ開発はWebサイト構築と比較してコストや保守運用の難易度が高くなる傾向にあるため、独自の強みを活かせる場面でなければ投資対効果が合いません。 アプリの最大の強みは、ユーザーの手元へ直接届くプッシュ通知、詳細な顧客行動データの蓄積、既存顧客のロイヤリティ向上、さらにはカメラや位置情報を活用したオフラインとのスムーズな連携にあります。 こうしたアプリならではの特性が、自社の抱えている課題解決と合致しているかを慎重に見極めてください。 もし「情報の閲覧」が主目的であればWebサイトで十分な可能性もあり、逆に「毎日使ってもらう仕組み」や「店舗と連動した体験」を提供したいのであれば、アプリは非常に強力な武器となります。 この「アプリであるべき理由」が社内で明確になっていれば、上司や関係部署への説明にも一貫性が生まれ、プロジェクトの軸がぶれるリスクを大幅に減らすことができます。 開発前に整理すべきチェック項目 目的とターゲット： 誰の何を解決するか MVP定義： 最小限必要な機能は何か 予算と保守： リリース後の維持費も含んでいるか 体制： 誰が不具合や改善を判断するか 失敗を未然に防ぐためには、開発会社への相談前に自社内で検討すべき事項が多岐にわたります。 まずはアプリ開発の目的と解決したいユーザー課題、想定される利用シーンを具体化し、競合アプリとの差別化ポイントを整理してください。 そのうえで、初期リリースで実装すべき最小限の機能（MVP）と、将来のアップデートで追加する機能を切り分け、予算とスケジュールの現実味を持たせることが大切です。 さらに、品質を担保するためのテスト方針やセキュリティ要件、効果測定のためのデータ計測・分析方針も事前に決めておく必要があります。 ストア申請に必要な準備や、リリース後に不可欠な運用・保守体制、ユーザーを獲得し継続利用してもらうための集客施策についても、この段階で網羅的にチェックしてください。 そして、何を達成すればプロジェクトが成功したと言えるのか、具体的なKPIを設定しておくことで、開発から運用までの各工程で迷いのない判断が可能になります。 開発会社を選ぶときの確認ポイント 開発パートナーの選定はプロジェクトの成否を左右する極めて重要な工程です。 確認すべきは、単にコードを書く技術力があるかどうかだけではありません。 自社の業界や目的に近い開発実績があるか、ビジネスモデルを深く理解したうえで要件定義をリードしてくれる支援力があるかを厳しくチェックしてください。 特に、ユーザーの使い勝手に直結するUI/UX設計の強さや、品質を左右するテスト・QA体制の充実度は、リリース後の不具合リスクを減らす鍵となります。 また、セキュリティ対策の信頼性やストア審査に関する深い知見、リリース後の保守・運用・継続的な改善まで伴走してくれる体制があるかどうかも見極める必要があります。 見積価格の安さだけに目を向けるのではなく、品質、将来の拡張性、そして万が一のトラブル時におけるサポート体制のバランスが取れているかを重視してください。 複数の会社を比較する際には、これら多角的な視点で質問を投げかけ、自社の事業成長を真に支えてくれるパートナーであるかを判断することが重要です。 発注者側が持つべき心構え 丸投げしない： 目的や優先順位の最終判断は自社で行う。 段階的に育てる： 最初から完璧を目指さず、リリース後の改善を前提とする。 品質を「投資」と捉える： テストやセキュリティを削らず、長期的な資産として育てる。 アプリ開発を成功させるためには、技術的な知識以上に発注者側のスタンスが重要になります。 最も避けるべきは開発会社への「丸投げ」です。 アプリの目的や機能の優先順位、最終的な判断基準は常に発注者側が保持し続けなければなりません。 また、最初からすべての機能を完璧に盛り込もうとするのではなく、まずは本質的な価値を検証するための最小構成から始め、市場の反応を見ながら段階的に育てるという柔軟な考え方を持つことが推奨されます。 さらに、リリース日をプロジェクトの終わり（ゴール）ではなく、ユーザーと共に歩む改善サイクルの始まり（スタート）と捉える意識の転換が必要です。 品質管理やテスト、セキュリティ対策、リリース後の運用保守にかかるリソースを「余計なコスト」ではなく、アプリを健全に成長させ、事業成果を最大化するための「必要な投資」として捉えてください。 こうした一歩引いた冷静な視点と、主体的な関わり方が、社内の信頼を獲得し、価値あるアプリを生み出す基盤となります。 まとめ 初めてのアプリ開発プロジェクトを成功させる鍵は、技術的な知識以上に、「なぜ作るのか」「誰がどう使うのか」という本質を突き詰める準備にあります。 今回ご紹介した12の失敗パターンは、どれも事前に知っていれば防げるものばかりです。 開発前： 目的を数値化し、MVP（最小限の機能）から始める。 開発中： UX（ユーザー体験）とテスト、セキュリティを妥協しない。 リリース前後： ストア審査や集客・運用の計画を並行して進める。 アプリ開発は、リリースした瞬間が「本当のスタート」です。 開発会社を単なる作業依頼先としてではなく、共にアプリを育てるパートナーとして選び、発注者側が明確な判断基準を持つことが、失敗のリスクを最小限に抑えます。 まずは、「本当にアプリである必要があるのか」という原点に立ち返り、社内の合意形成から始めてみましょう。 事前のチェック項目を一つずつ埋めていくことが、結果として予算と納期を守り、ユーザーに愛されるアプリへの最短距離となります。 QA業務効率化ならPractiTest テスト管理の効率化 についてお悩みではありませんか？そんなときはテスト資産の一元管理をすることで 工数を20%削減できる 総合テスト管理ツール「 PractiTest 」がおすすめです！ PractiTest (プラクティテスト) に関する お問い合わせ トライアルアカウントお申し込みや、製品デモの依頼、 機能についての問い合わせなどお気軽にお問い合わせください。 お問い合わせ この記事の監修 Dr.T。テストエンジニア。 PractiTestエバンジェリスト。 大学卒業後、外車純正Navi開発のテストエンジニアとしてキャリアをスタート。DTVチューナ開発会社、第三者検証会社等、数々のプロダクトの検証業務に従事。 2017年株式会社モンテカンポへ入社し、マネージメント業務の傍ら、自らもテストエンジニアとしテストコンサルやPractiTestの導入サポートなどを担当している。 記事制作： 川上サトシ （マーケター、合同会社ぎあはーと代表）

はじめに こんにちは、2026年1月入社のI.Kobayashiです！ 本記事では、2026年1月入社のみなさまに入社直後の感想をお伺いし、まとめてみました。 KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加下さったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ YY  自己紹介 デジタル戦略部 データグロースグループでプロデューサーをしています。 各サービスの成長に向けて、データドリブンな意思決定を支援する施策を企画・推進しています。 また、社内ツールのプロダクトマネージャー（PdM）も兼任しており、社内業務効率化のためのツール開発や改善にも取り組んでいます。 所属チームの体制は？ ビジネス支援を行うチームに所属しており、デジタルマーケティングに強みを持つプロデューサー、定性調査に強みを持つプロデューサー、データサイエンスに強みを持つエンジニア達などに囲まれて仕事をしています。 それぞれの専門性を活かしながら、チーム一丸となってサービスの成長を支えています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 制作・開発に比重の強い会社だという印象を持っていましたが、実際にはビジネス側との距離も近く、連携が密である点にギャップを感じました。 現場の雰囲気はどんな感じ？ 私が所属するデータ活用チームは、複数のサービスチームと横断的に関わるため、日常的にコミュニケーションが活発です。データで支援する立場から、サービスの理想の姿やデータから見える実像について、普段の会話の中で自然に議論が交わされています。 オフィスで気に入っているところ スカイツリーを眺めながらランチできる休憩スペースがお気に入りです。 眺望の良さはもちろん、リフレッシュしやすい雰囲気があり、午後の仕事への切り替えにも役立っています。 天野さん　⇒　吉川さんへの質問 普段の業務でAIってどうやって使われていますか？ データ分析をAIに任せて、プロジェクトの進む方向性や現在地を一緒に考えることを行っています。 壁打ち相手としても、分析担当としても利用しており、自分の役割を忘れてしまいそうになるぐらいに多用しています。 会議に向けたアジェンダ作成、それに伴うデータ分析、示唆出しまで、一言のプロンプトで完了してしまうのは革命的だと感じています。 Mizoguchi Hiroki  自己紹介 KINTOを開発するグループで新車サブスクのWebフロントエンド開発チームに所属しています フロントエンドチームにいますがバックエンドもインフラも全般好きです 自転車に乗って走り回るのが趣味です！走り回りすぎて最近骨折しましたが、治ったら懲りずに走り回ろうと思っています 所属チームの体制は？ 東京6名・大阪3名のフロントエンドエンジニア9名で構成されています バックエンド・フロントエンド・PdM・QAなど職種によってチームが分かれていて、開発する機能ごとに各チームから数名集って開発を進めるような体制になっています KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 行動力がある大人が集まっているという印象でした。経験値からくる冷静さと、周りを巻き込んでやりたいこと・やるべきことを進めるアクティブさを持った人が多い印象を受けています 現場の雰囲気はどんな感じ？ チームメンバーそれぞれで異なったタスクを進めることが多いので、主にモクモクと作業しています。協力が必要なことや相談したいことをslackや対面で声を掛けると皆さん積極的に会話に参加してくれるのでコミュニケーションは円滑です オフィスで気に入っているところ とにかく開放感があって、外の景色を見渡せるところが気に入っています オフィス全体が車をテーマにデザインされていて、遊び心があるところが気に入っています。イベントも頻繁に開催しているので、ぜひ覗きにきてください 吉川さん ⇒　溝口さんへの質問 フロントエンド開発において、AIと人とどのように作業を分担されていますか？ 私は大枠の設計は完全に人間、業務ロジック設計やコードのレイヤー分割などはAIの提案をもとに対話して決定、具体的な実装は殆どAIに任せるなど具象度に応じてAIへの依存が高まっていくような分担になっています。 地味にUIの見た目チェックや操作時の挙動確認は具象な作業なものの、人間がポチポチ画面操作して担当しています。（なんとかAIを使って自動化できないか模索中） Kosuke Kihara  自己紹介 新サービス開発部 FACTORY EC開発G所属です。 趣味は自作キーボード・ヴィオラ・園芸、ヴィオラは市民オーケストラで演奏していました。 所属チームの体制は？ 新サービス開発部 FACTORY EC開発Gで、TOYOTA/LEXUS UPGRADE FACTORYのEC基盤を開発・運用しています。 フロントエンド、バックエンド、PdM、SRE、QA、ディレクター、マネージャーなど合わせて15名ほどの体制です。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 入社前に受けていた説明と大きく印象が異なることもなく、戸惑うことはなかったです。 あえて言えば、自分が勤務しているOsaka Tech Labでは特に遊び心を大事にしているところが良い意味でギャップに感じました。 現場の雰囲気はどんな感じ？ チームではバーチャルオフィスのGatherを利用しており、リモートでも気軽に相談できる空気感があります。 オフィスで気に入っているところ Osaka Tech Labのパークです。 ヨギボーを持っていってリラックスしながら仕事すると、頭が柔らかくなっていろんな発想ができる（気がする）。 溝口さん ⇒　木原さんへの質問 最近AIを使ってうまくいった仕事や作業あれば教えてください！ JiraチケットやPRのURLから紐づくConfluence・Jira・Slack・コードを自動で追わせてまとめるスキルを作成しました。 案件の周辺コンテキストの理解にかかる時間を大幅に削減できています。 やまそと  自己紹介 プラットフォーム開発部Cloud Infrastructure Gのやまそとです。 トヨタグループへのクラウド領域の技術支援を担当しています。 前職まではSES/SIerでバックエンドの開発エンジニアとして働いていましたが、気づいたらインフラエンジニアになっていました。 プライベートではビールとバイクにハマってます！ 所属チームの体制は？ 大阪4名東京2名の体制です KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ コミュニケーションが活発でアクティブな人が多いなーという印象でした トップダウンではなくフラットに意見を言えますし、自律的に行動する人が多いのは良いギャップでした 現場の雰囲気はどんな感じ？ 普段はみんなそれぞれの案件に携わっていますが、社内のチームミーティングはワイワイやってます オフィスで気に入っているところ OsakaTechLab勤務ですが、全体的にキレイでテンションが上がります 駅と繋がっていて雨に濡れずに済むので助かります 木原さん ⇒　山外さんへの質問 バイクが趣味とお聞きしましたが、最近バイクで行ったおすすめの場所などあれば教えてください！ 去年の秋頃に兵庫の須磨に行きました！海沿いを走るのは気持ちよかったです。 あったかくなってきたので淡路島か琵琶湖にいきたいですね。 やまと  自己紹介 my route開発部でAWSインフラアーキテクトとして働いています。 国内旅行が趣味で、アーケードゲームの全国行脚機能で43都道府県、スターバックスのアプリでは14都県巡っています。(2026年4月現在) インドア趣味のほうでは某オンラインゲームの/playtimeが執筆時点で10,047時間でした。 所属チームの体制は？ 所属しているバックエンド開発チームでインフラを主に担当するのは私一人で、サーバサイドアプリケーションを開発する他のメンバーと密にコミュニケーションを取って仕事を進めています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 入社前の想像よりも、チームメンバーの一人ひとりが開発しているアプリケーションのことをもっとこうしたい！と考えていると感じました。 現場の雰囲気はどんな感じ？ メンバーが2人以上出社すれば一緒にランチに行って雑談をしているので、仕事の依頼や質問もしやすく過ごしやすい雰囲気だと感じています。 オフィスで気に入っているところ 神保町オフィスは集中しやすくもあり孤独を感じるほど少なくもない、ほど良い出社率です。レストエリアがお洒落でアップルティーを取りに行くのがリフレッシュになります。 山外さん ⇒　大和さんへの質問 おすすめの旅行先を教えてください！ 美味しい酒・魚を求めるなら四国地方 or 日本海側、綺麗な景色を求めるなら海沿い、が良かったです！ その土地の名産であれば、味はもとよりお値段も都市圏より安くてたくさん食べられます。 ただし、食を堪能する旅には登山やハイキングも取り入れた方が、よいです（戒め）。 I.Kobayashi  自己紹介 クラウドセキュリティG所属のI.Kobayashiです。 KTCで利用しているクラウドのセキュリティ改善や改善活動の効率よくするためのツール開発などを行っています。 所属チームの体制は？ クラウドセキュリティGは現在、大阪2名、東京3名が在籍しています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 入社前にチーム状況・求められていることなど共有いただいていたのでギャップ全然ありませんでした。 現場の雰囲気はどんな感じ？ 皆さん優しいので仕事がしやすいです。 利用したことないサービスや技術であっても一緒に調査してくれます！ オフィスで気に入っているところ １階コンビニ、２階レストランがあるので雨で外出たくない時によく利用しています！ 大和さん　⇒　小林さんへの質問 ご趣味は！（アウトドアでもインドアでも構いませんので！） 音楽・ポッドキャスト聴きながら目的もなく歩くのが好きです！ HOKAMA  自己紹介 開発支援部企画管理Gの外間です。 主に会社の予算管理や業務フローの調整などを担っている部署となります。 休みの日は小学3年生の息子の町クラブ（サッカー）でコーチをやっています。 趣味はフットサルとゴルフで夏になると日焼け止めを塗っても真っ黒になります。 所属チームの体制は？ 企画管理Gは室町2名、大阪1名、名古屋1名です。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ ある程度のミッション内容を入社前に伺っていたので、あまりギャップは感じませんでした。 現場の雰囲気はどんな感じ？ 全員中途採用なので落ち着いた雰囲気です。 オフィスで気に入っているところ 室町7階の休憩室が気に入っています。マッサージ機もあるので体を労わりながら仕事が出来るので！ 小林さん　⇒　外間さんへの質問 室町周辺でおすすめのお店教えてください！(行ってみたいお店でも大丈夫です！) 室町オフィスから少しあるきますが、「新日本橋中華 龍龍龍龍 TETSU」の炒飯が美味しいです。 週一回は通ってます。 きーた  自己紹介 2026年1月入社のきーたです。 セキュリティ・プライバシー部に所属し、福岡オフィス（Fukuoka Tech Lab）で勤務しています。 アビスパ福岡が好きな方、お待ちしてます！ 所属チームの体制は？ 所属チームは3名体制です。 TFSグループが定める基準をベースとしたセキュリティのアセスメントを主に担当しています。 少人数なのでコミュニケーションも取りやすく、日々連携しながら進めています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 会社のカルチャーや雰囲気など、良い意味で入社前に抱いた印象とのギャップはありませんでした。 入社後のフォロー面談でも「ギャップはありましたか？」と聞かれますが、いつも「何もないですね」と答えていますｗ 現場の雰囲気はどんな感じ？ 「個々がプロフェッショナルでありつつ、しっかりチームで連携して動ける」といった印象です。 困ったときはすぐに相談に乗ってもらえるので助かっています。 オフィスで気に入っているところ 立地がいいところ。あとは地下街と繋がっていたら最高でした。 外間さん　⇒　紀伊さんへの質問 これまで仕事で一番やらかしたことはどんなことですか？（言える範囲でお願いします） 言えることだと…、某大手メーカーさんの重要拠点のインフラを数時間止めてしまったこと、でしょうか。 あの経験があったおかげて、作業は人一倍慎重になりました！！ sasanoshouta  自己紹介 AIファーストグループでAIエンジニアをしています、sasanoshoutaです。 社内外に対して生成AI活用の推進の為に折衝からPoC、実装までを幅広く行う業務に取り組んでいます。 所属チームの体制は？ AIファーストグループは東京9名、名古屋3名、大阪1名の体制を敷いています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 入社間もなく、チーム内にはいい意味で上下の関係がなく、相互に取り組んでいることについて共有しながら技術的な共有や議論について交わすことができる印象を持ちました。 また、事前に自分への期待値や会社・チームの状況を聞いた上で役割を想像しながら入社しているので、ギャップはありませんでした。 現場の雰囲気はどんな感じ？ チーム全員が同じ取り組みをしている訳ではないですが、共通言語として「誰の為のものか」を全員が常に意識しながら目の前の事に集中して取り組んでいる雰囲気が常にあります。 オフィスで気に入っているところ 日本橋の室町という歴史あるエリアにあるオフィスで、オフィスの内装もモダンで働きやすいですが、周辺のロケーションも気に入っています。 紀伊さん　⇒　笹野さんへの質問 今年のサッカーW杯で日本以外に注目している国はありますか？ たくさんあります。 優勝候補スペイン・フランスや、逸材を輩出し続けているアフリカ勢の国々、初参加国の中でもノルウェー・ウズベキスタン・エジプトがどこまでいくのか、数大会振り出場のチェコあたりに注目したいと思ってます！ satoshi  自己紹介 AIファーストグループの天野です！生成AIの活用推進を社内外に向けて活動しています。 非ソフトウェアエンジニアリング領域を中心に活動しています。 動画生成や記事執筆、顧客理解に対してのAI活用検証を行なっています。 所属チームの体制は？ AIファーストグループは東京9名、名古屋3名、大阪1名の体制を敷いています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 皆さん主体的に新しい事に取り組む方が多いなと感じました！ 私もアイデアを出して試してみるのが好きなので、カルチャーに馴染みやすかったです。 現場の雰囲気はどんな感じ？ 皆さん和気あいあいとした感じがありながらも、しっかりと目的感を持っている印象でした。 オフィスで気に入っているところ オフィス周辺が綺麗なので帰宅時に優雅な感じに帰れる所です！ 笹野さん　⇒　天野さんへの質問 入社の決め手を教えてください！ AIの非ソフトウェア領域での活用や推進ができるポジションがあり、自分のやりたい事と重なった為です。 元々はソフトウェア領域でAIを活用していましたが、開発経験が浅く方向転換をしたかったので、私と同じような考えの方がいればAIファーストGオススメです！ さいごに みなさま、入社後の感想を教えてくださり、ありがとうございました！ KINTOテクノロジーズでは日々、新たなメンバーが増えています！ 今後もいろんな部署のいろんな方々の入社エントリが増えていきますので、楽しみにしていただけましたら幸いです。 そして、KINTOテクノロジーズでは、まだまださまざまな部署・職種で一緒に働ける仲間を募集しています！ 詳しくは こちら からご確認ください！

このブログは AWS のスペシャリストソリューションアーキテクト Suhail Fouzan、ソリューションアーキテクト Eswar Sesha Sai Kamineni、シニアテクニカルアカウントマネージャー Rizwan Mohammed によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照して下さい。なお、本翻訳では原文公開後の名称変更を反映し、「Amazon Quick Suite」を現在の正式名称である「Amazon Quick」に統一しています。 今日の変化の激しい IT 環境において、インフラストラクチャ全体のパッチ適用コンプライアンスを監視・可視化することは極めて重要です。従来、 Amazon QuickSight で包括的なパッチ適用ダッシュボードを作成するには、各ビジュアルコンポーネントに対して複数のステップを要する手動かつ時間のかかるプロセスが必要でした。 Amazon Quick は、データ分析と可視化の機能を強化する AI 搭載のアシスタントです。このブログでは、 Amazon Quick が自然言語による対話を通じてダッシュボード作成を簡素化し、この体験をどのように変革するかを解説します。多段階の手動プロセスを数回の簡単なプロンプト操作に短縮し、パッチ適用コンプライアンスとインベントリに関する洞察に富んだ可視化を素早く生成する方法を紹介します。AI を活用した機能が、正確性を維持しながら貴重な時間を節約し、組織のパッチ適用状況に関するリアルタイムのインサイトを提供する動的なダッシュボードの作成にどのように役立つかをご覧ください。システム管理者、セキュリティアナリスト、IT マネージャーのいずれであっても、このガイドは Amazon Quick がパッチ適用コンプライアンスとインベントリの監視・レポート方法をどのように革新するかを説明します。 さらに、このソリューションはカスタムインベントリの可視化を通じて、インフラストラクチャの包括的な可視性を提供します。クラウドプロバイダー、AWS ドライバー、インスタンスタイプ全体にわたるコンピューティングリソースの分布を把握するためのグラフを作成できます。 ソリューションの概要 図 1: アーキテクチャ図 このソリューションは、複数の AWS サービスを活用して Amazon Quick のデータセット作成を自動化し、自然言語クエリを使用してデータを可視化します。 AWS Systems Manager （SSM）のアソシエーションを使用して、各ターゲットマネージドノードでカスタムスクリプトが実行され、必要なインベントリ情報を収集して カスタムインベントリパス に配置します。この情報は、SSM Inventory とリソースデータ同期によって Organization 内の各 AWS アカウントから収集され、中央の S3 バケットに保存されます。この S3 バケットは AWS Glue クローラーによってクロールされ、Glue データベースが作成されます。このデータベースのデータは、Amazon Quick が Amazon Athena 経由でクエリし、データセットの作成とデータの可視化を行います。 このソリューションは、 AWS CloudFormation スタックを使用してデプロイされ、データストレージ用の Amazon S3 バケット、データカタログ用の AWS Glue データベースとクローラー、Systems Manager アソシエーション、リソースデータ同期、Amazon Quick のデータセットと分析ダッシュボードを管理するための AWS CloudFormation StackSet などのリソースを作成します。このソリューションは主に 2 つの自動スケジュールで動作します。Systems Manager アソシエーションは 7 日ごとにカスタムインベントリ収集を実行し、AWS Glue クローラーは 12 時間ごとに Amazon Athena データベースとのデータ同期を実行します。両方のスケジュール間隔は、組織固有の要件に合わせて変更できます。 SSM カスタムアソシエーションは、クラウドプロバイダーおよびオンプレミスシステム全体のすべてのマネージドノードからメタデータを収集し、以下のインフラストラクチャ情報を収集・提供します。 Cloud_provider – AWS やオンプレミスの VMware などのクラウドプロバイダー情報 Total_diskspace – プロビジョニングされたディスク容量の合計 Free_diskspace – 利用可能な空きディスク容量 Free_space_percent – 利用可能な空き容量の割合 Diskspace_status – 10% 未満の場合のディスク容量ステータス さらに、インスタンスメタデータとカスタムスクリプトを使用して、EC2 マネージドノードに固有の以下の情報を収集します。 EC2_type – Xen や Nitro ベースのインスタンスなどの EC2 ハイパーバイザータイプ Instance_type – オンデマンドやスポットなどの購入オプション NVMe_version – インストールされている NVMe ドライバーのバージョン ENA_version – インストールされている ENA ドライバーのバージョン License_type – Windows ライセンス付属や BYOL などのインスタンスに関連付けられたライセンス情報 この情報は、各マネージドノードのカスタムインベントリパスに保存されます。SSM Inventory アソシエーションは、 標準のインベントリメタデータ とともにこのカスタムデータをキャプチャします。各アカウントの リソースデータ同期 により、インベントリメタデータが中央の S3 バケットに同期されます。 前提条件 このウォークスルーを実施するには、以下が必要です。 Systems Manager マネージドノード（カスタムインベントリ情報をキャプチャするための Amazon EC2 インスタンスまたは ハイブリッドノード ） アカウントで Systems Manager Inventory が有効化されていること マネージドノードにパッチを適用するための Systems Manager Patch Manager のスキャンまたはインストール操作 Admin pro または Author pro の Amazon Quick ユーザーアカウント CloudFormation StackSet を作成するために必要な権限 AWS Organization ID ウォークスルー AWS CloudFormation スタックを使用してソリューションをデプロイし、必要なリソースを作成します。CloudFormation スタックは、Organization 管理アカウントまたは StackSet の委任管理者アカウントからデプロイできます。中央の S3 バケット、Quick ダッシュボード、およびその他のリソースは、スタックをデプロイしたアカウントとリージョンに作成されます。 デプロイ後、 Amazon Quick を使用したビジュアルの作成 についての手順を説明します。 GitHub リポジトリから CloudFormation テンプレート をダウンロードし、 スタックをデプロイ します。 パラメータエリアで、以下のパラメータを入力します。 SSM Resource Data Sync and Custom inventory configuration セクション: Amazon S3 bucket: AWS Systems Manager リソースデータ同期に使用する Amazon S3 バケットの名前 Target type: カスタムインベントリアソシエーションのターゲットタイプ。すべてのインスタンスの場合は ALL、タグベースのターゲットの場合は TAG を指定し、次のパラメータにタグキーと値を入力します Tag key for targeting instances: 対象インスタンスのタグキー Tag value for targeting instances: 対象インスタンスのタグ値 AWS Accounts Options セクション: AWS Organization ID: AWS Organization ルート ID（r-xxx）または Organization Unit ID（ou-xxx） AWS Account IDs: Organization または OU にデプロイする AWS アカウント ID のリスト（アカウントは指定した Org/OU のメンバーである必要があります）。Organization または OU 内のすべてのアカウントにデプロイする場合は空のままにします AWS Account Regions: AWS リージョンのリスト 図 2: AWS CloudFormation パラメータ – Organization デプロイ Organization を使用せずにアカウントにデプロイする場合: AWS Organization ID: フィールドを空のままにします AWS Account IDs: デプロイする AWS アカウント ID のリスト（アカウントはいずれの Organization にも属していない必要があります） AWS Account Regions: AWS リージョンのリスト 図 3: Organization に属さないアカウント用の AWS CloudFormation パラメータ Amazon Athena セクション: Amazon Athena Database Name: AWS Systems Manager リソースデータ同期用の Amazon Athena データベース名 Amazon Quick セクション: Amazon Quick user: Amazon Quick のユーザー名を入力します Resources タブに移動して、CloudFormation スタックによって作成されたリソースを確認します。 CloudFormation のデプロイが完了したら、アカウント上の SSM インベントリアソシエーションの実行が完了するまで待ちます。デフォルトでは、インベントリアソシエーションは 30 分ごとに実行されます。インベントリの実行が完了したら、以下の手順に従って Glue クローラーを実行します。 AWS Glue クローラーコンソール に移動します 「SSM-GlueCrawler-*」で始まるクローラーを選択します Run を選択してクローラーを実行します Glue クローラーは、中央の S3 バケットからインベントリデータをクロールし、Glue データベース ssm_datasync_resources を更新します。 Quick ユーザーと権限の検証 Quick ユーザーロール: Amazon Quick コンソール に移動してサインインします 右上のユーザーアイコンを選択し、 Manage Quick を選択します Manage users を選択し、Quick ユーザーのロールとして Admin Pro を選択します 図 4: Amazon Quick ユーザーの権限 Quick の権限: 同じページの左メニューで、 Permissions の下にある AWS resources を選択します Amazon Athena と Amazon S3 を選択します。Select S3 buckets で、先ほどデプロイした CloudFormation テンプレートによって作成された Systems Manager インベントリおよびパッチ適用データ用の S3 バケットを選択します。また、Amazon Athena のクエリ結果出力先として設定した S3 バケットも併せて選択してください Save を選択します 図 5: Amazon Quick ロールの S3 バケットへの権限 Amazon Quick を使用したビジュアルの作成 Quick のホームページで、 Analysis を選択し、CloudFormation スタックによって作成された SSM Inventory Analysis を選択します Visuals の下にある Build アイコンを選択します。ビジュアルを構築するためのクエリを入力するサイドパネルが開きます 以下は、ビジュアルを生成するためのプロンプト例です。必要に応じてプロンプトやビジュアルをカスタマイズできます プロバイダー別マネージドノード このビジュアルは、さまざまなクラウドプロバイダーおよびオンプレミスインフラストラクチャにデプロイされたマネージドノードの数を表示し、プラットフォーム間のワークロード分布に関する洞察を提供します。 プロンプトとして「 Create a pie chart for count of resourceid by provider 」と入力し、BUILD を選択します または、「 Create a visual for count of resourceid by provider 」と入力して、Amazon Quick にビジュアルタイプを決定させることもできます Amazon Quick がビジュアルを生成します。 Add to Analysis を選択し、必要に応じてビジュアルのサイズを変更します 見出しをダブルクリックして編集し、「Managed Node by Provider」に更新します 図 6: Amazon Quick を使用したビジュアルの構築 ステータス別マネージドノード プロンプトとして「 Create a donut chart for count of resourceid by instancestatus 」と入力し、BUILD を選択します Add to Analysis を選択し、必要に応じてビジュアルのサイズを変更します。ビジュアルの見出しを更新します 以下に説明する他のビジュアルについても、異なるプロンプトを使用して同じ手順に従いビジュアルを生成します 図 7: ステータス別マネージドノード OS 別マネージドノード プロンプト: 「 Create a donut chart for count of resourceid by platformname 」 図 8: OS 別マネージドノード プラットフォーム別マネージドノード プロンプト: 「 Create a donut chart for count of resourceid by platformtype 」 SSM Agent バージョン プロンプト: 「 Create a visual for count of resourceid by version and application name equals Amazon SSM Agent 」 ディスク容量ステータス プロンプト: 「 Create a visual for count of resourceid by diskspacestatus 」 図 9: 運用ダッシュボード Amazon EC2 インスタンス固有のビジュアル 以下のビジュアルは、SSM カスタムインベントリアソシエーションから取得した Amazon EC2 インスタンスの詳細情報を表示し、さまざまな AWS 固有のコンポーネントとリソース構成に関する貴重な洞察を提供します。 以下は、ビジュアルを作成するためのプロンプトです。 AWS PV Driver バージョン プロンプト: 「 Create a visual for count of resourceid by application version and application name equals AWS PV Drivers 」 ビジュアルから null または empty データを選択し、 Exclude null を選択します。 Add to Analysis を選択してビジュアルを分析に追加します。これは、このビジュアルに該当しない他のプロバイダー（オンプレミスやハイブリッドノードなど）の null/空の値を除外するためです ダッシュボードにテキスト見出しを追加するには、ペインの上部にある Add Text アイコンを選択し、テキストを AWS Dashboard に変更します Amazon EC2 ENA Driver バージョン プロンプト: 「 Create a visual for count of resourceid by enaversion 」 AWS NVMe Driver バージョン プロンプト: 「 Create a visual for count of resourceid by nvmeversion 」 ライセンスタイプ別 Amazon EC2 インスタンス プロンプト: 「 Create a pie chart for count of resourceid by licensetype 」 インスタンスタイプ別 Amazon EC2 インスタンス プロンプト: 「 Create a pie chart for count of resourceid by instancetype 」 図 10: AWS EC2 メトリクスダッシュボード コンプライアンスシート コンプライアンスシートは、特にパッチおよびアソシエーションのコンプライアンスに焦点を当てたコンプライアンス固有の可視化を作成するために使用されます。ここでは、非準拠のパッチを強調表示するビジュアルを生成するとともに、不足しているパッチの包括的なリストを提供し、システムのセキュリティポスチャの明確な概要を示します。 シートの上部から Compliance シートを選択します 以下は、コンプライアンス固有のビジュアルのプロンプト例です パッチコンプライアンス別マネージドノード プロンプト: 「 create a pie chart for count of resourceid by compliance status for compliancetype equals Patch 」 アソシエーションコンプライアンス別マネージドノード プロンプト: 「 create a pie chart for count of resourceid by compliance status for compliancetype equals Association 」 プロバイダー別パッチ準拠マネージドノード プロンプト: 「 create a donut chart for count of resourceid by provider for compliancetype equals Patch and compliance status equal COMPLIANT 」 プロバイダー別パッチ非準拠マネージドノード プロンプト: 「 create a donut chart for count of resourceid by provider for compliancetype equals Patch and compliance status equal NON_COMPLIANT 」 OS 別パッチ準拠マネージドノード プロンプト: 「 create a visual for count of resourceid by platformname for compliancetype equals Patch and compliance status equal COMPLIANT 」 OS 別パッチ非準拠マネージドノード プロンプト: 「 create a visual for count of resourceid by platformname for compliancetype equals Patch and compliance status equal NON_COMPLIANT 」 不足しているパッチ プロンプト: 「 create a pivot table with provider, accountid, region, platformname, resourceid, patch title for compliancetype equals Patch and compliance status equal NON_COMPLIANT and patch status equal Missing 」 図 11: コンプライアンスダッシュボード ビジュアルが作成されたら、 Publish を選択してダッシュボードを公開します。さらに、Amazon Quick を活用して詳細情報を取得したり、ダッシュボードとインタラクションして質問に対する回答を得ることもできます。例えば、ディスク容量が危険な状態のマネージドノードのリストを取得するには、「 List of resourceid by diskspacestatus equal Critical 」というプロンプトで回答を得ることができます。 クリーンアップ リソースを削除するには: AWS CloudFormation コンソール に移動します Stacks を選択し、 ssm-inventory-patching-dashboard という名前のスタックを選択します Delete を選択し、 Delete stack を選択します Amazon Quick コンソール に移動します ダッシュボード、分析、およびデータセットを削除します まとめ このブログ記事では、Amazon Quick が Systems Manager のパッチ適用およびインベントリダッシュボードの作成をどのように簡素化するかを紹介しました。自然言語によるインタラクションを活用することで、かつては複雑で多段階のプロセスだった作業が、包括的な可視化を生成するシンプルで直感的なプロンプトに変わりました。このソリューションは貴重な時間を節約するだけでなく、クラウドおよびオンプレミス環境全体のパッチ適用コンプライアンス、インベントリステータス、インフラストラクチャ分布に関するリアルタイムの洞察を提供します。 さらに、Amazon Quick は自然言語プロンプトによるダッシュボードデータのインタラクティブなクエリを可能にし、特定の情報を素早く取得できます。AWS Systems Manager と Amazon Quick を含む AWS サービスの組み合わせにより、組織はハイブリッドインフラストラクチャの管理を強化しながら、監視とレポートのプロセスを簡素化できます。パッチコンプライアンスの管理、インベントリの追跡、AWS 固有のコンポーネントの監視のいずれであっても、このソリューションはインフラストラクチャの可視化と管理に対する合理化されたアプローチを提供します。CloudFormation テンプレートをダウンロードし、AI を活用した可視化を数分で実装して、今すぐインフラストラクチャ監視を変革しましょう。 AWS Systems Manager のパッチ適用機能の詳細については、 AWS Systems Manager Patch Manager のドキュメント をご覧ください。 Suhail Fouzan Suhail Fouzan は、Amazon Web Services（AWS）のスペシャリストソリューションアーキテクトで、IT 業界で 15 年以上の経験を持っています。Microsoft ワークロード、移行サービス、AWS Systems Manager を使用したオペレーション管理を専門とし、お客様のインフラストラクチャの AWS への移行を成功に導いています。仕事以外では、クリケットを楽しんだり、家族と過ごしたりしています。 Eswar Sesha Sai Kamineni Eswar Sesha Sai Kamineni は、Amazon Web Services のソリューションアーキテクトです。クラウドソリューションの設計を支援し、技術的なガイダンスを提供することで、お客様のビジネス変革を支援しています。George Mason University でデータアナリティクスエンジニアリングの学位を取得しました。AI と機械学習に深い関心を持っています。テクノロジーの新しい進歩について読んだり、ハイキングを楽しんでいます。 Rizwan Mohammed Rizwan Mohammed は、AWS のシニアテクニカルアカウントマネージャーで、エンタープライズのお客様が AWS サービスを採用し、新しいアーキテクチャを構築し、現在の実装を最適化するのを支援しています。クラウドオペレーションと Microsoft ワークロードを専門とし、お客様のオペレーショナルエクセレンスの向上に情熱を注いでいます。 翻訳は Solutions Architect の小野が担当しました。原文は こちら です。