Google Workspaceのエージェント管理機能とは？ Google Workspaceのエージェント管理機能は、組織内のAIエージェントがGoogle Workspaceのデータへアクセスする際の権限を一元管理するための機能です。本機能で特に注目したいのが、ユーザーが作成したWorkspace Studioのフローを、管理者が個別に制御できる点です。

G-gen の杉村です。2026年10月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud のアップデート Private NAT Gateway で IPv6 から IPv4 への NAT64 が一般公開（GA） IPv6 アドレスで Standard tier が使用可能に（Preview） Agent Platform で画像生成モデル gemini-nano-banana-2.1 が一般公開（GA） Cloud Run services/instances に SSH ログインできる機能が Preview 公開 Gemini Enterprise 付帯の AI デベロッパーツールで Claude が利用可能に Gemini Code Asssist の提供終了日が決定 Cloud DNS で Outbound Endpoints 機能が Preview 公開 Gemini 4 Argon が一般公開 非構造化データにメタデータを自動付与する Object enrichments が Preview 公開 BigQuery 会話型分析でプロジェクト/データセット指定のクエリが可能に BigQuery 等で使用する GoogleSQL でカラムエイリアスの参照機能が一般公開（GA） BigQuery 会話型分析と Gemini Enterprise の接続が Preview → 一般公開（GA） Gemini Enterprise で Claude Opus 5.5 /Sonnet 5.5 が使用可能に Gemini Enterprise に Antigravity Enterprise Gateway が登場 非構造化データをチャンク分割するテーブル値関数 AI.CHUNK_DOCUMENT が GA Agent Platform 経由で Open AI モデルが使えるように BigQuery で SQL により多言語翻訳を実行する AI.TRANSLATE 関数が一般公開（GA） Gemini Enterprise で単一ユーザーごとのクォータ上限設定機能が一般公開（GA） BigQuery 会話型分析で Conversation logging が使用可能に Gemini 画像生成モデルで画像を Cloud Storage へ直接書き出す機能が一般公開（GA） Google が新しい生成 AI モデル「Gemini 4 Carbon」をリリース Looker で AI による可視化自動化の Visualization Assistant が一般公開（GA） Google Cloud の新しい IAM 基本ロールが Preview → 一般公開（GA） Gemini Notebook Enterprise で各種機能アップデートと UI 刷新 Agent Registry で Cross-project boundaries が Preview 公開 Resource Manager で Management boundaries（管理境界）が Preview 公開 Google Workspace のアップデート Google ドキュメントでマークダウンファイルを直接編集できるように Google スプレッドシートでローソク足チャートが使用可能に Google Meet でネクストアクションの自動化を提示する Next steps 機能が登場 Google Workspace 向けの Skills の展開スケジュールが以前のアナウンスから変更 Gemini アプリで生成したインタラクティブアプリを Google サイトにエクスポート可能に コネクテッドシートで Gemini による BigQuery 会話型分析機能が追加 Gemini Notebook でスライドと動画概要の生成プロセスが強化 Google Meetのリアルタイム音声翻訳が日本語を含む63言語に対応 Gemini アプリで Gemini Notebook を Connected App として追加可能に Gemini アプリでファイルをインライン編集する機能が提供開始 はじめに 当記事では、毎月の Google Cloud（旧称 GCP）や Google Workspace（旧称 GSuite）のアップデートのうち、特に重要なものをまとめます。 また当記事は、Google Cloud に関するある程度の知識を前提に記載されています。前提知識を得るには、ぜひ以下の記事もご参照ください。 blog.g-gen.co.jp リンク先の公式ガイドは、英語版で表示しないと最新情報が反映されていない場合がありますためご注意ください。 Google Cloud のアップデート Private NAT Gateway で IPv6 から IPv4 への NAT64 が一般公開（GA） NAT64 in Private NAT (2026-10-02) Private NAT Gateway で IPv6 から IPv4 への NAT（アドレス変換）が一般公開（GA）。 IPv6 シングルスタックで構築された VPC ネットワークから、他の VPC ネットワークやオンプレミス環境にある IPv4 専用のリソースへシームレスに通信可能になる。 IPv6 移行を進めつつ、既存の IPv4 資産とも相互接続できる。 IPv6 アドレスで Standard tier が使用可能に（Preview） Network Service Tiers overview (2026-10-05) Compute Engine VM や Cloud Load Balancing の外部 IPv6 アドレスで Standard tier が使用可能になった（Preview）。 これまでは Standard tier が利用可能なのは IPv4 アドレスのみであり、IPv6 では Premium tier のみが使用可能だった。Standard tier はパフォーマンスでやや劣るものの数十%ほど安価に使用できる。 Agent Platform で画像生成モデル gemini-nano-banana-2.1 が一般公開（GA） Gemini Nano Banana 2.1 (2026-10-06) Agent Platform で画像生成モデル gemini-nano-banana-2.1 が一般公開（GA）。モデル ID は gemini-nano-banana-2.1。 高速なマルチモーダル画像生成および編集に特化。1K、2K、4Kの出力解像度。画質の向上、プロンプトへの追従性、画像内テキストの描画能力の強化が図られている。 Gemini Nano Banana 2.1 のモデルカード Cloud Run services/instances に SSH ログインできる機能が Preview 公開 Troubleshoot Cloud Run with SSH (2026-10-07) Cloud Run services/instances に SSH ログインできる機能が Preview 公開。 トラシュ時などにリソースの調査、構成の検証などしたい際に SSH 接続できる。サービス/インスタンス単位で有効化したうえで、gcloud コマンドを使い Cloud IAP 経由でトンネルを確立。 Gemini Enterprise 付帯の AI デベロッパーツールで Claude が利用可能に Supported models (2026-10-08) Gemini Enterprise 付帯の AI デベロッパーツール（Antigravity）で Claude Opus 5.5 / Sonnet 5.5 が利用可能になった。 Anthropic との個別契約なしで Google Cloud コンソールから規約に同意するだけで有効化。クレジットは付帯しておらずすべて従量課金。思考レベルは Low〜Max から選択可能。 Gemini Enterprise 付帯の AI デベロッパーツールで Claude が利用可能に Gemini Code Asssist の提供終了日が決定 Gemini Code Assist Standard and Enterprise subscriptions (2026-10-09) Gemini Code Asssist の提供終了日が決定。 日付 変更内容 2026-10-09 新しいサブスクリプションが購入できなくなる（以前にアナウンス済み） 2027-01-31 既存の月間・年間サブスクリプションでこの日までライセンス追加が可能 2027-01-31 この日まで、年間プランのサブスクリプションは自動更新が可能 2027-12-31 この日まで、月額プランのサブスクリプションは自動更新が可能 推奨される後続のサービスは、Google が提供するコーディングエージェントである Antigravity。 Cloud DNS で Outbound Endpoints 機能が Preview 公開 Outbound Endpoints overview (2026-10-12) Cloud DNS で Outbound Endpoints 機能が Preview 公開。 転送ゾーン等に Outbound Endpoints を関連付けることで、VPC から Private IP アドレスを使って外部（AWS 等）やオンプレミスの DNS リゾルバへ DNS クエリを転送可能になる。例として、従来の転送ゾーンだと、送信元 IP アドレスが 35.199.192.0/19 になり、ルーティング等で不都合が出る場合があった。 Gemini 4 Argon が一般公開 Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems (2026-10-13) Gemini 4 Argon が一般公開。使用可能な経路は以下のとおり。 Gemini アプリ（個人プラン Google AI Pro/Ultra） Google AI Studio Agent Platform（Google Cloud） Gemini Enterprise BigQuery 生成 AI 関数 Code Mender（Google Cloud のコード検査エージェント） Antigravity（Gemini Enterprise 経由もしくは個人プランの Google AI Ultra） Gemini 4 Argon のモデルカード なお Google Workspace の Gemini アプリではまだ Gemini 4 Argon は使用できない一方で、Gemini 3.8 Flash が使用可能になった。 Gemini 3.8 Flash が Google Workspace の Gemini アプリで使用可能に 非構造化データにメタデータを自動付与する Object enrichments が Preview 公開 Object enrichments (2026-10-13) Cloud Storage バケット内の 画像ファイルおよび PDF ファイルに、事前学習済みのモデルでメタデータを自動付与する Object enrichments 機能が Preview 公開。 メタデータは Object contexts として付与される。Storage Insights データセット経由等で BigQuery からクエリ可能。パイプライン不要で、非構造化データにメタデータが付与できる。大規模データ分析や、AI からのファイル利用に役立つ。 BigQuery 会話型分析でプロジェクト/データセット指定のクエリが可能に Converse with a data source using the Agents page (2026-10-14) BigQuery 会話型分析でエージェント一覧ページのチャットボックスからプロジェクトを選択 （1個または複数）して質問ができるようになった。 個別にデータセット指定もできる。事前にデータエージェントを作成する必要がなくクイックに質問できるようになった。 BigQuery 等で使用する GoogleSQL でカラムエイリアスの参照機能が一般公開（GA） Work with reusable column aliases (2026-10-15) BigQuery 等で使用する GoogleSQL でカラムエイリアスの参照機能が一般公開（GA）。 SELECT 句で定義した式の別名（エイリアス）を SELECT リスト内や WHERE 句で直接参照可能になった。可読性向上のほか同様の構文がある Snowflake や Teradata からのクエリ移行も容易になる。組織/プロジェクトレベルで明示的に有効化する必要あり（ ALTER ORGANIZATION SET OPTIONS / ALTER PROJECT SET OPTIONS ）。 BigQuery 会話型分析と Gemini Enterprise の接続が Preview → 一般公開（GA） Publish a data agent in Gemini Enterprise (2026-10-14) BigQuery 会話型分析と Gemini Enterprise の接続が Preview → 一般公開（GA）。 事前に定義した BigQuery データエージェントを Gemini Enterprise から呼び出せる。自然言語で従業員が気軽に BigQuery にクエリできるようになった。Agent Gateway 設定が必須。 Gemini Enterprise で Claude Opus 5.5 /Sonnet 5.5 が使用可能に Enable third-party models (2026-10-15) Gemini Enterprise で Claude Opus 5.5 /Sonnet 5.5 が使用可能になった。 プロジェクトで超過料金（Overage）を有効化したうえで、利用規約に同意する必要あり。サブスクの利用範囲はなく、従量課金でのみ利用可能。 Gemini Enterprise で Claude Opus 5.5 /Sonnet 5.5 が使用可能に Gemini Enterprise に Antigravity Enterprise Gateway が登場 Deploy Google Antigravity Enterprise Gateway (2026-10-20) Gemini Enterprise に Antigravity Enterprise Gateway が登場。 Antigravityを使う開発者からのリクエストを集約し、監査、カスタムセキュリティポリシーの適用、GoogleアカウントでなくAPIキーによる認証等を可能にする。主に、ブラウザベースの対話型認証を禁じている組織等向けと考えられる。 ただしフルマネージドサービスではなく、API ゲートウェイ（リバースプロキシ）を管理者側で構築する必要がある。 非構造化データをチャンク分割するテーブル値関数 AI.CHUNK_DOCUMENT が GA The AI.CHUNK_DOCUMENT function (2026-10-21) BigQuery で非構造化データをチャンク分割するテーブル値関数「AI.CHUNK_DOCUMENT」が一般公開（GA）。 文字数等でなく意味のまとまりでチャンク化する。インプットは Cloud Storage URI、オブジェクトテーブル、ObjectRef 列を含むサブクエリのいずれか。 Agent Platform 経由で Open AI モデルが使えるように Google Cloud expands model choice and flexibility, bringing OpenAI models to customers (2026-10-22) Google Cloud の Agent Platform 経由で Open AI モデルが使えるようになる。一部顧客向けの Private Preview のため、Google に申請して承認されなければ使用できない。 Model Garden 経由で GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna が使用可能になる予定。将来は Gemini Enterprise や Antigravity でも使用可能になるとされている。 BigQuery で SQL により多言語翻訳を実行する AI.TRANSLATE 関数が一般公開（GA） The AI.TRANSLATE function (2026-10-22) BigQuery で SQL により多言語翻訳を実行する AI.TRANSLATE 関数が一般公開（GA）。 ニューラル機械翻訳（NMT）および翻訳向け大規模言語モデル（TLLM）の両方をサポート。データパイプライン不要でテーブル内のテキストデータを SQL のみで一括翻訳・前処理できるようになる。 Gemini Enterprise で単一ユーザーごとのクォータ上限設定機能が一般公開（GA） Single-user quota limits (2026-10-22) Gemini Enterprise で単一ユーザーごとのクォータ上限設定機能が一般公開（GA）。 クエリ回数、ノーコードエージェント構築、動画・画像生成などのクォータは、これまでプールから全員で消費していく形だったが、管理者が1人ごとの上限を決められるようになった。 BigQuery 会話型分析で Conversation logging が使用可能に Conversation logging overview (2026-10-26) BigQuery 会話型分析で Conversation logging が使用可能になった。 データエージェントの会話を BigQuery テーブルに記録。ターンごとにリクエスト、レスポンス、トークンなどが記録される。品質確認、導入状況追跡、コスト監視等に使える。 Gemini 画像生成モデルで画像を Cloud Storage へ直接書き出す機能が一般公開（GA） Save generated images to Cloud Storage (2026-10-26) Gemini 画像生成モデルで画像を Cloud Storage バケットへ書き出す機能が一般公開（GA）。 API レスポンスで Cloud Storage オブジェクトの URI を受け取れる。ペイロード肥大化の回避・後続処理とのスムーズな連携に使える。対象モデルは以下のとおり。 Gemini Nano Banana 2.1（ gemini-nano-banana-2.1 ） Gemini 3.1 Flash Image（ gemini-3.1-flash-image ） Gemini 3.1 Flash-Lite Image（ gemini-3.1-flash-lite-image ） Gemini 3 Pro Image（ gemini-3-pro-image ） Google が新しい生成 AI モデル「Gemini 4 Carbon」をリリース Gemini 4 Carbon: our next frontier model (2026-10-28) Google が新しい生成 AI モデル「Gemini 4 Carbon」をリリース。 Fairwind プログラムを通じて一部のサイバーセキュリティ企業のみに公開。一般公開は未定。料金は Gemini 4 Argon と同じ設定。 Looker で AI による可視化自動化の Visualization Assistant が一般公開（GA） Create visualizations with Gemini assistance (2026-10-29) Looker で Gemini の生成 AI 機能により可視化を作成・カスタマイズできる Visualization Assistant が一般公開（GA）。 通常、Looker の標準メニューにない細かいグラフデザインの変更を行うには、Chart Config Editor で HighCharts API 向けの JSON コードを直接記述する必要があるが、この機能により自然言語で JSON 設定を生成できる。 Google Cloud の新しい IAM 基本ロールが Preview → 一般公開（GA） Basic roles (2026-10-30) Google Cloud の新しい IAM 基本ロールが Preview → 一般公開（GA）。Admin (roles/admin)、Writer (roles/writer)、Reader (roles/reader) の3種類。旧基本ロールとの対応は以下のとおり。 Owner（オーナー） → Admin（管理者） Editor（編集者） → Writer（ライター） Viewer（閲覧者） → Reader（読み取り） 使い方は新旧で基本的に同じだが、含まれている権限がやや異なる。以下の記事も参照。 blog.g-gen.co.jp Gemini Notebook Enterprise で各種機能アップデートと UI 刷新 Gemini Enterprise release notes - October 30, 2026 (2026-10-30) Gemini Notebook Enterprise で各種機能アップデートと UI 刷新。 UI コンシューマー版や Google Workspace 版と統一されたスタイルになった。 機能 音声概要の出力言語の個別指定、インフォグラフィックのビジュアルスタイルの事前プレビュー、ノートブック要約の手動カスタマイズなどが可能に Agent Registry で Cross-project boundaries が Preview 公開 Cross-project boundaries (2026-10-30) Agent Registry で Cross-project boundaries が Preview 公開。 中央の管理プロジェクトから複数のGoogle Cloudプロジェクトに存在する AI エージェント、MCP サーバー、ツールを一元的に検出・検索できるようになる。マルチプロジェクト環境での AI 資産の可視化や統一管理が容易に。 Resource Manager で Management boundaries（管理境界）が Preview 公開 Management boundaries overview (2026-10-30) Resource Manager で Management boundaries（管理境界）が Preview 公開。 フォルダ階層に縛られず、タグで複数プロジェクトを横断する動的な管理グループを作り、管理プロジェクト（Hub）から一元管理。現在は Agent Registry のマルチプロジェクト横断管理のみサポート。 Google Workspace のアップデート Google ドキュメントでマークダウンファイルを直接編集できるように Preview, edit and collaborate on Markdown (.md) files natively across Drive and Docs (2026-10-05) Google ドキュメントでマークダウンファイルを直接編集できるようになった。 従来は Google ドライブ上で .md を開くと Google ドキュメントファイルに変換されていたが、エディタ上でレンダリングされた状態で直接編集ができるようになった。 Google ドキュメントでマークダウンファイルを直接編集できるように Google スプレッドシートでローソク足チャートが使用可能に Use stock charts in Sheets to better visualize price movements (2026-10-05) Google スプレッドシートでローソク足チャートが使用可能になった。エクセルからスプシにローソク足を含むファイルをインポートするときにも正しく反映される10月5日から数週間かけて順次ロールアウト。 Google Meet でネクストアクションの自動化を提示する Next steps 機能が登場 Find your routine next steps on the post-meeting screen in Google Meet (2026-10-12) Google Meet でネクストアクションの自動化を提示する Next steps 機能が登場。 会議終了後の Routines for this meeting 画面からワンクリックでメール下書きや Google Tasks へのタスク登録が可能。今後も、使用可能なアクションは増える予定。会議で Take notes for me（自動議事メモ）を有効化する必要あり。 画像は公式から引用。 Google Meet でネクストアクションの自動化を提示する Next steps 機能が登場 Google Workspace 向けの Skills の展開スケジュールが以前のアナウンスから変更 An update on the launch of skills in the Gemini app and Workspace (2026-10-13) Google Workspace 向けの Skills の展開スケジュールが以前のアナウンスから変更になった。 Gemini アプリ用 Skills については、早期/計画リリースの両ドメインで2026年10月13日から段階的に展開開始し、2026年11月中旬までに完了予定。 Gemini in Google Workspace 用 Skills は、未定。追伸あるまで延期とされた。 Gemini アプリで生成したインタラクティブアプリを Google サイトにエクスポート可能に Publish interactive apps from the Gemini app to Google Sites (2026-10-19) Gemini アプリで生成したインタラクティブなアプリをワンクリックで Google サイトにエクスポートできるようになった。 コードのコピペ等は不要。エクスポート後は通常の Google サイトと同様に追加コンテンツの配置や公開、チームへの共有が可能。 コネクテッドシートで Gemini による BigQuery 会話型分析機能が追加 Analyze BigQuery data using natural language with Gemini in Google Sheets (2026-10-19) コネクテッドシートで Gemini による BigQuery 会話型分析機能が追加。 スプシに展開されたデータと、BigQuery データセットに対して Gemini がクエリを実行。自然言語での集計や分析に加え、自動更新可能なピボットテーブルやグラフを含むダッシュボードも自動構築できる。 Gemini Notebook でスライドと動画概要の生成プロセスが強化 Gain more creative control over Slide Decks and Video Overviews in Gemini Notebook (2026-10-21) Google Workspace 版 Gemini Notebook でスライドと動画概要の生成プロセスが強化。 ソースに基づいてスタイル等の提案を受けながら段階的に作成。 また生成前にアウトライン等を事前にレビュー＆FBできる機能も追加。手戻りを防ぎつつ意図通りの生成が可能になる。15日間程度かけ、順次展開される。 Google Meetのリアルタイム音声翻訳が日本語を含む63言語に対応 Real-time speech translation in Google Meet expands to 63 languages with automatic language detection (2026-10-22) Google Meetのリアルタイム音声翻訳が日本語を含む63言語に対応。 これまで英語といくつかの言語間しか対応していなかったが、今後は Gemini 3.5 Live Translate の力で言語を自動検出して相互翻訳できるようになった。会議時間の制限（90分等）に注意。 ドメインの設定に応じて順次展開。 Gemini アプリで Gemini Notebook を Connected App として追加可能に Take actions on your notebooks from Gemini Notebook directly in the Gemini app (2026-10-23) Google Workspace 版の Gemini アプリで Gemini Notebook を Connected App として追加可能になった。 Geminiチャット上で「@Gemini Notebook」とメンションするか自然言語で指示することで、ノートブック作成、ソース追加・編集、既存ノートブックの情報を参照した回答生成等を実行可能。 Gemini アプリでファイルをインライン編集する機能が提供開始 Create, preview, and edit files directly in the Gemini app (2026-10-29) Gemini アプリで、Googleドキュメント、スプレッドシート、スライド、PDF、Markdown 等をインライン編集する機能が提供開始。 直接、ファイル内のテキストを編集したり、特定箇所をハイライトして Gemini に修正を指示したりできる。ファイルはこれまで通りダウンロードしたり、Googleドライブにアップロードしたりできる。 杉村 勇馬 (記事一覧) 執行役員 CTO 元警察官という経歴を持つ IT エンジニア。クラウド管理・運用やネットワークに知見。AWS 認定資格および Google Cloud 認定資格はすべて取得。X（旧 Twitter）では Google Cloud や Google Workspace のアップデート情報をつぶやいています。 Follow @y_sugi_it

楽楽請求の開発チームに所属している takayama です。 本番環境で ERROR ログのアラートが届いたとき、最初の時間を何に使っていますか。 私は、過去の Issue を探したり、障害対応シートに情報を書き写したりする作業に、その時間の多くを使っていました。 そこで、ERROR ログを1行渡すだけで一次対応の下準備をしてくれる Claude Code のスキル「error-triage」を作り、書き写しや整形の作業をスキルに任せるようにしました。 この記事では、その経緯や工夫した点を紹介します。 はじめに 背景と課題 一次対応の流れ 一次対応の課題 この記事で扱う範囲 error-triage の概要 全体の流れ スキル定義 gws でスプレッドシートを操作する 実行例 設計で工夫した点 手順書を分けて、必要なときだけ読ませる 書き込む前に dry-run で確認する 分からない値は「分からない」と書かせる 結果と考察 導入してみて変わったこと 残っている課題と今後 まとめ はじめに この記事で伝えたいこと ERROR ログ1行から、既知のエラーかどうかの判定、原因箇所の当たり付け、初動の資料づくりまでを Claude Code に任せています。 スプレッドシートの操作に gws（Google Workspace の CLI）を使い、手順書は必要なときだけ読み込ませる構成にすることで、既存の運用フローを変えずに AI エージェントを導入できました。 こんな方に読んでほしいです アプリケーションの運用保守を担当している方 障害対応の初動に、Claude Code などの AI エージェントを取り入れたいと考えている方 背景と課題 一次対応の流れ 楽楽請求では、本番環境で ERROR ログが出力されると Grafana からアラートが届き、運用担当者が一次対応を行います。 最初に判断するのは、そのエラーが既知のものか新規のものかです。 既知のエラーは GitHub の Issue で管理し、各 Issue には影響範囲を調べるためのクエリ（LogQL）を記載しています。 判断の結果によって、一次対応は3つのパターンに分かれます。 パターン 状況 対応 1 既知のエラー Issue に記載したクエリで影響を調べる 2 新規の軽微なエラー Issue を起票し、調査を依頼する 3 新規の重大なエラー 障害対応シート（※）を作り、関係するチームと情報を共有しながら対応する ※障害対応シートは、障害ごとに作る Google スプレッドシートです。 テンプレートを複製して、発生日時、スタックトレース、影響を受けたお客様、原因などの欄を埋め、開発チームや事業部と状況を共有する起点にしています。 障害対応テンプレートのイメージ 一次対応の課題 パターン3では、手順に沿って次のような作業を手で進めていました。 テンプレートを複製し、決められたフォルダに置く ログから読み取れる情報（発生日時など）をシートに書き写す 並行して、スタックトレースからソースコードの原因箇所を探す 重大なエラーで大切なのは、影響を受けたお客様を早く特定し、案内や復旧に向けて動き出すことです。 しかし実際には、その手前の書き写しや整形に初動の時間を取られていました。 この定型作業を Claude Code に任せたい、というのが取り組みの出発点です。 この記事で扱う範囲 error-triage は3つのパターンすべての初動に対応していますが、この記事ではパターン3に絞って紹介します。 障害を Google スプレッドシートで記録するのはチーム独自の運用で、AI に扱わせるための工夫がこのパターンに集中しているためです。 error-triage の概要 全体の流れ error-triage は、Grafana から取得した ERROR ログの JSON を1行渡して呼び出します。 /error-triage [ERROR ログの JSON 1行] ERROR ログの JSON（1行） → 1. GitHub で同じ例外の Issue を検索する → 2. ソースコードから原因箇所を探し、修正方針を考える（修正はしない） → 3. 既知か新規かで分岐する ├ 既知：Issue の URL と、ログの値を埋め込んだ調査クエリを返す（パターン1） └ 新規：障害レベルを推定し、作るもの（障害対応シート／Issue）を担当者が選ぶ（パターン2、3） → 書き込む内容を提示して承認を得る → 障害対応シートを作成する、または Issue を起票する 障害対応シートを作るときは、テンプレートの複製から各欄の記入までをスキルがまとめて行います。 スキル定義 error-triage/ ├── SKILL.md # 処理の流れと分岐だけを書く（約70行） └── references/ ├── incident-sheet.md # 障害対応シートの作成手順（約120行） └── issue-template.md # Issue のテンプレートと起票手順（約120行） SKILL.md （抜粋） 詳細な手順・テンプレートは ` references/ ` 配下に分割しています。 各ステップで必要になったタイミングで読み込んでください。 ## 手順 1. 既知の Issue を検索する 2. 原因箇所を調査する 3. 次の対応を ` AskUserQuestion ` ツールで確認する （以下省略） references/incident-sheet.md （抜粋） 1. テンプレート（****）を gws で複製し、年ごとのフォルダ（****）に置く 2. 各欄に値を書き込む （以下省略） gws でスプレッドシートを操作する スプレッドシートの操作には、 googleworkspace/cli （ gws コマンド）を使っています。 Drive 上のファイルの複製もシートへの書き込みもコマンドラインから行えるので、Claude Code から Bash でそのまま呼び出せます。 手作業のときと同じテンプレートと保存先フォルダを使えるため、運用を変えずに、シートの作成だけをスキルに任せられました。 実行例 ダミーのログで、新規の重大なエラーとして実行した例です（内部実装に関わる部分は省略しています）。 【次の対応方針について確認】 ← ☐ 次の対応 ✔ Submit → │ この後どの対応を作成しますか？（複数選択可。どちらも選ばない場合は調査報告のみで終了します） ❯ 1. [ ] 障害対応シートを作成 障害対応テンプレートを複製し、シートの叩き台を作成する（実行前に書き込む値の dry-run を提示） 2. [ ] Issue を起票 （調査対象リポジトリ）に Issue 本文＋AI推測コメントを起票する（実行前に全文の dry-run を提示） 【障害対応シートに書き込む値（dry-run）】 ┌────────────────┬──────────────────────────────────┐ │ フィールド │ 値 │ ├────────────────┼──────────────────────────────────┤ │ Trace ID │ 0123456789abcdef0123456789abcdef │ ├────────────────┼──────────────────────────────────┤ │ 概要 │ （推定されるエラーの概要） │ ├────────────────┼──────────────────────────────────┤ │ 発生日時 │ 2026/10/16 10:23:45 │ └────────────────┴──────────────────────────────────┘ （中略） この内容で作成してよろしいですか？ 設計で工夫した点 手順書を分けて、必要なときだけ読ませる error-triage は、最初は Issue の起票だけを手伝うスキルとして作り、後から障害対応シートの作成手順を追加しました。 すると SKILL.md が一気に長くなり、シートの手順が要らない既知のエラーの判定でも、毎回すべてを読み込ませることになりました。 そこで、成果物ごとの手順を references/ に切り出し、必要になったときだけ読み込ませるようにしました。 これは、Claude Code のスキルで推奨されているプログレッシブディスクロージャー（段階的開示）の考え方を参考にしたものです（詳しくは Agent Skills のベストプラクティス を参照）。 使わない手順でコンテキストを埋めないぶん、原因の調査にコンテキストを回せると考えています。 書き込む前に dry-run で確認する 障害対応シートは、作った瞬間に関係するチームの目に触れます。 誤った内容で作ると訂正や削除の手間が増え、初動をかえって遅らせかねません。 そこで、当初は調査後にそのまま書き込んでいた流れを改め、書き込む前に担当者が確認するステップを設けました。 スキルはシートの各欄に書く値を dry-run として提示し、担当者が見直して承認したものだけを作成します。 選択された対応については、実行前に必ず dry-run（更新内容）を提示して承認を得たうえで、 承認された対応を最後にまとめて実行してください。 分からない値は「分からない」と書かせる 障害対応シートの原因や対応方針の欄は、一次対応の時点ではまだ確定していません。 空欄では叩き台にならないため、調査結果から推し量った内容を書かせていますが、推測の材料すらない値をもっともらしく埋めさせないようにしています。 もっともらしい値があると、見直す担当者がそれを事実として受け取ってしまうおそれがあるためです。 推測の材料もない値は、妥当そうなデフォルト値を捏造せず ` 不明 ` と記載する。 実際には、テンプレートの書き方に合わせて、原因は「調査中」、対応方針は「検討中」と書き分けています。 結果と考察 導入してみて変わったこと 導入後、障害対応シートを作る場面はまだ1件で、効果を語るには実績が少ない段階です（重大なエラーが少ないのは喜ばしいことですが）。 その1件では、30分以上かかっていたシートの準備が10分程度で済みました。 数字以上に大きいと感じているのは、気持ちに余裕を持って初動にあたれるようになったことです。 書き写しに追われることがなくなり、影響を受けたお客様の特定や関係チームへの共有など、次の対応を落ち着いて考えられるようになりました。 残っている課題と今後 1つ目は、調査を始めるきっかけです。 今は担当者が自分の環境の CLI からスキルを実行するため、調査の開始が人に左右されます。 今後は、アラートの通知をきっかけにクラウド上の Claude Code が調査を始め、結果を Slack のスレッドに共有するところまでを自動化したいと考えています。 障害対応シートへの書き込みは、これまでどおり担当者の承認を挟む想定です。 2つ目は、AI だけで調査できる範囲です。 今の error-triage が障害対応シートの影響顧客の欄に書けるのは、渡されたログ1行に含まれるお客様だけです。 同じエラーがほかのお客様にも起きていないかは、担当者が Grafana でログを検索して洗い出しています。 今後は、Grafana Labs が公開している Grafana MCP サーバー を使ってスキルがログを検索し、影響を受けたお客様の一覧と件数まで埋めた叩き台を作れるようにしたいと考えています。 そうすれば、担当者は結果を確かめて対応を決めることに集中できます。 まとめ この記事では、Claude Code スキル「error-triage」のうち、障害対応シートを作る部分を紹介しました。 ログ1行を渡すだけで、既知のエラーの検索から障害対応シートの叩き台づくりまでを Claude Code に任せています。 gws で手作業のときと同じテンプレートと保存先フォルダを扱い、手順書を必要なときだけ読み込ませることで、既存の運用フローを変えずに AI エージェントを組み込めました。 テンプレートの複製や情報の書き写し、原因箇所の当たり付けといった初動の作業をスキルに任せたことで、担当者は、影響を受けたお客様の特定や、案内・復旧に向けた対応に集中して取りかかれそうだという手応えを得ています。 障害対応の初動に AI エージェントを取り入れたいと考えている方の参考になればうれしいです。