本記事は 2026 年 4 月 2 日 に公開された「 Agentic AI for observability and troubleshooting with Amazon OpenSearch Service 」を翻訳したものです。 Amazon OpenSearch Service は、組織のオブザーバビリティワークフローを支えるサービスです。Site Reliability Engineering (SRE) チームや DevOps チームは、テレメトリデータを集約・分析する統合ビューとして活用できます。しかしインシデント発生時、シグナルの相関分析や根本原因の特定には、ログ分析の深い専門知識と何時間もの手作業が必要です。根本原因の特定は依然として手動に頼る部分が大きく、多くのチームにとってサービス復旧の遅延やエンジニアリングリソースの消耗を招くボトルネックとなっています。 以前のブログ記事では、 オブザーバビリティエージェントの構築方法 を Amazon OpenSearch Service と Amazon Bedrock を使って紹介し、平均復旧時間 (MTTR) の短縮を実現しました。今回、Amazon OpenSearch Service はこれらの機能の多くを OpenSearch UI に直接組み込みました。追加のインフラストラクチャは不要です。MTTR の短縮を加速する 3 つのエージェント AI 機能を提供します。 エージェントチャットボット — 表示中のコンテキストと基盤データにアクセスし、エージェント推論を適用してツールでデータをクエリし、インサイトを生成します。 調査エージェント — 仮説駆動型の分析でシグナルデータを深掘りし、各ステップで推論過程を説明します。 エージェントメモリ — 両エージェントを支え、使うほど精度と速度が向上します。 本記事では、各機能が連携してエンジニアがアラートから根本原因まで数分で到達する方法を紹介します。また、調査エージェントが複数のインデックスにまたがるデータを自動的に相関分析し、根本原因の仮説を導き出すサンプルシナリオも解説します。 エージェント AI 機能の連携 AI 機能は OpenSearch UI の Ask AI ボタンからアクセスできます。次の図のように、 エージェントチャットボット のエントリポイントとなります。 エージェントチャットボット チャットボットを開くには、Ask AI を選択します。 チャットボットは現在のページのコンテキストを理解しているため、質問する前から表示中の内容を把握しています。データに関する質問、調査の開始、概念の説明を依頼できます。リクエストを理解すると、チャットボットはツールを使ってデータにアクセスし、Discover ページでクエリを生成・実行して、データに基づいた回答を生成します。Dashboard ページでも使用でき、特定のビジュアライゼーションから会話を開始して、次の画像のようにサマリーを取得できます。 調査エージェント 多くのインシデントは 1〜2 回のクエリでは解決できないほど複雑です。調査エージェントを活用できます。調査エージェントは plan-execute-reflect エージェント を使用します。反復的な推論と段階的な実行が必要な複雑なタスク向けのエージェントです。プランナーとして Large Language Model (LLM) を 1 つ、エグゼキューターとしてもう 1 つの LLM を使用します。エンジニアがエラーレートの急上昇やレイテンシーの異常を発見した場合、調査エージェントに調査を依頼できます。調査エージェントの重要なステップの 1 つが再評価です。各ステップの実行後、エージェントはプランナーと中間結果を使ってプランを再評価します。プランナーは必要に応じてプランを調整したり、ステップをスキップしたり、新しい情報に基づいてステップを動的に追加したりできます。プランナーを使って、エージェントは最も可能性の高い仮説と推奨事項を中心とした根本原因分析レポートを生成します。すべての推論ステップ、発見事項、最終仮説を裏付ける根拠を含む完全なエージェントトレースも提供されます。フィードバックの提供、独自の発見事項の追加、調査目標の反復、エージェントの推論の各ステップの確認と検証が可能です。経験豊富なインシデント対応者の作業を模倣しつつ、数分で自動的に完了します。チャットボットから「/investigate」スラッシュコマンドを使って、進行中の会話を基に調査を開始したり、別の調査目標で新たに開始したりもできます。 エージェントの動作 自動クエリ生成 SRE や DevOps エンジニアとして、主要サービスでレイテンシーが上昇しているというアラートを受け取った状況を考えてみましょう。OpenSearch UI にログインし、Discover ページに移動して Ask AI ボタンを選択します。Piped Processing Language (PPL) クエリ言語の専門知識がなくても、「レイテンシーが 10 秒を超えるリクエストをすべて検索」と入力できます。チャットボットはコンテキストと表示中のデータを理解し、リクエストを検討して適切な PPL コマンドを生成し、クエリバーを更新して結果を取得します。クエリでエラーが発生した場合も、チャットボットはエラーを学習して自己修正し、クエリを反復して結果を取得します。 調査と調査管理 通常であれば複数のログを手動で分析・相関して根本原因を探る必要がある複雑なインシデントでは、 Start Investigation を選択して調査エージェントを起動できます。調査の目標と、指示したいコンテキストや仮説を提供できます。例えば、「サービス全体で広範囲に発生している高レイテンシーの根本原因を特定してください。低速スパンの TraceID を使用して、関連するログインデックスの詳細なログエントリと相関させてください。影響を受けたサービス、オペレーション、エラーパターン、インフラストラクチャまたはアプリケーションレベルのボトルネックをサンプリングなしで分析してください」のように指定します。 エージェントは会話の一部として、デバッグしようとしている問題の調査を提案します。 エージェントはインデックス、関連する時間範囲などの関連情報とともに目標を設定し、調査用の Notebook を作成する前に確認を求めます。Notebook は OpenSearch UI 内でリッチなレポートを作成する機能で、ライブかつコラボレーティブです。調査の管理に役立ち、後日の再調査も可能です。 調査が開始されると、エージェントはまずログシーケンスとデータ分布の簡易分析を行い、外れ値を検出します。次に、調査を一連のアクションに計画し、特定のログタイプと時間範囲のクエリなど各アクションを実行します。各ステップで結果を振り返り、最も可能性の高い仮説に到達するまでプランを反復します。エージェントの作業中は中間結果が同じページに表示され、推論をリアルタイムで追跡できます。調査エージェントがサービストポロジーを正確にマッピングし、調査の重要な中間ステップとして活用している様子を確認できます。 調査が完了すると、調査エージェントは最も可能性の高い仮説として不正検出のタイムアウトを結論付けます。関連する発見事項として、決済サービスのログエントリ「currency amount is too big, waiting for fraud detection」が示されます。これは、高額取引が不正検出の呼び出しをトリガーし、トランザクションのスコアリングと評価が完了するまでリクエストをブロックするという既知のシステム設計と一致します。エージェントは 2 つの別々のインデックス（元の期間データを格納するメトリクスインデックスと、決済サービスのエントリを格納する関連ログインデックス）のデータを相関させてこの発見に至りました。トレース ID を使ってインデックスを紐付け、レイテンシーの測定値とその原因を説明する特定のログエントリを結び付けました。 仮説と裏付けとなる証拠を確認すると、ドメイン知識や過去の類似問題の経験と合致する妥当な結果だと判断できます。仮説を承認し、仮説調査で提供された影響トレースのリクエストフロートポロジーを確認できます。 最初の仮説が有用でなかった場合は、レポート下部の代替仮説を確認し、より正確なものがあれば選択できます。追加の入力や前回の修正を加えて再調査を開始し、調査エージェントに再検討させることも可能です。 使い始めるには エージェント AI 機能（制限あり）は OpenSearch UI で無料で利用できます。アカウントの OpenSearch Service ドメインで AI 機能を無効にしていない限り、OpenSearch UI アプリケーションですぐに利用可能です。AI 機能の有効化・無効化は、AWS マネジメントコンソールで OpenSearch UI アプリケーションの詳細ページに移動し、AI 設定を更新します。 registerCapability API で AI 機能を有効化、 deregisterCapability API で無効化することもできます。詳細は Agentic AI in Amazon OpenSearch Services を参照してください。 エージェント AI 機能は、ログインユーザーの ID と権限を使用して接続先データソースへのアクセスを認可します。ユーザーがデータソースへのアクセスに必要な権限を持っていることを確認してください。詳細は Getting Started with OpenSearch UI を参照してください。 調査結果は OpenSearch UI のメタデータシステムに保存され、サービスマネージドキーで暗号化されます。カスタマーマネージドキーを設定して、すべてのメタデータを独自のキーで暗号化することもできます。詳細は Encryption and Customer Managed Key with OpenSearch UI を参照してください。 AI 機能は Amazon Bedrock の Claude Sonnet 4.6 モデルで動作します。詳細は Amazon Bedrock Data Protection を参照してください。 まとめ Amazon OpenSearch Service に追加されたエージェント AI 機能は、コンテキストを理解するエージェントチャットボット、完全な説明可能性を備えた仮説駆動型の調査、コンテキストの一貫性を保つエージェントメモリを提供し、平均復旧時間の短縮を支援します。エージェント AI 機能により、エンジニアリングチームはクエリの作成やシグナルの相関分析に費やす時間を減らし、確認された根本原因への対応により多くの時間を充てられます。ぜひ各機能を試して、アプリケーションで活用してみてください。 著者について Muthu Pitchaimani Amazon OpenSearch Service の Search Specialist です。大規模な検索アプリケーションとソリューションを構築しています。ネットワーキングとセキュリティに関心があり、テキサス州オースティンを拠点としています。 Hang (Arthur) Zuo Amazon OpenSearch Service の Senior Product Manager です。OpenSearch UI プラットフォームと、オブザーバビリティおよび検索ユースケース向けのエージェント AI 機能をリードしています。エージェント AI とデータプロダクトに関心があります。 Mikhail Vaynshteyn Amazon Web Services の Solutions Architect です。ヘルスケアおよびライフサイエンスのお客様を担当し、データ分析サービスを専門としています。幅広いテクノロジーとセクターにわたる 20 年以上の業界経験があります。 この記事は Kiro が翻訳を担当し、Solutions Architect の Takayuki Enomoto がレビューしました。

本記事は 2026 年 3 月 31 日 に公開された「 Announcing General Availability of AWS DevOps Agent  」を翻訳したものです。 本日、 AWS DevOps Agent の一般提供開始をお知らせします。AWS DevOps Agent は、いつでも対応可能な運用チームメイトです。インシデントの解決とプロアクティブな予防を行い、アプリケーションの信頼性とパフォーマンスを最適化し、そして AWS、マルチクラウド、オンプレミス環境をまたいでオンデマンドの SRE タスクをこなします。 運用チームはインシデント調査、複数ツールにわたるデータの相関付け、アラートの手動トリアージに膨大な時間を費やしています。この運用負荷がエンジニアをイノベーションや戦略的な業務から遠ざけています。AWS DevOps Agent は、経験豊富な DevOps エンジニアのようにインシデントを調査し、この負担を解消します。アプリケーションとその関係性を学習し、オブザーバビリティツール、ランブック、コードリポジトリ、CI/CD パイプラインと連携して、それら全てのテレメトリ、コード、デプロイデータを横断的に相関付けます。プレビュー期間中、AWS DevOps Agent を使用したお客様とパートナーからは、MTTR が最大 75% 削減、調査時間が 80% 短縮、根本原因特定精度が 94% を達成し、インシデント解決が 3〜5 倍速くなったと報告されています。 プレビュー開始以降、さまざまな業界の組織が AWS DevOps Agent を運用ワークフローに統合しています。彼らは AWS DevOps Agent を Amazon CloudWatch と、 Datadog 、 Dynatrace 、 New Relic 、 Splunk 、 GitHub 、 GitLab 、 ServiceNow 、 Slack のようなパートナーツールと接続しています。今回の GA リリースでは、 Azure 、 Azure DevOps 、 PagerDuty 、 Grafana などの組み込みサポートを追加しました。 AWS DevOps Agent の仕組み AWS DevOps Agent は、 フロンティアエージェントという新しいクラスのエージェントです。目標達成のために自律的に動作し、大規模な並行タスクに対応して、人間の常時監視なしで継続的に稼働します。AWS DevOps Agent は、検知から調査、復旧、予防まで、インシデントライフサイクル全体を通じて運用チームと連携します 。 自律的なインシデント対応 AWS DevOps Agent は、深夜 2 時でもピーク時間帯でも、アラートを受信した瞬間から調査を開始します。平均復旧時間 (MTTR) を短縮し、アプリケーションを最適なパフォーマンスに迅速に復旧します。 AWS DevOps Agent のインシデント対応調査記録 プロアクティブなインシデント予防 AWS DevOps Agent は、チームをリアクティブな消火活動からプロアクティブな運用改善へと導きます。過去のインシデントパターンを分析し、的確な推奨事項を提供します。推奨事項は将来のインシデントを予防し、プロセスとシステムのレジリエンスを強化します。 カテゴリ別の推奨事項を表示する予防ダッシュボード オンデマンド SRE タスクの処理 AWS DevOps Agent はあなたの環境を深く理解しています。単に質問するだけでなく、アプリケーション環境をより深く掘り下げられます。カスタムチャートやレポートを作成、保存、共有できます。 インフラストラクチャをクエリするための会話型 AI アシスタントを備えたオンデマンド SRE チャットインターフェース 一般提供での新機能 GA リリースでは、お客様のフィードバックに基づいて AWS DevOps Agent の機能を拡張しました。多様な運用環境でインシデント対応をよりスケーラブルで、柔軟に、インテリジェントにするようになりました。 ユースケースの拡大 Azure サポート: AWS DevOps Agent は AWS 環境を超えて Azure ワークロードのインシデント調査にも対応するようになりました。マルチクラウドデプロイメント全体のデータを相関付けて、アプリケーションが AWS、Azure、またはその両方で実行されていても一貫したインシデント対応を実施します。 オンプレミスサポート: AWS DevOps Agent は Model Context Protocol (MCP) を使用してオンプレミスアプリケーションのインシデント調査にも対応するようになりました。メトリクス、ログ、コードを分析してオンプレミスリソースを検出し、包括的なトポロジを構築します。AWS、Azure、オンプレミス環境全体で一貫したインシデント対応を実施します。 オンデマンド SRE タスク: 会話型 AI アシスタントを使用して、AWS、 マルチクラウド 、オンプレミス環境全体でアプリケーションアーキテクチャについてのクエリやシステムヘルスの分析を自然言語で行えるようになりました。リソース、システムメトリクス、アラームステータス、デプロイ履歴、インシデントパターンについて質問できます。即座にコンテキストに応じた回答を取得し、カスタムチャートやレポートを作成してチームと保存・共有できます 。 Triage Agent : Triage Agent はインシデントの重大度を自動評価し、重複チケットを特定します。重複を検出すると、メイン調査に「LINKED」ステータスでリンクします。リンクされたタスクは自動開始されないため、ノイズを減らしてチームの取り組みを主要インシデントに集中できます。 インテリジェンスの強化 学習済みスキル: AWS DevOps Agent は組織の調査パターン、ツール使用、トポロジから学びます。チームが特定タイプのインシデントを解決する方法に基づいてスキルを構築します。時間とともに、組織固有の運用課題への対応力が向上します。 カスタムスキル: システム固有の調査手順、ベストプラクティス、組織のナレッジを追加できるようになりました。ワークフローを一度作成すれば、関連するすべての調査で自動的に使用されます。スキルは特定のエージェントタイプ (On-demand、Incident Triage、Incident RCA、Incident Mitigation、Evaluation) に設定できます。コンテキスト消費を削減し、フォーカスを向上させます。 コードインデックス: エージェントはアプリケーションコードリポジトリをインデックス化できるようになりました。コード構造を理解し、調査中に潜在的なバグを特定し、緩和計画の一部としてコードレベルの修正を提案できます。 新しいインテグレーション Datadog、Dynatrace、New Relic、Splunk、GitHub Actions、GitLab CI/CD、ServiceNow との既存インテグレーションに加え、以下のインテグレーションを追加しました: PagerDuty : PagerDuty アラートによる自動インシデント対応のネイティブインテグレーション Grafana: 組み込みの Grafana MCP サーバーは、セルフマネージド、Grafana Cloud、Amazon Managed Grafana を含むあらゆる Grafana インスタンスに接続できます。接続後、エージェントは Prometheus、Loki、OpenSearch などのインスタンスに設定されたすべてのデータソースにアクセスできます。オープンソースのテレメトリモニタリングとシステムイントロスペクションを実現します。 Azure DevOps : Azure 環境でのデプロイとコード変更を追跡する Azure Pipelines とのインテグレーション Amazon EventBridge : カスタム自動化ワークフロー用に Amazon EventBridge 経由で調査イベントが利用可能になりました。 新しい API : AWS CLI 、 AWS SDK 、 AWS MCP Server のサポートを更新 これらのインテグレーションにより、AWS DevOps Agent は既存の運用ツールチェーンとシームレスに連携できます。 エンタープライズ対応機能 リージョン拡大: AWS DevOps Agent は本日から一般提供を開始し、世界中の6つのリージョンで利用できます。北米では米国東部 (バージニア北部) と米国西部 (オレゴン)、欧州ではフランクフルトとアイルランド、アジアパシフィックではシドニーと東京で利用可能です。ワークロードがどこで実行されていても、エージェントをより近くに配置できます。この地理的分散により、データレジデンシー要件を満たしながら運用チームのレイテンシーを削減できます。 プライベート接続: AWS DevOps Agent のプライベート接続によって、あなたの Agent Space は VPC や内部ネットワークで実行されているサービスへ、パブリックインターネットにさらされることなく安全に接続できるようになりました。プライベート接続は、MCPサーバー、セルフホストのGrafanaまたはSplunkインスタンス、ソース管理システムなど、プライベートエンドポイントに到達する必要のあるあらゆるインテグレーションと連携します。プライベート接続の仕組みについては、「 VPC 内のプライベートサービスに AWS DevOps Agent をセキュアに接続する 」を参照してください。 セキュリティ: AWS DevOps Agent はカスタマーマネージドキーと、オペレーターポータルアクセス用の Okta および Microsoft Entra ID との直接 ID プロバイダー (IdP) 統合をサポートするようになりました。 ローカライゼーション: AWS DevOps Agent はブラウザのロケール設定に応答し、エージェントの応答を翻訳するようになりました。グローバルチームが好みの言語で AWS DevOps Agent とやり取りできます。 お客様の成功事例 早期に導入いただいたお客様はすでに大幅な運用改善を実現しています。 Western Governors University Western Governors University (WGU) は 191,000 人以上の学生にサービスを提供するオンライン大学のリーダーであり、AWS DevOps Agent を本番環境に導入した最初の組織の 1 つです。大規模な Dynatrace ユーザーとして、WGU は AWS DevOps Agent のネイティブ Dynatrace インテグレーションを活用し、Dynatrace Intelligence が問題レコードを自動的にエージェントにルーティングして調査し、充実した調査結果を Dynatrace に直接返します。 最近の本番調査では、WGU の SRE チームが AWS DevOps Agent を使用してサービス中断シナリオを分析し、総解決時間を推定 2 時間からわずか 28 分に短縮しました。これは MTTR が 77% 改善したことを示しています。エージェントは Lambda 関数設定内にある根本原因を迅速に特定し、以前は埋もれていた内部ドキュメントにのみ存在していた重要な運用知識を発掘しました。 「エージェントは決定的な証拠を提供し、Lambda が原因であることを特定しました。調査はフロントエンドで確認した内容とほぼ完璧に一致するメトリクスを示しました。昨日は大きな勝利でした。発見を加速し続けられれば、組織にとってどれほどの勝利になるか言葉では表せません」と Angel Marchena 氏 (技術運用ディレクター) は述べています。 AWS DevOps Agent Skills 機能を活用する計画により、WGU は調査時間をさらに短縮する軌道に乗っています。 Zenchef Zenchef は、レストランが予約、テーブル運営、デジタルメニュー、決済、ゲストマーケティングを手数料なしの単一システムで管理できるレストランテクノロジープラットフォームです。少人数の DevOps チームが部門間で共有の本番環境を管理しているため、彼らは実際の試練に直面しました。社内ハッカソン中に顧客向けの問題が発生したのです。ほとんどのエンジニアはイベントに集中しており、また、モニタリングには解決への正しい方向を示すような重要な情報は何も表示されていませんでした。 エンジニアをハッカソンから引き離す代わりに、チームは問題を AWS DevOps Agent に入力しました。エージェントは体系的に問題に取り組みました。認証を手がかりとして除外し、ECS デプロイメントの調査に方向転換し、最終的に GitHub をホストする EC2 インスタンスの IAM 設定ミスが根本原因であることを突き止めました。調査全体は 20〜30 分で完了し、手動で行った場合の 1〜2 時間と比較して約 75% の削減でした。調査結果は担当エンジニアに直接共有され、スムーズな引き継ぎが行われました。 「ハッカソン中、調査する余裕はほぼありませんでしたが、調査をする必要もありませんでした。私たちは常に数手先を読もうとしていますが、このようなプロアクティブな調査は通常は不可能です。DevOps Agent は我々のプラットフォームの動作を理解する新しい方法になっています。」と Theo Massard 氏 (プラットフォームエンジニアリングマネージャー) は述べています。 T-Mobile T-Mobile US, Inc. は米国を代表するワイヤレスキャリアの 1 つであり、全米で 1 億 4,000 万人以上の加入者にモバイル音声、メッセージング、データサービスを提供しています。 「AWS が AWS DevOps Agent を発表したとき、T-Mobile は初日からテーブルについていました。設計のパートナーとして、AWS DevOps Agent が本番環境全体で根本原因分析を大幅に改善できることを確認しました。私たちの実際のフィードバックが製品の進化に直接影響を与えました。私たちのインフラストラクチャは複数のクラウドとオンプレミス環境にまたがり、アプリケーションログはオンプレミスの Splunk デプロイメントに集約されています。AWS DevOps Agent がこれらの多様な環境全体で Splunk とシームレスに統合してログを分析できる能力は、ソリューションの試験運用を続ける中で大きな影響を与えています」と Aravind Manchireddy 氏 (SVP、テクノロジーオペレーション) は述べています。 Granola Granola は、文字起こしと要約の重労働を処理する AI 搭載のメモ帳であり、お客様は手動でメモを取ることに気を取られることなく完全に集中できます。AWS DevOps Agent は Granola の AI 搭載インシデント管理ワークフローにシームレスに統合され、根本原因分析を加速し、平均解決時間を短縮します。 「AWS DevOps Agent をインシデント対応プロセスに直接統合し、重大度の高い CloudWatch アラームで自動的に調査をトリガーしています」と Granola の Eddie Bruce 氏は述べています。「AWS DevOps Agent のデータベース調査機能、特に PostgreSQL ログの分析と RDS パフォーマンスインサイトの表示は、評価した他のツールを一貫して上回っています。SRE 機能を拡張する中で、AWS DevOps Agent はインシデント管理ツールキットの一翼を担っていることが証明されています」と Eddie Bruce 氏 (プロダクトエンジニア) は述べています。 その他のお客様の成功事例は AWS DevOps Agent の お客様 ページをご覧ください。 Getting Started AWS DevOps Agent は本日から利用可能です。すぐに価値を実感する方法を紹介します: クイックウィンから始める Agent Space を作成: AWS マネジメントコンソール で AWS DevOps Agent に移動し、最初の Agent Space を作成します。 オブザーバビリティツールを接続: 既存のツール (Datadog、Grafana、Dynatrace など) をリンクして、エージェントがテレメトリデータにアクセスできるようにします。 最初の調査を実行: 自動インシデント対応を設定するか、Web アプリを使用してアラートを手動で調査します。エージェントの調査結果を確認し、学習済みスキルを改善するためのフィードバックを提供します。 最近のインシデントを再調査: 過去 30 日間にチームが調査した本番インシデントを選択します。AWS DevOps Agent を使用して同じ問題を調査し、結果を比較します。時間短縮と精度向上をすぐに実証できます。 成功を加速する 本番ベストプラクティスに従う: エージェントを運用ワークフローに統合するガイダンスについては、 AWS DevOps Agent を本番環境にデプロイするためのベストプラクティス をご覧ください。 影響を測定する: MTTR の改善、調査時間の短縮、正解率を追跡して、AWS DevOps Agent が組織にもたらす価値を定量化します。 体系的に拡大する: 1 つのチームまたはサービスから始め、価値を実証してから、追加のチームとユースケースに拡大します。 料金 AWS DevOps Agent では、エージェントが運用タスクに費やした時間に対して秒単位で課金されます。前払いのコミットメントはありません。いつでもエージェントの使用を開始および停止できます。AWS サポートのお客様は、AWS サポート支出総額の一定割合に基づいて、AWS DevOps Agent 使用量に対する月額クレジットを受け取ります。割合はサポートプランによって異なります。料金の詳細については、AWS DevOps Agent の 料金ページ をご覧ください。 まとめ 詳細については、 AWS DevOps Agent をご覧いただき、 ユーザーガイド をご確認ください。ご質問や AWS DevOps Agent が組織にどのように役立つかについては、AWS アカウントチームにお問い合わせください。今すぐ サインアップ しましょう。 翻訳はソリューションアーキテクトの大西朔が担当しました。原文は こちら です。 著者について Madhu Balaji AWS のシニア WW Agentic Development スペシャリスト SA として、お客様のクラウドソリューションの設計と実装を支援しています。開発とアプリケーションアーキテクチャで 20 年以上の経験を持ち、エージェント AI と AI 搭載開発者ツールを専門としています。AI コーディングアシスタント、開発者生産性プラットフォーム、AWS でのソフトウェア構築とデプロイ方法を変革する自律型 AI エージェントに関する専門知識を持っています。

はじめに 2026年1月26日~29日にラスベガスで開催された「Dynatrace Perform 2026」に参加してきました。 最初の2日間はテーマ別にハンズオン形式のTraining Sessionが開催されDynatraceを実際に触って理解を深められました。メインとなる後半2日間では新機能の発表、40以上の各ユーザ活用事例の発表などがあり、進化への衝撃を受けるとともに様々な活用方法を学ぶことができ、大変有意義な時間でした。 本記事では、現地参加して感じた会場の雰囲気や基調講演で発表された新機能、いくつかの実際のユースケース、そしてイベント参加を通して感じたことなどについてレ