【11/19（木）】AWS障害対応にAIを導入するための実践ガイド｜効率化のポイントと構成パターン
セミナー概要
アラートが鳴るたびにログを漁り、メトリクスを見比べ、直近のデプロイを確認する。障害対応の多くの時間は、「情報を集めて状況を把握する」ことに費やされています。
生成AIの進化により、こうした調査や一次切り分けをAIに任せられる環境が整いつつあります。AWSからはAWS DevOps Agentや、2026年9月にGAとなったAmazon CloudWatch Omniといったネイティブなサービスが登場し、さらにDatadog Bits AI SREのように、サードパーティの監視サービスでもAIによる障害対応の機能が提供されています。
一方で、「AIを入れたものの期待した精度が出ない」という声も少なくありません。AIは渡されたコンテキストからしか判断できないため、どんな情報を渡すかが精度を大きく左右します。中でもメトリクス・ログ・トレースといったテレメトリを、きちんとAIに渡せているかどうかが重要になります。そこにシステム構成や過去の障害履歴、Runbookといった情報を組み合わせることで、AIは「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きたか」まで迫れるようになります。
本ウェビナーでは、障害対応にAIを活用すべき理由から、効率化を実現するためのポイント、最新サービスを踏まえたAWS環境での構成パターンとその選び方、そして最初の一歩の進め方までを解説します。
こんな方におすすめです
- クラウド運用を担う情報システム部門・運用担当者・マネージャーの方
- 現在の監視・運用体制に課題を感じており、見直しを検討している方
- AIを活用した運用自動化の最新動向を、実際の動作とともに知りたい方
- 属人化やアラート対応の負荷に悩んでいる方
開催概要
| 日時 | 2026年11月19日（木）13:00～14:00（接続開始12:50） |
|---|---|
| 場所 | ウェビナー方式（Zoom） |
| 定員 | 100名 |
| 参加費 | 無料 |
| 共催 | クラスメソッド株式会社／Datadog Japan 合同会社 |
タイムテーブル
| 時間 | タイトル | 登壇者 |
|---|---|---|
| 13:00〜13:05 | はじめに | クラスメソッド株式会社 営業統括本部 アライアンス部 鵜澤 聡 |
| 13:05〜13:35 | AI を活用した AWS の障害対応効率化の始め方 |
クラスメソッド株式会社 |
| 13:35〜13:50 | Datadogが描く自律運用の未来 | Datadog Japan 合同会社 Partner Solutions Architect 馬場浩太 氏 |
| 13:50～14:00 | 運用監視でのAI活用とクラスメソッドからのご案内 | クラスメソッド株式会社 営業統括本部 アライアンス部 鵜澤 聡 |
ご受講方法に関する注意事項
- 本セミナーではZoomを使用します。
- ウェビナーの参加URLは開催前日にメールでお知らせします。
- Zoomの接続テストは こちらからご利用いただけます。
- ミーティングのIDやパスワードは、第三者には共有しないでください。
- 1社さまあたりの人数制限は設けておりませんが、受講される際はそれぞれお申込ください。
- 出欠確認を行いますので、名前はフルネーム（例：暮州太郎／Taro Kurasu）での参加をお願いします。
お申し込みフォーム
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