3行まとめ
- インフラ管理にcopilot in Azureを使うと便利
- サービスの正常性確認も自然言語で可能
- 複数サービスの状態確認や、時間帯指定ができるのは特に便利だと感じた
AIによって自動化できるといわれている分野
- 認知タスクの自動化
- 情報へのより高速なアクセス
現在のAI活用
認知タスクの自動化は、すでにある程度実現されている。
たとえば、チャットボットによる問い合わせ対応がその一例で、ある事例では問い合わせ件数を75%削減できたという報告もあった。
このように、比較的単純な認知系タスクの自動化には実績が出てきている。
一方で
「情報へのより高速なアクセス」という観点では、インフラ領域における活用はまだ途上と言える。
そこで期待されるのが Copilot in Azure のようなAI活用だ。
- Azure CLIのコマンドを自然言語から生成
- 特にAzure VMのように、パラメータが多すぎて手に負えないようなケースで有効
- 設計、運用、トラブルシューティング、最適化まで広くサポート
- トラブル診断にも強力
- たとえば「再起動されていない」「ヘルスチェックが動作していない」といった、見逃しがちな事象も把握
- 自然言語で「なぜ動いていないのか」と聞いた際、「Basicプランだから本番環境として動いていない」といった説明など、包括的な回答をもらえる
感想
CopilotがAzure上にあることは知っていましたが、実際にサービスの正常性確認やエラーレポートの生成に使えるのは、想像以上に強力だと感じました。
一方で、インフラ環境そのものを自然言語から作成するという部分については、個人的にはBicepテンプレートをGPTで生成するような形のほうが、再利用性や保守性の面で優れているようにも思えます。
これまで「インフラ」というクリティカルな領域に生成AIを使うことにはやや抵抗がありましたが、今回の内容を通じてCopilot in Azure が想像以上に実用的だと分かり、これからはより活用していこうと思います。
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