昨年 8 月の 1 周年記念回への発表参加以来のゆる SRE 勉強会参加でした。
今回の会場は渋谷のココナラさんでした。
おしゃれですね（語彙力）。
今回は AI がテーマでしたが、期待に違わずほんのりゆるさを残しつつ、多様な内容が展開されました。
オープニングから会場スポンサー LT
まずは乾杯からスタート！（わたしは麦茶で）
続いてココナラさんの「ゆるい会場スポンサー LT」。
まずは会場スポンサーLT
— hmatsu47(まつ) (@hmatsu47) 2025年6月13日
ココナラさんありがとうございます！
（かたいなかさんの勇姿？を背後から）
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AI によって人と人のコミュニケーションが減ってしまう恐怖を感じつつ、共生を目指す話が展開されました。
15 分発表枠 3 本
予定がタイトなのでどんどん進んでいきます。結果としてはそこそこ巻きで進行し、最終的にオンタイムになりました。
エラー調査を生成 AI で進めたい（aboy さん）
15分枠トップバッターはaboy（あぼ）さん
— hmatsu47(まつ) (@hmatsu47) 2025年6月13日
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エラーメッセージを読んでも何が言いたいのかわからない、ググっても答えになかなかたどりつかない。よくある日常です。
結果として、すぐに対応しないといけない「明らかに障害に繋がっているエラー」以外は後回しになり…という「あるある」を避けるために AI の力を借りている、というお話でした。
遅い SQL のパフォーマンスチューニングの支援を Devin に依頼する例が出てきましたが、確かに参考になるアドバイスはもらえそうな印象です。
（改善の実行まで AI に任せるか？と言われるとちょっと微妙ですが）
パフォーマンスチューニング系、クラウドに標準装備のやつだとなかなか良いアドバイスをしてくれなかったりするんだけど（「そんなことわかっとるわ💢」的な指摘とか）むしろ普通に生成AIに投げたほうが良いのかも
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Terraform を AI でどうにかしたい Devin vs Claude Code（Kaoru Oda さん）
つぎは織田さん
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一年ぶりくらい？の登壇
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EKS アップグレード時の差分確認や Terraform を使った適用を Devin vs Claude Code の対決形式（？）でやってみたお話でした。結果としてはどちらもうまく実行できたものの、リビジョンの選択などちょっと気になる点はあったようです。
Linterで弾かれて何度もFailを繰り返す
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ありがち
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いまの AI は「とりあえず試してみてエラーが出たら別の方法を試してみる」流れで動いているケースが多いように感じます。「エラーメッセージに慎重に向き合う」ことをせず「手あたり次第試している」イメージです。
このあたりは将来改善されて、より確度が高い状態にならないと Go サインを出さないようになる…んでしょうか？
SRE に必要となる AI の利用パターンと PagerDuty の関係（jacopen さん）
15分枠最後はjacopenさん
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（再びかたいなかさんの勇姿が）
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AIOps と生成 AI の違いをちゃんと区別して考え、それぞれの得意分野で使いましょう、というお話でした。
生成 AI については定型的で構造化されたデータよりも非構造化データに強いので、例えば
報告の文章表現をどうするか悩みながら書くのはよくあるので（しょーもないところで手が止まりがち）、そこをAIにお任せできると楽
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のように報告文書のまとめ・生成などが生かしやすい分野で使うのが吉、ですね。
来週のKubeCon!!
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5 分発表（LT）枠 5 本
こちらは一気にまとめて。
後半LT、トップバッターは初登壇の山口さん！
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山口（tyki）さんからは incident.io というサービスの AI 機能を使ってみた話が。資料が Vercel 上で公開されていてカッコいいです。
次のこっしーさんも同じく初登壇だったようですが、お 2 人とも初登壇を感じさせないような、落ち着いてテンポの良いお話を展開されていました。
「話題になってるものだいたい触ってる」
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強い
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こういうマインドでいると新しいものがどんどん出てきても不安にならないですよね。
次のこっしーさんも初登壇！🎉
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IaC を使っていると差分の全体像の把握が難しいケースがあるので、差分を要約して説明してくれるサービスがあると助かりますね。
差分の要約かー
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確かに欲しいかも
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そして次のやっさん（安田）さんの構成図のメンテナンスのお話では、
またまたKINTOテクノロジーズのやっさんさん
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「やばいメンテナンスできてない」という発言が X の TL 上でいくつか観測されましたが、人手だと面倒で遅れがちになる（そしてやらなくなる）ので生成 AI が代わりに作ってくれるとありがたいです。
次はkohbisさん
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kohbis さんからは Grafana MCP Server のお話。おうち K8s クラスタでたまたま（？）発生した事象を解析してみてわかったこと、疑問が解消されない点などが語られました。
LTラストはじぇまきさん
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会社の人格を置いてきた人が多い？
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じぇまきさんからは、書いたコードが社内ガイドラインから逸脱していないかを生成 AI にチェックしてもらうお話が。
指摘事項が多いとSecurity Hubみたいにウザがられる可能性
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指摘が漏れても怒られるしたくさん指摘すると今度は鬱陶しがられるという不条理（？）。
ビールスポンサー紹介から交流会へ
あ、まだビールスポンサー紹介が残ってた🙏
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忘れてはダメですね。転職ドラフトさんありがとうございました。
交流会ではほどよい数の参加者の中でいろいろな方とお話しすることができました（生成 AI 活用状況からいつもの（？）DB の話まで）。
すぐに定員が埋まってしまう問題はありつつも、「これぐらいの人数でこれぐらいの多少のゆるさが込められた話が聞けるのが良いんだよな」と今回も実感して会場を後にしました。
関係者のみなさま、今回もありがとうございました！
