最近読んだ技術ブログで、面白い事例が紹介されていたんですよね。
フィンテック企業のRampが、自社のスプレッドシートツール「Ramp Sheets」の保守を、AIエージェントに任せる仕組みを作ったという話です。
どういうものかというと
コード75行ごとに「AIが生成したモニター」を1本立てて、本番環境で何か異常が起きたらそのモニターが発火する。すると別のAIエージェントが起動して、サンドボックス環境でバグを再現→原因を調べる→修正PRを作成→Slackで通知、という流れが自動で動く。
人間のエンジニアはPRをレビューしてマージするかどうかを判断するだけ。
稼働してから最初の1週間で40件のバグを検知して、それぞれ数分以内に対応できたそうです。
なんでこれが重要だと思うか
「バグを見つける」ことと「直す」ことを、AIが両方やってしまうというのが今の時代に来てるんですよね。
これまでの自動化って、「監視ツールがアラートを出す→人が見る→人が直す」という流れで、最後の「直す」は絶対に人がやってました。それがもう変わってきている。
私が感じるのは、特に小規模なチームや、エンジニアのリソースが限られているスタートアップ・中小企業にとって、これは本当に大きな話だということです。
大企業なら専任のSRE（サイト信頼性エンジニアリング）チームを置けるけど、うちみたいな規模だとそんな余裕はない。でもAIエージェントが「インフラの番人」として24時間動いてくれるなら、少ない人数でも品質を維持できる。
ただ、丸投げはまだ早い
Rampも言っているように、「コードのマージは必ず人間がレビューする」という前提は崩していないんですよね。
AIが出すPRが正しいかどうかを判断する目は、まだ人間が持っていないといけない。エージェントを「便利な道具」として使いこなしつつ、最終判断は自分たちが持つ、というスタンスが今は正解だと思います。
完全に任せる日はいつか来るかもしれないけど、今はまだ「AIと一緒に仕事する」フェーズ。その使いこなし方を今のうちに身につけておくことが大事だなと、改めて感じました。
参考：[How we made Ramp Sheets self-maintaining](https://ramplabs.substack.com/p/self-maintaining)
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