2026年
11月19日
13:00〜14:00
受付中
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 Investigation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
| タイトル | 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 |
| 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 | 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 | クラスメソッド株式会社 クラウド事業統括本部 ソリューションアーキテクト 2026 Japan All AWS Certifications Engineers 枡川健太郎 |
| 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 |
※プログラムは予告なく変更する場合があります。予めご了承ください。
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）等での参加をお願いします。
※個人およびフリーランスの方、弊社が競合と判断した企業様からのお申し込みはお断りをさせていただく場合がございます。あらかじめご了承ください。
お申し込みフォーム
※ 下にフォームが表示されない場合は、お手数ですが info@classmethod.jp までご連絡ください。
