Coding Agentの普及により開発速度が向上する一方、Platform側にはAI特有の「予測不能かつ大量の変更」を受容する強力なガードレール設計が求められています。
本セッションでは、データアプリケーション開発向けIDPの実例から、攻め(生産性)と守り(統制)を両立する実践的プラクティスを解説します。
・Repo,CI/CD: アプリ/基盤層分離と、自律的変更を安全に届けるGitOpsパイプライン
・Test: 欠陥予防(Shift Left)と本番実トラフィックでの検証(Shift Right)の統合
・Observability: AIによる副作用の早期検知と根本原因特定を担うFull-stack Observability
しかしこれだけ強固に実装しても...障害は発生します!Agentもガードレールも銀の弾丸ではありません。実際の障害事例を交え、完璧な統制を盲信するのではなく「Platform as a Product」の思想のもと、Human in the LoopによるAIとの協調やガードレール自体の継続的改善にどう向き合うべきか、リアルな運用知見を共有します。
株式会社リクルート
データエンジニア
株式会社リクルートにてデータエンジニア兼プロダクトテックリードを担当。10 年間に渡り同社事業サービス向けのデータアプリケーション開発を効率化する内部開発者プラットフォーム(Internal Developer Platform)の開発運用に従事。Google Developer Expert (Google Cloud, Modern and Enterprise Infrastructure)。