AIで速く作れるのに、なぜ遅くなるのか？パフォーマンス改善のリードタイム問題とその解決

AIの進化により、機能開発や実装のスピードは大きく向上しました。一方で、サービスの成長とともにシステムは分散・複雑化し、パフォーマンス改善は依然として人手に依存しています。その結果、開発速度に対して改善が追いつかず、「速く作れるのに遅くなる」という状況が生まれています。

本セッションでは、この問題を「改善のリードタイム」という観点から捉え直します。従来のパフォーマンス改善は、トレースやログをもとに原因を調査し、修正と検証を行うプロセスでした。しかしクラウドネイティブ環境では、分散システムや非同期処理によりボトルネックの特定が難しく、このプロセスがスケールしません。

そこで本セッションでは、AIを活用してボトルネックの特定から改善までの流れをどのように高速化できるか、またそれをPlatform Engineeringの観点でどのように仕組み化できるかを、具体例とともに紹介します。