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運用監視と自動修復（オートスケール・自己修復インフラ）

Autonomous ops monitoring and remediation (auto-scaling, self-healing infra)

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

定型的な自動復旧（再起動・スケール）はジュニアオペレータ相当以上の速度と正確さ

できること

予測的モニタリングで異常を検知し、事前定義された範囲内で再起動・スケーリング等を自律実行

まだできないこと

想定外の複合障害（カスケード障害）における全体最適な復旧順序の判断

なぜそうなのか

個別の修復アクションはルール化しやすいが、複数システムが絡む因果関係の全体把握はAI・人間問わず難しい

これからの予測の根拠

定型的な自動修復の対象範囲は着実に拡大しているが、カスケード障害への対応は人間のインシデントコマンダーが最終判断を握る構図が続くと予測

いま使える主な道具

AWS Agent SRE、Dynatrace Davis AI、Google Production Agent

根拠

• Best AI Agents for Incident Response 2026 2026-03
  AWS Agent SREがMTTRを85%、アラート疲労を92%削減という報告

同じ分野のほかの仕事（インフラ・DevOps・クラウド）

• IaC（Terraform等）によるクラウド構築
• CI/CDパイプラインの設計・構築
• 本番への高リスク変更を自律で実行する

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。