AWS生成AIハッカソン参加レポート - 生成AIを使ったソリューションアイデアを考えました

こんにちは！ADWAYS DEEE（クラウド関連チーム）で開発・運用業務を行っているリードアプリケーションエンジニアのまっちゃん（@honyanyas）です。

数カ月前になりますが、AWS主催の生成AIハッカソンに所属チーム（以下クラウドチーム）で参加してきましたのでその内容を書きます。この記事は所属組織の会議で発表した内容を元に加筆修正したものになります。

参加のきっかけ

このハッカソンへの参加は、AWS担当のソリューションアーキテクト（以下SA）さんからのお声がけがきっかけでした。 DEEEの取締役CTOである大曲さんとSAさんで調整をしてもらい、このイベントへの参加が実現しました。

その当時、クラウドチーム内では、実は「AIを本気で活用できていない」という課題がありました。触ったことはあるけど、ガッツリ考えたり深掘りしたことは少なかった状態でした。

そこで「チーム全体で参加することで、AIに対する理解を深め、具体的な活用方法を学べるチャンスになるのでは」という判断から、チーム全体での参加を決めました。

告知をもらった際に、SAさんから以下の内容をもらいました。

ブレインストーミングを実施し、チームメンバーからはさまざまなアイデアが出ました。その中から「運用・監視関連」をテーマに決定。AIを使ってシステム監視をどのように改善できるか、という観点で考えることにしました。

リポジトリはこちらになります。

AWS_PROFILEを指定して、cdk deploy を実行することで簡単に構築できます！実際に使ってみると、GenUは本当に多機能でした。

はじめてAWS東京オフィス（アルコタワー）に行きました。弊社からはクラウドチームの他にもProdOpsチームも参加をしました。また他企業からも多くのエンジニアが参加をしていました。（全9チーム）

最初は使用するサービスや生成AI関連のサービスについて、アーキテクチャや実際の取り組み事例についての説明がありました。なかなかキャッチアップできていない部分だったので対面で説明を聞けたのは非常に有益で勉強になりました。

GenUとBluescape（オンラインホワイトボードツール）というツールを使用します。

進め方について、以下の流れで取り組んでほしいという紹介があり、サンプルもありイメージがしやく、進めやすかったです。

運用・監視関連の改善という共通テーマを題材に、各メンバーがさまざまな視点からアイデアを出し、深堀りをしました。

下記のような内容を考えました。

1: 「お客様/ユーザー」の特徴やニーズを洗い出す
- 社内エンジニア
- 知識格差がある、サービス運用の責任がある
- アラート疲れを起こしている
2: 「お客様/ユーザー」の課題や新しい可能性を考える
- 現状、アラートが発火したとき、その重要度や緊急度を即座に判断する必要がある
- 障害対応時に、類似事象の過去履歴や解決策を検索する必要があり、対応開始までに時間がかかる
3: 解決策と最も重要なメリットを考える
- 統合型アラート対応ナレッジシステム
- アラート検知から対応までを自動化するAIエージェント