AI開発時代のプラットフォームエンジニアリング

試作品から本番への経路を用意する

人々がさまざまなAIツールでアイデアを試す一方で、組織は本番への共通の経路を提供できます。プラットフォームチームは、その経路を明確で、サポートされ、繰り返し使えるものにします。

有用な試作品について、利用者のタスク、業務フローの例、入手できるソースコード、使用予定のデータを集めます。既存コードを改修するか、学んだ要件から作り直すかを評価します。本番の認証情報や機密情報を入れる前に、アプリ、開発ツール、ランタイムを必要な管理策に照らして検証します。

自社インフラで動かす必要がある場合は、自社のクラウドアカウントやネットワークへの、サポートされたデプロイ方法を提供します。ID管理、シークレットの扱い、リリースの証拠、監視、復旧を含めます。モデルのデータフローは別にレビューしてください。ランタイムを所有しても、すべての開発サービスを制御できるわけではありません。

利用者のための製品として扱う

プラットフォームは、ソフトウェアを作り運用するための、サポートされた機能をチームに提供します。ID管理、環境、提供パイプライン、データベース、監視、ポリシーの確認などがあります。有用な単位は、繰り返し生じる要求を満たす、一連のワークフローです。

CNCFは、プラットフォームを社内利用者のために設計された機能として説明しています。一貫したインターフェースと、適切な場合のセルフサービスを備えます。ポータルでこれらを提供できますが、ポータルだけではプラットフォームとして不十分です。CNCF Platforms White Paperを参照してください。

実際の需要から始めます。架空の会社で、複数のチームが従業員ログインとマネージドデータベースを備えた社内Webサービスを必要としているとします。ほとんど使わない機能の広いカタログを作る前に、この需要に対応する経路を作ります。

エージェントも利用主体に含める

AIエージェントはインフラのコードを素早く生成できます。しかし、最新のプラットフォーム情報がなければ、サポート外のリージョン、IDの設計、デプロイ方法を選ぶ可能性があります。生成が速くても、不足する組織上の制約は補えません。

確実に使えるインターフェースをエージェントに提供します。入力、許可する値、出力、失敗時の動作を定めます。インストール済みのバージョンに合う例を示してください。シークレットを開示せず、対処方法が分かるエラーを返します。人とエージェントの呼び出し元に、同じ認可確認を適用します。

社内サービスの申請では、責任者、データ分類、環境、復旧要件、サポート対象のランタイムを示す方法があります。その情報から、プラットフォームはレビュー済み設定を選ぶか、別の判断が必要な理由を説明できます。

標準経路とその限界を定める

これは分担の例です。実際のチームやプロバイダーと確認してください。プラットフォームがあるからといって、担当者が決まっていない責任が消えるわけではありません。

標準の範囲外の要件には、例外の申請経路を公開します。判断の責任者と必要な証拠を示してください。例外の手続きが難しいと、チームがプラットフォームの外にサポートされないシステムを作る原因になります。

作成後もサービスを保守する

テンプレートは開始時点のバージョンです。それから作成したアプリに、自動で修正を適用するわけではありません。プラットフォームの変更を既存サービスへ届ける方法と、互換性の確認方法を決めます。

共有インターフェースとモジュールをバージョン管理します。削除の条件を告知します。必要に応じて、サポートされた移行方法を提供します。セキュリティ修正が必要な場合は、影響するバージョンに残っているサービスを追跡してください。

日常的な操作をすべて、プラットフォームチームの手動承認待ちにしないでください。繰り返せる確認は自動化し、未解決の影響に人の判断を使います。利用の成功、待ち時間、復旧の結果、保守工数を測ります。

ソフトウェアファクトリーとつなぐ

プラットフォームエンジニアリングは、サポートする機能と運用の境界を定めます。ソフトウェアファクトリーは、要件、計画、実装、証拠、提供をつなぎます。ファクトリーが実際のプラットフォームに合わせて計画すれば、互いに補えます。

評価には継続的な運用も含めます。新しい脆弱性のスキャン、修正のデプロイ、インシデント対応、コンプライアンスの証拠の保守を、誰が担うか確認します。これらの機能には、合意した範囲と責任者が必要です。「ソフトウェアファクトリー」という名前だけでは保証されません。

具体的な点で連携を評価してください。生成した変更は、既存のデプロイ経路を使い、その管理策を保てますか？例外が必要だった理由を、チームは調べられますか？プラットフォームが変わったら、誰が共有コンテキストを更新しますか？

DORAの研究は、AIの能力を、それを取り巻く組織の中で捉えています。この視点で、プラットフォームチームに残る仕事も含め、ワークフロー全体を評価します。DORA 2025 reportを参照してください。