SRE3名で社内AIハッカソンに参加した話
こんにちは、くふうAIスタジオの技術研究部でSREを務めるboy2です。
先日、くふうカンパニーのグループ合同で開かれたAIハッカソンに、『おっさんずA💚I』というチーム名で参加しました。SREの3人でチームを組みました。私たちのチームの取り組みについて紹介します。
SREが認知しておいた方が良い社内PJの情報を効率的にキャッチアップしたい
課題
私たちSREは複数の社内外のサービスに対応しているため、参加しているSlackチャンネルの数が100個を超えることも珍しくありません。この状況では以下のような課題があります。
全ての投稿を閲覧するのは難しい
投稿の分量が非常に多いため、見落としが発生する可能性が高い
認知可能な範囲が限られる
会話内容や各種の通知内容からSRE業務に関連するかどうか取捨選択したい
作業スピードが求められる作業が発生する場合がある
問い合わせや不具合に関する会話を自動的にキャッチアップしたい
SREへ依頼が来るまで待っていたり、事象の情報が伝達されるまで待っていると対応が後手に回ってしまうこともしばしばあります。先手を打つことで、依頼内容への予定を立てて対応でき、また問題の早期発見と解決が可能になることが期待できます。
取り組み
Slackチャンネルへの投稿内容をSRE向けに要約するSlackボットを作成しました。
活動履歴
テーマ決め: 2024年2月
各自発案と解決したい課題をディスカッション
作成期間: 2024/03/04 〜 2024/04/24
月・水・金の週3回
一回30分の活動目安にgoogle meetに繋いでモブプロを実施
2024/04/25 発表会当日
構成
Slack
スラッシュコマンドでチャンネルを指定します
/ossan #チャンネル名1 #チャンネル名2 ・・・・
AWS Lambda関数を呼び出します
AWS Lambda
必要なトークンやAPIキーを取得します（Slackのトークン、OpenAIのAPIキー）
Slackチャネルの内容にSREに必要な情報が含まれているかAI（OpenAIのGPT-4）に送り判定します
取得したメッセージをSREアクションに重点を置いて要約を生成します
生成された要約をSlackへ送信します
デモ画像
余談ですが、当初はAmazon AppFlowを利用してS3へチャット内容をロードし、活用しようと検討していました。しかし、作成時点（2024年4月）では、1つのフローにつきデータソースは1つのみのため、複数チャンネルのデータを取得するには複数のフローを作成する必要があり、効率を考えて利用を断念しました。
最後に
今回のハッカソンに参加して、チームメンバーでアイデアを形にする事ができてよかったです。これからも改善を重ねて、さらに使いやすいツールを目指していきます。皆さんも何かアイデアがあればぜひ共有してください！
それでは、また次回のブログでお会いしましょう！
くふうAIスタジオでは、採用活動を行っています。
当社は「AX で 暮らしに ひらめきを」をビジョンに、2023年7月に設立されました。
（AX＝AI eXperience（UI/UX における AI/AX）とAI Transformation（DX におけるAX）の意味を持つ当社が唱えた造語）
くふうカンパニーグループのサービスの企画開発運用を主な事業とし、非エンジニアさえも当たり前にAIを使いこなせるよう、積極的なAI利活用を推進しています。
（サービスの一例：累計DL数1,000万以上の家計簿アプリ「Zaim」、月間利用者数1,600万人のチラシアプリ「トクバイ」等）
AXを活用した未来を一緒に作っていく仲間を募集中です。
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