30 代子育て SRE が考える SRE ナレッジマネジメントの現在と将来

株式会社ナレッジワーク SRE 村岡宏是 （https://x.com/_tapih）
※2025/4/3開催「 生成AI時代のSRE【サポーターズCoLab】」での登壇資料です
https://supporterz-seminar.connpass.com/event/347921/

＜セッション概要＞
変化の非常に速い昨今のエンジニア業界。SRE のキャリア形成に悩んでいる方も多いのではないでしょうか。スピーカーは直近でスタートアップを 2 社経験している 30 代半ばの子育てSRE であり、キャリア形成に悩んでいるエンジニアの一人です。本 LT では、「ナレッジマネジメント」というナレッジワーク社独自の視点をベースに、 SRE のキャリア形成の一事例についてお話しします。キャリアをどのように選択し、どのようなことを意識して日々の業務を進めているのか。SRE として社内で行った具体的な施策をベースにご紹介します。

Transcript

1. 30 代⼦育て SRE が考える SRE ナレッジマネジメントの現在と将来 tapih @2025/04/03
2. © Knowledge Work Inc. 2 株式会社ナレッジワーク SRE 村岡 宏是 (tapih / タピ) ‧ 30 代半ば‧ 2 児の⽗ 👧👧 ‧ 関⻄在住フルリモート ‧ 趣味は海外旅⾏ & 娘 @_tapih @ tapih
3. © Knowledge Work Inc. 3 🤖 AI に仕事を奪われる？
4. © Knowledge Work Inc. 🥺 消えることをゴールにして AI 以外に仕事を奪われ奪わせてきた私のキャリア ‧ 転職の度に徐々に触るレイヤーを上にすることを意識 ‧ On-premise Kubernetes からスタート ‧ 書くのは YAML / HCL がメインで Go 少し、コードを読むことの⽅がバリューの⽐重⼤ そもそも SRE の究極のゴールはプラクティスを残して消えること 4 4 Cybozu 10X Knowledge Work On-premise Kubernetes Managed Kubernetes Cloud Run
5. © Knowledge Work Inc. 🥺 スタートアップなのも相まって、私は “抽象” と ”具体” の両⽅が求められてきた ‧ 抽象: SLO の仕組み作りのような⼈間が多分に絡む業務 ‧ 具体: サービス影響の⼤きい障害調査のような緊急‧重要な業務 抽象と具体の両極端なスキルが求められてきたキャリア 5 5 10X Knowledge Work Startups 10X Knowledge Work
6. © Knowledge Work Inc. 🤔“抽象” スキルの⼀つ「ナレッジマネジメント」を私が今なぜ選び、どう実践しているか ‧ 消えることをゴールに置いたキャリアの中で何を考え、どう⾏動しているか ‧ スタートアップで SRE としてどのような施策を⾏っているか 今⽇お話しすること 6 6
7. 会社紹介
8. © Knowledge Work Inc. Profile 会社概要 8 創業日 　2020年4月1日 代表者 　麻野 耕司 資本金 　61.3億円（資本準備金等含む） 事業内容 　ナレッジワーク 開発・提供 主な株主 　グロービス・キャピタル・パートナーズ、DNX Ventures、WiL 　One Capital、ANRI、XTech、Salesforce Ventures 　ユーザベース、フォースタートアップス、Sansan
9. © Knowledge Work Inc. ナレッジワークのミッション 9 できる喜びが巡る日々を届ける Deliver the joy of enablement 「昨日できなかった仕事が今日できるようになった」 「今日うまく進められなかった仕事も明日 うまくできるかもしれない」 そんな想いで働けれ 、仕事に希望が持てる ずです。 しかし、世 中 多く 人が「上司に恵まれない」「職場に恵まれない」 「会社 仕組みに恵まれない」など 理由で、 「努力しても成長できない」「努力しても成果が出ない」つまり 「努力しても報われない」という環境で仕事をしています。 私たち 『イネーブルメント』を実現するプロダクトを提供することで 世 中 人たちが仕事にできるようになることを支援し、 働く喜びが巡る日々を届けます。 Enablement をミッションとして掲げています
10. © Knowledge Work Inc. 製品紹介 10 みんなが売れる営業になる セールスイネーブルメント AI セールスイネーブルメント AI「ナレッジワーク」を提供
11. © Knowledge Work Inc. 󰞳 弊社の等級定義の⼀つで、エキスパートに近しい概念 ‧ 会社を発展させるナレッジを構築し、社内外へ展開することへの期待値がスタート地点 ‧ クラスが上がるとナレッジ / メンバーマネジメントから⼀⽅を選択 ‧ 私はナレッジマネジメントコースを選択 C クラス〜 ナレッジマネジメントコースとは 11 11 A / B クラス ナレッジ マネジメント メンバー マネジメント
12. © Knowledge Work Inc. なぜ私がナレッジマネジメントコースを選んだか 12 12 🤔“抽象” のスキルを限られた時間で伸ばすためにキャリアを選択 ‧ ⼦育てと体⼒の低下によってプライベートの学習時間が激減 ‧ ⼀⽅で、⾃分に求められるアウトカムへの期待値は上がっていくギャップ ‧ “具体” のスキルは 30 代前半で⼟台を固めることに成功、 “抽象” に振り切る選択 時間の流れ スキルの レイヤー HCL / YAML / 組織 / 事業 コンピュータ サイエンス 抽象 具体 💡”具体” に関しては 「Webページがブラウ ザに表⽰されるまでに 何が起こるのか？」の ような問いの深掘りが オススメ
13. © Knowledge Work Inc. 👉 SRE ナレッジマネジメントの対象は社内と社外、そして今後は AI が加わる ‧ 相⼿の⽬線から逆算してナレッジを構築するのが基本と理解 ‧ 従って社内‧社外で意識するポイントは変わる ‧ AI 活⽤には事前のコンテキスト共有が不可⽋、ナレッジマネジメント For AI が重要に 誰のための SRE ナレッジマネジメントか 13 13 For 社内 For 社外 For AI？ 現在 未来
14. © Knowledge Work Inc. 14 🏗 Platform Engineering に近い活動？
15. SRE ナレッジマネジメントの現在
16. © Knowledge Work Inc. 社内における SRE ナレッジマネジメント 16 16 👉 ⼤事なポイントは以下の 3 点 ‧ システムをシンプルに保ち利⽤するのに必要なナレッジの量を抑える ‧ ⼤事なポイントにフォーカスして相⼿の⽬線でナレッジ化する ‧ 社内に展開しながら進化させるフローを意識する 1. 社内のペインを分析 2. ペインを最もシンプルに解くシステムを設計 3. 運⽤負荷を想像し許容できるまで削る 4. Design Doc 5. 素早く初期実装 6. ⾃チームに展開‧ Dogfooding (α) 7. 初期ナレッジ構築 8. 数チームに展開 (β) 9. 計測やアンケートでフィードバック 10. 初期実装 & 初期ナレッジをブラッシュアップ 11. 運⽤負荷を抑える追加実装‧ドキュメント 12. 全チームに展開‧啓蒙 (GA) 13. 計測やアンケートにより効果測定 14. ブログを書く
17. © Knowledge Work Inc. 🤔 複数チーム混合で構成されていた Error Tracking の Triage シフトを分割するニーズ 課題 Team 1 Team N 17 17 Team X … 選出 対応 通知 移譲
18. © Knowledge Work Inc. (補⾜) Datadog Error Tracking 18 18 • アプリケーションのエラーログを収集し て分析‧通知をする機能 (cf. Sentry) • 同⼀パターンのログを集約し、集約され たログの数が閾値を超えると通知 • Team タグを付与することでチーム毎の View を簡単に構築可
19. © Knowledge Work Inc. 課題 Team 1 Team N 19 19 Team X … 👉 全チームで 1 つのシフト 🤔 複数チーム混合で構成されていた Error Tracking の Triage シフトを分割するニーズ
20. © Knowledge Work Inc. 課題 Team 1 Team N 20 20 Team X … 👉 全コンポーネント ⼀時対応 → 移譲 🤔 複数チーム混合で構成されていた Error Tracking の Triage シフトを分割するニーズ
21. © Knowledge Work Inc. 課題 Team 1 Team N 21 21 Team X … 👉 Datadog には ⼀部ログのみ 2 サービスを併⽤ 🤔 複数チーム混合で構成されていた Error Tracking の Triage シフトを分割するニーズ
22. © Knowledge Work Inc. ‧ 各チーム毎にシフトを分解 ‧ 通知の閾値をコンポーネント毎に調整、移⾏後に対応負荷が増えないことをまず最優先 ✅ システムをシンプルに保ち利⽤するのに必要なナレッジの量を抑える 22 22 Team N Team 1 …
23. © Knowledge Work Inc. ‧ Datadog に通知システムを⼀本化 ‧ Datadog から Trace ID を抽出して Cloud Logging にジャンプする Chrome 拡張を開発 ✅ システムをシンプルに保ち利⽤するのに必要なナレッジの量を抑える 23 23 Error Tracking Error Reporting Trace ID から クエリを作成して ジャンプ
24. © Knowledge Work Inc. ✅ ⼤事なポイントにフォーカスして相⼿の⽬線でナレッジ化する 24 24 ‧ 対応負荷を抑える⽅法にフォーカスしてナレッジ化 ‧ エラーのステータスの変更⽅法 ‧ 定期的な Error レビュー会の開催 ‧ 通知の閾値の変更⽅法 ‧ ナレッジの定着を測る “ラーニングコース” を提供
25. © Knowledge Work Inc. ✅ 社内に展開しながら進化させるフローを意識する 25 25 ‧ ⼀部のチームに展開後にアンケートを実施して体験の変化をヒアリング ‧ 事前に想定した効果が得られたことを確認し、全チーム展開
26. © Knowledge Work Inc. ✅ 社内に展開しながら進化させるフローを意識する 26 26 ‧ 全展開前に Datadog & Slack の設定を Terraform Module 化して運⽤負荷を軽減
27. SRE ナレッジマネジメントの将来
28. © Knowledge Work Inc. 社外における SRE ナレッジマネジメント 28 28 👉 ⼤事なポイントは以下の 3 点 ‧ 最も⾝近な SRE (= チームメイト) にサプライズを届ける ‧ 初期段階から社外へのアウトプットをイメージして動く ‧ ナレッジを⼀般化して他社でも再利⽤可能な学びを提供する 30 分で Conftest を書き始められる Policy as Code 基盤を作った話 モジュール数 100+ の Go Monorepo の CI を改善した話
29. © Knowledge Work Inc. 構想①: SRE as a Platform 29 29 ✨ ナレッジとモジュールをフルセットで提供、 SRE プラクティスの浸透を⾃動化 Onboard ing SWEs Reliability Pyramid SREs Getting Started 💪 プラクティスの セルフサービス化 提供 利⽤ Module 各レイヤー毎に ナレッジとモジュールを⽤意
30. © Knowledge Work Inc. 構想②: ナレッジマネジメント For AI によるエンジニア⽀援 30 30 ✨ ⾃動化し切れない & ⼈間の⽀援の⽬が届き切らない部分を AI で埋める ‧ SRE ソリューション導⼊時のサポート ‧ カスタムメトリクス等の独⾃の計装のサポート‧レビュー 命名？ ラベル？ SWE
31. © Knowledge Work Inc. 31 🤖 AI に仕事を奪われる奪わせる
32. © Knowledge Work Inc. ナレッジマネジメントのためのタイムマネジメント 32 32 ⌛ いろいろ話したが、個⼈的に今後⼀番⼤事にしたいのは⼈⽣の時間の使い⽅ ‧ Slack 問合せを半⾃動でチケット化する等で忘れ、メインタスクにフォーカスする ‧ ブログ執筆等の後回しにされやすい業務は業務フローに組み込んで型化 ‧ 残業時間を管理し、意図せず働きすぎない