生成AI時代におけるSREの進化とキャリア戦略 / Building an Embedded SRE team and my career

BPStudy#216〜生成AI時代のSREとは https://bpstudy.connpass.com/event/363643/ #bpstudy

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1. © LayerX Inc. ⽣成AI時代におけるSREの進化とキャリア戦略 ⽣成AIプラットフォームチームのEmbedded SREの今とこれから 2025/08/29 BPStudy #216 「⽣成AI時代のSREとは」 NAKAGAWA,Shinichi a.k.a @shinyorke
2. ⽬次 Agenda • ⽣成AI時代のSREに必要なこと • Embedded SREの仕事2025
3. © LayerX Inc. 3 【前編】⽣成AI時代のSREに必要なこと • ⽣成AI時代ならではのSREの悩み（≒やること‧考えること多すぎ問題） • Cloud Nativeな環境でのSREの実践そしてCloud Strategy • Embedded SREでやるのがいい感じですよ Ai WorkforceのSRE組織⽴ち上げにおけるEmbededd SREの営み 【後編】Embedded SREの仕事 • Embedded SREとして実際取り組んでいることを紹介 • ⼊社⽇（Day1）から現在まで具体的にやったことを紹介 • 最後にキャリア的な話も少しだけ 本⽇のお話
4. © LayerX Inc. 4 LayerX（2025年1⽉⼊社） • AI‧LLM事業部 プロダクト部 開発グループ SRE（1⼈⽬） • SREとして以下ミッションを推進 ◦ SRE（サイト信頼性エンジニアリング）の戦略&実装 ◦ Ai Workforceのお客様導⼊の推進 • ブログ執筆‧登壇に加えてイベント司会もした 中川 伸⼀（NAKAGAWA,Shinichi） 経歴‧趣味 • 今までの経歴&できること: ◦ 前職アクセンチュアでクラウドインフラ‧SRE組織のManagerとしてデリバリーに従事 ◦ その前は複数社ベンチャー（News, Sports, etc…）のIC/Engineering Manager/CTO ◦ 基本的にはフルスタックエンジニア、純粋なSRE歴は5年未満（キャリア全体で25年） • 好き&趣味: クラウド全般、Python、野球データ分析、信⻑の野望、マイホーム、グルメ ⾃⼰紹介 @shinyorke
5. LayerXの紹介
6. 8 © LayerX Inc. 「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに、AI SaaSとAI DXの事業を展開 会社の紹介 バクラク事業 企業活動のインフラとなる業務を 効率化するクラウドサービス Fintech事業 ソフトウェアを駆使したアセットマネジ メント‧証券事業を合弁会社にて展開 AI‧LLM事業 社内のナレッジやノウハウをデータ ベース化するAIプラットフォーム AI SaaSドメイン AI DXドメイン
7. 9 © LayerX Inc. 「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに、AI SaaSとAI DXの事業を展開 会社の紹介 バクラク事業 企業活動のインフラとなる業務を 効率化するクラウドサービス Fintech事業 ソフトウェアを駆使したアセットマネジ メント‧証券事業を合弁会社にて展開 AI‧LLM事業 社内のナレッジやノウハウをデータ ベース化するAIプラットフォーム AI SaaSドメイン AI DXドメイン 本⽇はここの話
8. プロダクト紹介@AI‧LLM事業部 ⽣成AIプロダクトを提供しています
9. © LayerX Inc. 11 プロダクト紹介 プロダクト 使えば使うほど成⻑する⽣成AIプラットフォーム 技術スタック Azure, OpenAI中⼼のCloud Nativeな構成 ⽣成AIプロダクト「Ai Workforce」をEnterprise向けに提供 ※スライド引⽤: LayerX AI‧LLM Division Deck https://speakerdeck.com/layerx/aillm-division-deck
10. © LayerX Inc. 12 プロダクト紹介 Azure OpenAI、Container App Service、Cosmos DB等のマネージドサービスの構成 クラウドインフラはAzure中⼼、Azure OpenAIを採⽤
11. ⽣成AI時代のSREに必要なこと SREのミッションをこなすために必要なスキルとスタンスは？
12. © LayerX Inc. 14 Cloud/⽣成AIな考え⽅‧戦略を Biz/Dev両⽅いい感じに共有 TechなProject Management⼤事 難易度⾼いPMO的な役割が⼤事 Cloud Native Cloud Native思想なシステム設計が ⽣成AI時代ではより重要に Cloud Strategy Management 【結論】⽣成AI時代のSREに必要なこと3つ（異論は認める） ⽣成AI時代のSREに必要なこと ※画像引⽤: いらすとや
13. © LayerX Inc. 15 ⽣成AI時代のSREに必要なこと オブザーバビリティ‧トイル対処‧インシデント対応（含むポストモーテム）は勿論重要。 ⽣成AI時代のSREを考える - 今まで通り変わらないこと ミッション 解説 必要なスキル（例） オブザーバビリティ ‧システム状態の可視化および異常検知の効率化 ‧メトリクス‧ログ‧トレースの統合的収集‧分析 ‧SLO/SLIの設計と運⽤、⾒える化 ‧APM導⼊‧運⽤ ‧ログ分析基盤導⼊‧運⽤ ‧SLO/SLI設計&適⽤ トイルへの対処 ‧繰り返し作業‧⼿作業等の「退屈な作業」を削減 ‧IaC（Infrastructure as Code）導⼊、CI/CD⾃動化 ‧⽣成AIに作業を委譲 ‧IaC（Terraform等） ‧CI/CD（GitHub Actions等） ‧shell/Pythonで⼒技 インシデント対応 ‧障害発⽣時の即時対応、透明感ある振り返り ‧ポストモーテム⽂化の醸成と運⽤でナレッジ蓄積 ‧SLOとの連携（エラーバジェット導⼊等） ‧オンコール対応‧運⽤設計 ‧ポストモーテムによる⾔語化 ‧ステークホルダーへの説明
14. © LayerX Inc. 16 ⽣成AI時代のSREに必要なこと システム設計‧運⽤のコアスキルたる「インフラ信頼性」「コスト‧運⽤効率」は更に重要に。 ⽣成AI時代のSREを考える - 今まで通り変わらないこと（続き） ミッション 解説 必要なスキル（例） インフラ信頼性向上 ‧⾼可⽤性‧⾼スケーラブルなインフラ設計‧実装 ‧ネットワーク‧セキュリティ要件の確実な実装 ‧Disaster Recovery（DR）等の要件定義‧実装 ‧複数のPublic Cloud経験 ‧ネットワーク‧セキュリティ ‧SWE領域の理解と経験 コスト‧運⽤最適化 ‧無駄なインフラ‧クラウドコストの削減 ‧Auto Scaling導⼊等でSLA維持のまま運⽤最適化 ‧コストの可視化と分析、アラート通知 ‧クラウドのコストモデル理解 ‧Auto Scalingの理解と導⼊ ‧FinOps‧コスト分析
15. © LayerX Inc. 17 ⽣成AI時代のSREに必要なこと ⽣成AIならではのアーキの難しさ、SWEおよびBizを含めたステークホルダー対する役割が増えた感。 ⽣成AI時代のSREを考える - 新たに加わったミッション ミッション 解説 必要なスキル（例） ⽣成AI導⼊前提の アーキテクチャ設計 ‧⽣成AIサービス利⽤超過を防ぐアーキテクチャ ‧クォータ制限‧レートリミットを守る ‧Application実装‧設計との連携 ‧API Gateway等で流量制御 ‧キャッシュ設計‧実装 ‧Pub/Sub等の⾮同期実装 新たなAIサービスと LLMモデルへの対処 ‧新たなAIサービス導⼊による要件変更への対応 ‧LLM‧⽣成AIモデルの⼊れ替え‧デプロイ戦略 ‧Application実装‧設計との連携 ‧IaCおよびCI/CDの最適化 ‧モデルレジストリ運⽤ ‧Application設計‧実装 ステークホルダー連携 （プロマネと説明） ‧デリバリー全般（導⼊‧運⽤）での説明‧可視化 ‧AIの信頼性‧制約‧トレードオフを適切に説明 ‧すべてのステークホルダーに橋渡しする可能性 ‧ステークホルダーへの説明 ‧特にユーザー‧お客様への  対処（Client Facing）
16. 18 © LayerX Inc. SRE 信頼性の可視化と維持 オブザーバビリティ SLO/SLI設計と監視 ⽣成AI時代のSREに必要なこと インシデント対応‧ポストモーテム 運⽤効率と安定性の向上 トイルへの対処 CI/CD‧IaC導⼊‧運⽤ コスト‧運⽤の最適化 ⽣成AI時代のSREに必要なこと（ChatGPTさんのまとめ）
17. 19 © LayerX Inc. SRE インフラとアーキテクチャの強靭化 ⾼可⽤性‧スケーラブルな設計 ⽣成AIならではの制約条件考慮 ⽣成AI時代のSREに必要なこと SWE領域（Application）への理解 ステークホルダー連携‧説明 デリバリー（構築‧運⽤）への貢献 技術要件の説明と合意形成 SWE/Biz/お客様を渡り歩く対話⼒ （圧倒的なClient Facing⼒） ⽣成AI時代のSREに必要なこと（まだあります...）
18. SRE 信頼性の可視化と維持 オブザーバビリティ SLO/SLI設計と監視 インシデント対応‧ポストモーテム 運⽤効率と安定性の向上 トイルへの対処 CI/CD‧IaC導⼊‧運⽤ コスト‧運⽤の最適化 インフラとアーキテクチャの強靭化 ⾼可⽤性‧スケーラブルな設計 ⽣成AIならではの制約条件考慮 SWE領域（Application）への理解 ステークホルダー連携‧説明 デリバリー（構築‧運⽤）への貢献 技術要件の説明と合意形成 SWE/Biz/お客様を渡り歩く対話⼒ （圧倒的なClient Facing⼒） ※全体像（ChatGPTさんまとめ）
19. © LayerX Inc. 21 ⽣成AI時代のSREに必要なこと ビジネスモデルや規模感、チーム‧会社の状況にもよりますが、ミッションは多いなと思います。 ？？？「SREの役割、多すぎませんか（震え）」 ※画像引⽤: いらすとや Cloudとインフラのスキルに加えて他のスキルも必要...（諸説）
20. © LayerX Inc. 22 Cloud/⽣成AIな考え⽅‧戦略を Biz/Dev両⽅いい感じに共有 TechなProject Management⼤事 難易度⾼いPMO的な役割が⼤事 Cloud Native Cloud Native思想なシステム設計が ⽣成AI時代ではより重要に Cloud Strategy Management 多すぎるSREミッションを乗りこなす三本の⽮がこちら（再掲） ⽣成AI時代のSREに必要なこと ※画像引⽤: いらすとや
21. © LayerX Inc. 23 ⽣成AI時代のSREに必要なこと Cloud Nativeは従来通りっぽさあるが、Cloud StragetegyとManagementは重要性が増した説。 ⽣成AI時代のSREに必要なこと 必要なこと 解説 どのミッションに⽣きるか ※上位3つ Cloud Native プロダクト‧サービスをクラウド環境で最⼤限 に活⽤できるように設計‧開発‧運⽤するアプ ローチや設計思想のこと。 ‧⽣成AI導⼊前提のアーキテクチャ設計 ‧新たなAIサービスとLLMモデルへの対処 ‧インフラ信頼性向上 Cloud Strategy クラウドの導⼊‧利⽤において重要なポイント を体系化した考え⽅。AWSやAzure、Google Cloudといった特定のプロバイダーに依存しな い、戦略的な視点を提供する思想。 ‧新たなAIサービスとLLMモデルへの対処 ‧ステークホルダー連携 ‧コスト‧運⽤最適化 Management ※Technical Project Management 正確には「Technical Project Management」を指す。技 術的‧ビジネス的リスクをハンドリングしながら安定し たデリバリーを⾏うマネジメントのこと。 ※PMOにエンジニアリング要素を⾜した感じ。 ‧ステークホルダー連携 ‧インシデント対応 ‧オブザーバビリティ
22. © LayerX Inc. 24 ⽣成AI時代のSREに必要なこと Cloud Nativeは従来通りっぽさあるが、Cloud StragetegyとManagementは重要性が増した説。 ⽣成AI時代のSREに必要なこと 必要なこと 解説 どのミッションに⽣きるか ※上位3つ Cloud Native プロダクト‧サービスをクラウド環境で最⼤限 に活⽤できるように設計‧開発‧運⽤するアプ ローチや設計思想のこと。 ‧⽣成AI導⼊前提のアーキテクチャ設計 ‧新たなAIサービスとLLMモデルへの対処 ‧インフラ信頼性向上 Cloud Strategy クラウドの導⼊‧利⽤において重要なポイント を体系化した考え⽅。AWSやAzure、Google Cloudといった特定のプロバイダーに依存しな い、戦略的な視点を提供する思想。 ‧新たなAIサービスとLLMモデルへの対処 ‧ステークホルダー連携 ‧コスト‧運⽤最適化 Management ※Technical Project Management 正確には「Technical Project Management」を指す。技 術的‧ビジネス的リスクをハンドリングしながら安定し たデリバリーを⾏うマネジメントのこと。 ※PMOにエンジニアリング要素を⾜した感じ。 ‧ステークホルダー連携 ‧インシデント対応 ‧オブザーバビリティ Embedded SREで 全部いい感じにやる
23. © LayerX Inc. 25 Cloud Native / Cloud Strategyな解 決‧アプローチを⽣成AI⽅⾯に全 Betすることで課題解決を早める。 ユーザーさんのプロダクト体験およ び事業価値にfull commit。体験、 価値の責務をSWEに投げない。 開発と信頼性の両取り プロダクト（Ai Workforce）のSRE に集中することで開発速度と信頼性 を両取り。AiW以外のことはやらな い。 ⽣成AI特有の課題解決 体験‧価値にCommit Embedded SREチームが⽣成AI時代に必要な理由（全部必要） ⽣成AI時代のSREに必要なこと ※画像引⽤: いらすとや & LayerX AI‧LLM Division Deck https://speakerdeck.com/layerx/aillm-division-deck
24. Embedded SREの仕事2025 ⼊社した⽇（Day1）からDay20、現在までやったことを元に紹介
25. © LayerX Inc. 27 理解を継続しながらチームに⼊る。 主体的に出来るものは巻取り。 SREチーム内外のメンバーと共に、 「SREチーム」を醸成していく。 Day1「チームを知る」 チームとプロダクトの理解を優先。 ⾃分はまだ新⼈という意識をする。 Day10「チームに⼊る」 Day20「チームを作る」 【実話】Day1からDay20までの過ごし⽅ - 実際にやったこと Embedded SREの仕事 ※画像引⽤: いらすとや
26. © LayerX Inc. 28 Embedded SREの仕事 「⾃分はまだ何も知らない新⼈」の気持ちでオンボーディング、会話、プロダクトとの対話で理解。 Day1「チームを知る」 - ひたすら理解を頑張る やったこと 概要 スタンスもしくは実際の⾏動 オンボーディング いわゆる「⼊社‧⼊部⼿続き」を愚直にやる ‧会社全体の⼊社オンボーディング ‧事業部のオンボーディング ‧必要な情報の在処を知る ‧⽂化‧空気を感じる ‧ひたすら資料読み 事業部の皆さんと 仲良くなる Biz/Dev別け隔てなく会話して事業部と仲良く ‧事業部全体のイベントで議論に参加 ‧懇親会で⾊々な⽅に⾃⼰紹介&顔を売る ‧仮説（適当）でいいから話す ‧積極的に議論に参加する ‧とにかく⾃分の顔を売る プロダクトの理解 開発環境でプロダクトに触って⾊々知る ‧開発環境でとりあえず⾊々触る（管理機能除く） ‧ローカルで環境構築して壊してみる ‧⼿を動かして環境作る ‧フィードバック‧⼿順修正 ‧コードリーディング
27. © LayerX Inc. 29 Embedded SREの仕事 ⼊社してしばらく（もしかすると今も）気になることは相⼿隔てず議論してキャッチアップ 事業部の皆さんと仲良くなる - ひたすら議論を重ねる ※画像引⽤: https://layerx.co.jp/jobs/aillm/ ⼊社⼆⽇⽬に事業部キックオフがあって議論できた（実話） 私
28. © LayerX Inc. 30 Embedded SREの仕事 新⼈気分はもう終わり。理解しながらやれることをプロフェッショナルとして動きチームを知る。 Day10「チームを知る」 - ガンガンいこうぜ（⼿を動かす） やったこと 概要 スタンスもしくは実際の⾏動 SRE‧インフラの キャッチアップ 本業のSRE‧インフラ仕事をするため巻き取る ‧保守‧運⽤のタスク確認&⼿順確認 ‧⾃分でやってみる ‧⼀旦領域は決めない（敢えて） ‧⼿順が無いものは⾔語化 ‧まずはやってみるの精神 出来ること‧⾒つけた ことを勝⼿にやる プロジェクトワークおよび落ちそうな仕事をやる ‧プロジェクトワークで出来そうなところから着⼿ ‧⾒つけた‧落ちた仕事を拾う ‧⾛りながら考える‧やる ‧ゼロベースで会話‧意⾒ ‧⾔ったことをやり切る SREギルドを作る コーポレートITおよび他事業部のSREな⼈と繋がる ‧事業部1⼈SREで相談できる⼈居ないリスクの回避 ‧情報共有‧相談できる仲間づくり ‧まず⾃⼰紹介 ‧⼀緒にランチ、顔を売る ‧ギルド感を作る
29. © LayerX Inc. 31 Embedded SREの仕事 「教わってから‧引き継いでからやる」よりも「⾒つけたボールを拾ってやる」⽅がチームに⼊れる。 出来ること‧⾒つけたことを勝⼿にやる - NoじゃなきゃGo ※具体例は書けないのでイメージです（現地の⼈はAsk the Speaker等で聞いてね） ※画像引⽤: いらすとや
30. © LayerX Inc. 32 Embedded SREの仕事 ⾃分が新⼊りであることを利⽤しつつ、相談先&仲間を求めてSREギルドっぽい関係構築を促す SREギルドを作る - 事業部外で相互協⼒出来る関係を作る ※画像引⽤: https://tech.layerx.co.jp/entry/sre-day-one ギルド化の⼀歩としてランチを誘った時のつぶやき（Slack）
31. © LayerX Inc. 33 Embedded SREの仕事 ⼊社から2ヶ⽉（Day30）でSREギルドと前職メンバー合同で「LayerX SRE & Cloud Native Night!」開催 SREギルドを作る（その後） - 社外を巻き込んでイベント開催 ※画像引⽤: xから検索して拾ったもの&⾃分で撮影 少⼈数でしたがDeep Diveな議論&バズったネタもあり楽しかった 私
32. © LayerX Inc. 34 Embedded SREの仕事 新⼈気分はもう終わり。理解しながらやれることをプロフェッショナルとして動きチームを知る。 Day20「チームを作る」 - 1⼈の時点からチーム化の流れを作る やったこと 概要 スタンスもしくは実際の⾏動 SRE‧インフラ仕事の チーム化 SRE‧インフラ仕事の「属⼈化」を解消する ‧保守‧運⽤のタスクをWorkflow化 ‧「中川さんに依頼」から「SREに依頼」にシフト ‧スケールする仕組みへの移⾏ ‧SREチームの浸透 ‧依頼フローを整理‧実装 ⼩さく重要施策をやる 「オブザーバビリティの検討」などを⼩さく開始 ‧Biz/Dev両⽅から⾒て必要な仕事の議論‧設計 ‧SREの独りよがりにならない着地を⽬指す ‧Design Doc/ADRの執筆 ‧⾔語化からの壁打ち ‧Biz/Dev双⽅にちゃんと伝える 採⽤！採⽤！！ まだ⾒ぬ仲間に会うための活動それは「採⽤」 ‧⾯談‧⾯接などの選考ミッションに着⼿ ‧ブログ執筆、イベント開催、登壇etc… ‧夢と現実をちゃんと語る ‧定期的な⾔語化‧発信 ‧社外の⼈も巻き込む
33. © LayerX Inc. 35 Embedded SREの仕事 今までSlackで特定の⼈に依頼していた（属⼈化）してたインフラ仕事をSlack Workflow化 SRE‧インフラ仕事のチーム化 - 個⼈からチームへ いつでも誰でもWorkflow回したら相談‧依頼できるようにした
34. © LayerX Inc. 36 Embedded SREの仕事 よく依頼されるような内容をSlack Workflow化、必要に応じてワイワイ集まって解決。 「助けてSRE」のしくみ 迷ったら気軽に⼊⼒ ワイワイ会話して解決
35. © LayerX Inc. 37 Embedded SREの仕事 全員がふんわり思い浮かべていたオブザーバビリティをDesign Doc⾔語化&Slackで議論して精緻化 ⼩さく重要施策をやる - ⾔語化からはじめるオブザーバビリティ 実際に作ったDesign DocとSlackスレ（結構伸びた）。 ※画像引⽤: https://tech.layerx.co.jp/entry/sre-day-one
36. © LayerX Inc. 38 Embedded SREの仕事 なんやかんやで「信頼」と「⼩さくやる」こと、そして「⾊んな壁を超える」ような事が効果あった。 Day1-Day20までに意識したこと‧やったこと 意識したこと 解説 やったこと 信頼されるSREの起 点としての私 Biz/Dev両⽅にSREの必要性を私⾃⾝の「チー ムへの貢献」で感じるように振る舞った。実績 や知識よりアウトカム指向重視で。 ‧事業部の皆さんと仲良くなる ‧SRE‧インフラ仕事のチーム化 ‧出来ること‧⾒つけたことを勝⼿にやる Small Start （⼩さくやる） 「⼩さなことからコツコツと」やれることから やる。オブザーバビリティ、エラーバジェット みたいな⼤物じゃなくて⼩さいことから。 ‧出来ること‧⾒つけたことを勝⼿にやる ‧⼩さく重要施策をやる ⾊んな壁を超える （愛をもって） 「SWEとSRE」「BizとDev」「違う事業部」など、壁 になりがちな事を「愛（AI）をもって」超えるように振 る舞った。お互いの⽴場で⾔語化する、コミュニケー ションをいい感じにするなど。 ‧SREギルドを作る ‧事業部の皆さんと仲良くなる
37. © LayerX Inc. 39 Embedded SREの仕事 ⼈それぞれなので何ともですが「専⾨家」「ビックバン」「引きこもり」はしないほうが懸命かと。 「アンチパターン」と判断して避けたこと 意識したこと 解説 備考 専⾨的なSREな⼈と しての振る舞い 「SREの専⾨家としての私」じゃなくて 「shinyorkeさんという1⼈の単位」を重視。 専⾨的な振る舞いより成果を。アウトカムを。 そもそも私が専⾨職なSREのキャリアとい うより、「フルスタックエンジニアがSRE とコンサルやってます」というのが理由。 ビッグバン （⼤きな施策） 成果出るまで時間かかるので避けるべき。幸い にも⼊社後のミッションが中⻑期で結果だす or 眼の前の改善が主だったので回避。 SWE時代の苦い経験で⼊社早々に⼤きい ミッションを持つのはなんとなく避けてい た（持つけど⼩さく出来る⽅がいい）。 個別最適化 ⾃分の陣地（SRE‧インフラエンジニア）に蛸壺のよう にこもる個別最適化を回避。1⼈のままでは遠くに⾏け ない（成果が出ない）のもあるが、妙な分断が⽣まれる と良くないと思ったため。 「SWEがやるかSREがやるか」みたいな事 を回避する意味でも変な個別最適化は避け るようにした。
38. SRE組織と⾃分のこれから Bet AIしていく組織と⾃分の未来は？
39. © LayerX Inc. 41 SRE組織と⾃分のこれから ⽣成AIを「扱う」のみならず「バディとして伴⾛する」を本格的に実装したい。 【現在】Day20から今現在、注⼒していること やったこと 概要 スタンスもしくは実際の⾏動 ⽣成AIを良きバディに ⽣成AIをバディにしてSREの価値を⾼める ‧SREタスクやアラート検知の⽣成AI導⼊ ‧トイルの撲滅、ドキュメンテーションのアシスト ‧ひたすら試す「Bet AI」 ‧⼈の作業を減らす ‧テーマを持ってやる デリバリーの安定化 環境構築‧提供のデリバリーメソッド化 ‧お客様業務‧形態に合わせたデリバリーの形化 ‧IaC、DevOpsは勿論Client Facing含め世界を創る ‧再現性をもたせるのが第⼀ ‧デリバリーの⾔語化 ‧積んだ経験を活かす 採⽤！採⽤！！ （引き続き） 仲間探しはまだまだ続く...⽣成AIと共に ‧兼務含めて⼈は増えたがまだまだ必要 ‧⽣成AI活⽤&リアルイベント込みでいい感じに ‧採⽤ワークも⽣成AI ‧SREギルドとのコラボ増やす ‧社外の⼈も巻き込む
40. © LayerX Inc. 42 SRE組織と⾃分のこれから SREの⾃動運転をするため、まず⾃分がやれることから⽣成AIに全ベット（Bet AI）することに。 ⽣成AIを良きバディに - まず⾃分がAIを信じて賭ける。 個⼈ブログ、会社ブログ共にAI執筆。 個⼈開発でAI活⽤のヒントを探る⚾ ※画像引⽤: https://shinyorke.hatenablog.com/ & 個⼈開発の実験台より ※仕事でもしています（諸事情により⾮公開）
41. © LayerX Inc. 43 SRE組織と⾃分のこれから SREは⼤好きですが...⽣涯やりたいというより、「SREから次のエンジニアなキャリア」を⽬指す。 shinyorkeの野望 - ⾃分のキャリア‧アスピレーション やりたいこと 概要 スタンスもしくは実際の⾏動 ⽣成AIを良きバディに 結果を残す 仕事も趣味も⽣成AIに賭けていく（Bet AI） ‧業務としてのエンジニアリング‧SREの⾃動運転 ‧趣味開発‧創作活動で⼀発なにかやっていき ‧SREの⾃動運転を⽬指す ‧執筆系全般をAIに ‧趣味開発を⽣成AIでいい感じに SRE後のいい感じな キャリア形成 SRE組織が成熟した後の⾃分のキャリア‧役割創り ‧いい年齢（今年で46）なので50⽬指して、ね ‧SREからEMとかでもいいがもっと何かある？ ‧⾃分をSREで縛らない ‧おじさんを⾔い訳にしない ‧個⼈‧副業で挑戦しまくる ⽣成AIと共に「⾃ら機会を創り出し、機会によって⾃らを変える」動きを続けたい（願望）
42. 結び ここまでのまとめ
43. © LayerX Inc. 45 ⽣成AI時代のSREに必要なこと（Embedded SRE&デリバリーに必要なスキルと戦略） • Cloud Native • Cloud Strategy • Technical Project Management • Embedded SREは⽣成AI時代と相性良い まとめ - ⽣成AI時代のSREに必要なこと Embedded SREの仕事（SREとして振る舞うべき⾏動とスタンス） • 信頼されるSREの起点としての私 • Small Start • ⾊んな壁を超える 結び
44. © LayerX Inc. 46 「アンラーニング」 - たくさん学んでたくさん⼿を動かしてたくさんAIを使おう • 公式ドキュメント、本、⼈のブログ。なんでもいいからたくさん読もう。 • ⼿を動かす。めっちゃ動かす。CursorでもClaude codeでも頼っていいから何でも。 • たくさん学んでAI使って⼿を動かして仕事に活かし、アウトカムを増やすが吉。 お話を聞いてくださった皆様へのお⼟産（再現性ある学び） 「チームを作る」 - 1⼈⽬は⼤変なので早々に仲間を作ろう • 「事業貢献するまで云々」とたくさん話しましたが「チーム作り」めっちゃ⼤事。 • 「2⼈⽬のSREを」みたいに肩肘貼らなくても、眼の前の同僚‧仲間‧友達を愛そう。 • ⽣成AI時代、AIだらけだと疲れるので⼈を愛する、仲間を持つことも⼤事に（社内外両⽅で）。 結び
45. Thank you for your time! ご清聴ありがとうございました。次回作にご期待ください。