クラウドエンジニアがCrewAIを使って仕事の自動化に挑戦 | 実践から得た教訓

CrewAI を使用してクラウドエンジニアの仕事を自動化した（そして学んだこと） 最近、CrewAIフレームワークについて調査を始めました。多くの TECH 系読者と同じく、イントロダクション動画を見てから、公式ドキュメンテーションを読み進めつつ小さな個人プロジェクトを通じて学ぶのが好きです。そこで、最初のプロジェクトで何を解決できるか考えてみました。最終的には、AIエージェントを使って自分の企業業務の一部を任せることにしました。 まず、私が自動化対象とした仕事の概要をお伝えします。私は現在、クラウドエンジニアとして働いており、主にFinOps自動化を担当しています。この役割では、GitLab CI/CD、Python、シェルスクリプト、Terraformなどのツールを使用して、シンプルな作業から複雑なプロジェクトまで幅広い自動化を実施しています。 自動化プロジェクトの歩み 1. 目標設定 私はAIエージェントに、FinOpsの日常業務の一部を任せることを目標としました。具体的には、クラウドデータの抽出や自動メーリングといった繰り返し行われる単純なタスクに焦点を当てました。 2. CrewAI の活用 CrewAIは、AIエージェントを簡単に作成・管理できるフレームワークです。公式ドキュメンテーションに則って、以下のステップでエージェントを構築しました。 初期設定: CrewAIのセットアップを行い、プロジェクトに必要なモジュールをインストールしました。 タスク定義: どのタスクをAIエージェントに任せたいかをリストアップし、それぞれの詳細を記述しました。 エージェントの開発: 毎日のクラウドデータ抽出タスクを処理するために、エージェントをプログラミングしました。 テストと改良: エージェントをテストし、効率性と正確性を確認しながら改良を加えました。 3. 学んだこと このプロジェクトを通じて、以下のような教訓を得ました。 労力の軽減: AIエージェントによって、単調なタスクの負荷が大幅に軽減されました。 精度の向上: 人間が行うよりも、エージェントの方が誤りが少なく、安定した結果を出力しました。 柔軟性の限界: 予期せぬ状況への対応がまだ不足していることがわかりました。AIエージェントの柔軟性を高めるためには、さらなる開発が必要です。 結論 AIエージェントを使った自動化は、私の日々の業務を効率化するのに非常に有効でした。しかし、完全に自動化するにはまだ課題が殘っています。今後もCrewAIの機能を活用しつつ、さらに高度な自動化を目指していきます。 今回の体験を通じて、自動化の可能性と限界を理解し、より洗練されたシステム構築の手がかりを得ることができました。あなたもCrewAIを使って、自分の業務を改善する機会を見つけられるかもしれません。準備できていますか？大きな「YESS！！！」を聞かせてください。