【#も読】AIによってSREの仕事はなくなるのか──現場から考える「協働」の未来（@isaoshimizu）

この半年間のAIの進化は目覚ましいものです。あらゆる分野でAI活用が進み、ツールやLLMモデルの進化も日々見られます。では、SREの分野ではどの程度AIの活用が進み、変化がもたらされているのでしょうか。記事では、「SREの仕事がAIによってどれだけ影響を受けるのか」という問いを立てています。

引用されている記事 “Can LLMs replace on call SREs today?^[1]”（LLMは現在、オンコールのSREに取って代わることができるのか？）も興味深い内容で、AIが障害の根本原因分析にどの程度効果を発揮するのかを検証しています。

調査では、Claude Sonnet 4、OpenAI GPT-o3、OpenAI GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro、そしてOpenAI GPT-5を使って、実際に障害の根本原因分析を行った結果が示されています。どのモデルも根本原因の究明には至らず、なんらかのヒントを追加することでようやく結果を得られるという状況でした。Claude Sonnet 4では、単一の問題に固執し、他の可能性を探らない傾向があるという結果も興味深いです。

これらの結果から、現時点ではSREの仕事がAIでなくなるわけではなく、仕事の範囲と責任が変化していくと述べられています。SREがAIと競合するのではなく、AIと一緒に問題に取り組む「協働」という姿勢が大事でしょう。多くのAIツールは、人間が操作・承認するように設計されています。自動化や効率化の恩恵は最大化しつつ、最終責任は人間が持つ構造が実務では安全でしょう。

AIによって業務が効率化され、余白が生まれることによって、SREはより創造的な仕事に取り組むことが大事という点にも触れられています。例えば、他チームや他職種へのSREのイネイブリング、AIを活用したツールの開発や導入、より複雑な課題の解決、より戦略的な意思決定に時間を割くことに価値があるのかもしれません。