ClaudeのSkillを使って障害調査を自動化する

ClaudeのSkillを使い、障害調査の手順を自動化する取り組みが紹介されている。障害調査は慣れと知識が要る作業で、どのデータを、どの順番で見て、何を読み取るかによって結果が大きく変わる。経験の浅い担当者ほど手が止まり、焦りの中で原因が分からない時間がつらい仕事になりがちだ。そこでチームは、DAグループが作成したベースのスキルをもとに、自社環境向けにデータソースの追加、サブエージェント化、調査フローの変更を加えて整備した。

AIの鬼が面白いと見るのは、このスキルが「AIに賢く考えさせる」ことより「熟練者が手で積み上げてきた調査の動きを、そのまま再現させる」ことに重きを置いている点だ。メトリクスを見て、仮説を立て、仮説ごとに詳細を掘る。この流れは熟練者の頭の中にある手順書そのものである。つまり自動化の本体は推論の賢さではなく、暗黙知を文書に落とし込んだ設計にある。さらに、ログやトレースで文脈を圧迫しないようにサブエージェントに役割を分けた点は、実務でAIを使う人が見落としがちな現実的な工夫だ。一方で、完了まで30分から1時間かかり、報告書も人間より冗長になるという本音を隠していない。ここを「自動化成功」と言い切らないところに、信用できる報告の味がある。

中小企業の現場にとっての含意は明快だ。障害調査の手順を文書化して、どの画面を見るか、どの順番で確認するかを言葉にしておけば、それ自体がAIへの指示書になる。まず自社で「障害が起きたら最初に見る数か所」を紙に書き出してみてほしい。それがスキル化の第一歩であり、AIに任せる前に人間側の型を整えることが、結局いちばん早い近道になる。