インフラエンジニアは生成AIをどう活用している？実務で役立つ活用例を紹介

生成AIはインフラエンジニアの業務にも活用できる

「生成AIは文章を書くためのツール」というイメージを持つ方も多いかもしれません。

しかし実際には、インフラエンジニアの日々の業務とも非常に相性が良く、調査・設計・運用・ドキュメント作成まで幅広く活用できます。

もちろん、生成された内容をそのまま採用するのではなく、自分で内容を確認・検証することは欠かせません。
私たちも日々の業務で活用していますが、「考える時間」や「調べる時間」を短縮できる場面が多くありました。

Linuxのトラブルシューティング

Linuxサーバでは、エラーメッセージだけでは原因が分からないケースが少なくありません。
そのようなときは、エラーログやコマンド結果を生成AIに伝えることで

• エラー内容の解説
• 考えられる原因
• 確認すべきポイント
• 次に実行するコマンド

などを整理して提案してくれます。
特に複数の原因が考えられる問題では、確認する順番まで整理してくれるため、調査時間の短縮につながります。

AWSの構築・運用支援

AWSはサービス数が非常に多く、設定項目も複雑です。
生成AIは次のような場面で役立っています。

Terraformの作成・レビュー

Terraformのコード作成や修正だけでなく、

• ベストプラクティスになっているか
• 設定漏れがないか
• セキュリティ上問題がないか

といったレビューにも活用できます。

AWS CLIコマンド作成

AWS CLIはオプションが多く、毎回公式ドキュメントを確認することもあります。

生成AIに目的を伝えるだけで、必要なCLIコマンドの例を提示してくれるため、調査時間を短縮できます。

エラーの原因調査

CloudWatch LogsやAWSのエラーメッセージを入力すると、

• 考えられる原因
• 関連サービス
• 切り分け方法

まで提案してくれるため、障害対応時にも役立っています。

ネットワーク設計の相談相手として使う

ネットワーク構成を考える際にも活用しています。
例えば、

• 冗長構成の考え方
• VPN構成
• ロードバランサ構成
• セキュリティグループ設計

などについて相談すると、それぞれのメリット・デメリットを整理して説明してくれます。

最終的な設計判断はエンジニアが行いますが、検討漏れを防ぐための壁打ち相手として非常に有効です。

ドキュメント作成の時間を大幅に短縮

インフラエンジニアは意外と文章を書く機会が多くあります。
例えば、

• 構築手順書
• 障害報告書
• お客様向け説明資料
• 提案資料
• 社内ナレッジ

などです。

箇条書きのメモから文章を作成したり、読みやすい構成へ整理したりする作業は、生成AIが得意とする分野です。
技術的な内容はそのままに、伝わりやすい文章へブラッシュアップできるため、資料作成の負担を軽減できます。

生成AIを使うときの注意点

非常に便利なツールですが、いくつか注意点もあります。

1. 出力内容を必ず確認する
   生成AIが生成する内容は常に正しいとは限りません。
   特にクラウドサービスやソフトウェアは更新が早いため、公式ドキュメントや実機での確認が必要です。
2. 機密情報は入力しない
   サーバ名やIPアドレス、パスワード、顧客情報などの機密情報は入力しないようにしましょう。
   必要に応じて情報を伏せたうえで相談することが重要です。
3. 最終判断はエンジニアが行う
   生成AIは優秀なアシスタントですが、責任を持って判断するのは人間です。
   生成結果を鵜呑みにせず、自分の知識や検証結果をもとに判断することが大切です。

実際に使って感じたこと

実際に業務へ取り入れて感じたのは、「答えを教えてくれるツール」というより、「相談相手が一人増えた」という感覚に近いということです。

エラー調査、設計検討、資料作成、コードレビューなど、多くの場面で作業時間を短縮できました。

一方で、最終的な判断や品質確認はエンジニア自身が行う必要があります。

その役割を理解したうえで活用すれば、生成AIはインフラエンジニアにとって非常に心強いパートナーになるでしょう。

まとめ

生成AIは、インフラエンジニアの業務を置き換えるツールではありません。

しかし、調査・設計・文章作成・レビューといった日々の業務を効率化し、本来注力すべき設計や問題解決により多くの時間を使えるようになります。

生成AIをうまく活用することは、これからのインフラエンジニアにとって重要なスキルの一つになっていくと感じています。

執筆者：悠己(プロフィール)