AI アシスタント FAQ
AWSops AI アシスタントに関する質問と回答です。
どんな質問ができますか?
AI アシスタントは 9 個のセクションドメイン（＋ローカル専門セクション）にわたって AWS/Kubernetes 運用の質問に答えます。どのドメインが必要かは自動的に判別されるため(下記「ルーティング」参照)、自然言語でそのまま質問してください。
| ドメイン | 質問例 |
|---|---|
| Network | 「EC2 A から B へ接続できません」「VPC ピアリングのルーティングを確認して」「Security Group ルールを分析して」 |
| Container | 「EKS Pod が Pending です」「ECS サービスのデプロイ失敗の原因は?」 |
| Data | 「RDS の接続が遅いです」「DynamoDB throttling の原因は?」「ElastiCache のメモリ不足」 |
| Security | 「この IAM ポリシーの権限を分析して」「S3 バケットのアクセス権限シミュレーション」「cross-account ロールの設定」 |
| Monitoring | 「CloudWatch アラームの設定方法」「CloudTrail から特定のイベントを探す」「EC2 CPU トレンド分析」 |
| Cost | 「今月のコスト分析」「コスト急増の原因は?」「コスト最適化のおすすめ」 |
| IaC | 「この Terraform をレビューして」「CloudFormation スタック作成失敗の原因は?」 |
| Observability | 「サービスの p99 レイテンシを見せて（Prometheus）」「ClickHouse トレースで遅い呼び出しを探して」 |
| Ops | 上記の分類に当てはまらない一般的な AWS 運用の質問 |
データソース(外部オブザーバビリティ)を接続していれば、自然言語をそのまま PromQL/LogQL などに変換してクエリすることもできます — 詳細は下記の「外部オブザーバビリティ」とデータソース開発 FAQを参照してください。
質問はどのように適切なドメインへルーティングされますか?
AI アシスタントはハイブリッドルーティング(ADR-038、LIVE)を使用します。もはやすべての質問を大型モデルに投げる固定ルートレジストリではありません。
3 段階パイプライン
- 正規表現 fast-path — 明確なシグナル(「EKS pod」「IAM policy」「cost spike」など)はパターンマッチングだけで即座にドメインを決定し、モデル呼び出しなしでルーティングします(レイテンシ・コスト 0)。
- Haiku 4.5 分類器 — fast-path で確定しない場合、軽量で高速な Haiku モデルが質問を分類し、適切なセクションに送ります。
- プロンプトキャッシング — システムプロンプト/ツール定義をキャッシュし、繰り返し呼び出しのレイテンシとトークンコストを削減します(キャッシュヒット率 約 59%)。
明示的に領域を選びたい場合は、入力欄でスラッシュ(/)を入力してください。下記の「スラッシュによる領域指定」の項目を参照してください。
AWS データはどうやってリアルタイムで取得しますか?
リアルタイム AWS クエリは AgentCore MCP(Model Context Protocol) Lambda ツールを通じて行われます。アシスタントが質問に答えるために必要なデータをツールで直接照会したうえで分析します。
- 約 160 個の読み取り専用ツールが 9 個のセクションゲートウェイ(Network / Container / Data / Security / Monitoring / Cost / IaC / Ops / External-Obs — ADR-004 改訂)に分かれています。ツール数は概算で、継続的に進化しています。
- 外部オブザーバビリティコネクタ（Prometheus·ClickHouse）は external-obs ゲートウェイに昇格し、9 番目としてルーティングされます（ADR-004 改訂 2026-06-24、9 プロビジョニング / 9 ルーティング）。その他の外部連携は別の Integrations 軸（ADR-007/017）です。
- Steampipe はフラグでゲートされたインベントリ同期(
steampipe_enabled、デフォルト OFF)の用途としてのみ存在します。リアルタイムクエリエンジンではなく、常駐のローカルサービスでもありません。
ゲートウェイ↔Lambda の関係、MCP プロトコルの内部、新しいツールの追加方法は AgentCore & Memory FAQ を参照してください。
スラッシュ(/)で領域を直接指定できますか?
はい。自動ルーティングがデフォルトですが、入力欄でスラッシュ(/)を入力すると、セクションドメインを直接選択できます(/network、/cost、/security など)。明示的に選ぶとルーティング判別をスキップし、該当セクションに直接送ります。
自動ドメインバッジ
直接選ばなくても、応答にはどのドメインにルーティングされたかを示すドメインバッジが表示されます。意図と異なる領域に行った場合は、スラッシュで指定し直すか、質問をより具体的に変えてみてください。
会話履歴は保存されますか?
はい。会話は Aurora(PostgreSQL)にスレッド単位で永続保存されます。ファイルベースのユーザー別メモリ(data/memory/)はもう使用しません。
- Claude アプリスタイルのサイドバー — 左サイドバーで過去のスレッドを探索し、新しい会話を開始したり以前の会話を続けたりできます。
- 専用ページ + ドロワーが 1 つの履歴を共有 — フルページ(
/assistant)と、どこからでも開けるリサイズ可能なチャットドロワーが同一のスレッド履歴を共有します。ドロワーで始めた会話をフルページでそのまま続けても構いません。 - ディープリンク —
?thread=<id>クエリで特定のスレッドを直接開けるため、同僚に会話リンクを共有するのに便利です。 - 応答はマークダウンでレンダリングされ、ストリーミング中もテキストがリアルタイムで表示されます。
アシスタントがリソースを変更することはありますか?
いいえ。 AWSops は読み取り専用の運用ダッシュボード + AI 診断です。アシスタントは AWS リソースを作成・修正・削除・再起動しません。
- AWS リソースの変更と自律実行は恒久凍結(do-not-enable)です — 2026-06-11 の高リスク ADR 撤回合意に基づくポリシーです。
- アシスタントは診断・根本原因分析(RCA)・推奨事項の提示のみを行います。実際の変更はユーザーが AWS コンソール/IaC で直接実行します。
- ただし、外部データの面では、ガバナンスの下で外部オブザーバビリティを読み取り、外部の記録/チケット/メッセージを書き込むことができます(ADR-041)。これは SSRF ガード・Secrets Manager・DLP/redaction・宛先 allowlist・human-gate・flag-OFF の統制を経ており、AWS リソースの変更ではなく外部システムのデータレコードです。
「アシスタントがこのインスタンスを再起動して」のような変更リクエストは実行されません。代わりに「なぜこのインスタンスが不安定なのか診断して」のように質問してください。
AI 総合診断(AI Diagnosis)とは何ですか?
AI 総合診断は、ワーカーティアが非同期で実行する読み取り専用の診断レポートです。重い多段階の収集・分析作業であるため、チャットのようにインラインで処理せず、バックグラウンドジョブとしてキューに入れて実行します。
2 つの深さ(tier)
| Tier | セクション数 | デフォルトモデル |
|---|---|---|
| Light | 8+1 セクション（計 9 レンダー — 現在 Mid と同一） | Sonnet |
| Mid | 8+1 セクション（計 9 レンダー） | Sonnet |
| Deep | 15+1 セクション(base 8 + deep 専用 7 + intended-vs-actual、計 16 レンダー) | Sonnet デフォルト、Opus 選択可能(deep 専用、cost-gate 適用) |
機能
- 自動タイトル + タグ(自動提案 + 手動追加) + タイトル編集。
- ソフト削除 — 削除しても記録は保存され、所有者または admin のみが削除できます。
- エクスポート — DOCX / PDF を生成して S3 に保存し、アプリからプロキシダウンロードします(韓国語を含む CJK フォント埋め込み)。
- 生成日時は KST で表記されます。
診断は既存の収集ツールを再利用し、あくまで読み取り専用です — いかなる AWS リソースも変更しません。
コードを実行できますか?
はい。Code Interpreter を通じて Python コードを実行できます。データ分析・可視化の質問に自動的に活用されます。
サポート
- Python 3.x 実行環境、主要ライブラリ(pandas、numpy、matplotlib など)
- チャート/グラフの生成、一時ディレクトリ内のファイル入出力
制約
- サンドボックス環境(ネットワークアクセス制限)・実行時間制限
- AWS API を直接呼び出しません — アシスタントが MCP ツールでデータを先に照会し、そのデータをコードで分析します。
質問例
- 「EC2 インスタンスタイプ別のコストを円グラフで見せて」
- 「直近 30 日の CloudTrail イベントを時間帯別に分析して」
- 「Lambda 関数のメモリ使用量の統計を計算して」
AI が間違った回答をしたらどうすればいいですか?
AI アシスタントは Amazon Bedrock(Claude Sonnet / Opus / Haiku)をベースにしています。
データの正確性
- AWS リソースデータは AgentCore MCP ツールでリアルタイムに照会されます。
- データ自体が正確でも、AI の解釈が間違っている可能性があります。
対処方法
- 追加質問で確認 — 「その情報の出典は?」「もっと詳しく説明して」
- 直接確認 — ダッシュボードの該当ページまたは AWS コンソールで検証
- フィードバックを提供 — 「間違っている」「もう一度確認して」と言えば再分析します。具体的な誤りを指摘するほど正確になります。
AI の限界
- 現在進行中の障害(リアルタイムイベント)は即座に認知できない場合があります。
- 最新の AWS 機能は学習データに含まれていない可能性があります。
- アカウント固有の特殊設定や SCP 制限を考慮できない場合があります。
応答が遅いときは?
AI 応答が遅延する一般的な原因と解決策です。
1. AgentCore Runtime のコールドスタート — 初回リクエストはコンテナ起動に時間がかかり(数十秒)、以降のリクエストは Warm 状態で高速です。
2. 複雑な質問 — 複数のドメインが絡む質問は時間がかかります。「ネットワークを分析してコストも見て」→ 2 つの質問に分けてください。
3. 大量データの照会 — CloudTrail イベント、大規模なリソース一覧などは期間/フィルタを指定してください(例: 「直近 1 時間」「production タグのみ」)。
4. ネットワーク経路 — CloudFront → 内部 ALB → Fargate → AgentCore。CloudFront Origin タイムアウト設定(60 秒推奨)を確認してください。
ストリーミング応答
応答はストリーミングされるため、全体を待たずにリアルタイムで表示されます。
TTFT(Time To First Token)の構成要素と改善方法はアーキテクチャ Deep Diveを参照してください。