イベント
Cloud Operator Days Tokyo 2026がスタート、「AIとどう向き合うか」をテーマにインフラ運用の知見を集約
ドコモのAI駆動開発事例も公開
2026年8月4日 06:15
クラウドインフラ運用技術者のための年次カンファレンスイベント「Cloud Operator Days Tokyo 2026（CODT2026）」が、7月23日にオンラインで開幕した。
30以上のセッションが9月11日までオンデマンドで配信されている。参加費無料（CODTのWebサイトからの事前登録制）。そして9月11日には、クロージングイベントがオフラインで開催される。なお、各セッションは10月以降にアーカイブ配信される。
7月30日には、プレイベントと記者説明会を兼ねて、イベントの説明と講演が行われた。
テーマは「運用者に光を！ ～AIとどう向き合うか～」
CODTの毎年共通のテーマは「運用者に光を！」で、その中で今年のテーマは「AIとどう向き合うか」だ。
こうしたCODTと今年の内容について、CODT2026実行委員長の長谷川章博氏（AXLBIT株式会社 代表取締役社長）が説明した。
CODTは、もともと「OpenStack Tokyo」として始まったもので、すでに10年以上開催されている。当初からOpenStackだけでなくその周辺技術を含め、現場の運用技術者が主役となり、成功談だけでなく失敗談も含めて技術を共有し、たたえ合う場として実施されてきた。「知的好奇心を高める」「技術者の地位向上」「若手エンジニアの育成」を3つの柱としている。
毎年のテーマについては、2024年からAIを意識してきたと長谷川氏は語る。2024年のテーマは「AIの未来、運用者の現実」であり、AIが出てきていたが、まだ運用には使われているかどうかという段階だった。続く2025年のテーマは「創る運用、遺す運用」で、AIでいろいろ置き換わっていく中で、本当に必要なナレッジは何かを議論した。
そして今回のテーマは「AIとどう向き合うか」。今は、すでに多様なAIの事例が出て、エージェンティックなAIの使い方がなされ、AIハーネスのような実運用に耐える手法が出てきた。それを踏まえて、積極的な導入か慎重な検証か、あるいは業務かインフラ運用かといった、AIとのさまざまな向き合い方を、1つのイベントで見ていくと長谷川氏は説明した。
今回もイベントは2段階発表方式をとる。7月23日から31セッションをオンデマンドセッションで配信。その中から選ばれた18セッションが9月11日にオフライン開催されるクロージングイベントでも登壇する。クロージングイベントでは、さらにその中から6セッションが「輝け！クラウドオペレーターアワード2026」として表彰される。
クロージングイベントは9月11日に、お台場の「@docomo R&D OPEN LAB ODAIBA」で開催予定。キーノートとしては、プラナスソリューションズ株式会社の中村友昭氏による講演や、PagerDuty株式会社の講演、AIハーネスに関するパネルディスカッションを予定している。また、仕事環境の工夫について語り合うワークハックパネルも、前年に続いて開催される。
そのほか並行して、ワークショップ形式でテーマごとに現地でしかできない話題で議論するオペレーターワークショップも開かれる。
6カテゴリーのセッションから見どころを紹介
日本OpenStackユーザ会 会長の水野伸太郎氏（NTTコンピューティングテクノロジーセンタ センタ長）が、今年のオンデマンドセッションの中から応募アブストラクトのみを見てピックアップした注目セッションを、トピック（カテゴリー）ごとに紹介した。
今回のセッションは6つのトピックに分かれる。セッション数が多いのが「AIOps」と「運用苦労話」で、それぞれ7セッションずつが発表されている。
まず「AIOps」。ベンダーやSIer、サービス事業者と、各業種で模索した結果が見えてきていると水野氏はコメントし、3本をピックアップした。
レッドハット株式会社の「生成AIとシステムの境界線を見極める」では、不確実性のある生成AIと従来のシステムとで、それぞれ運用のどの領域に使えるかを分析した内容が語られる。
クラウドエース株式会社の「AIに運用を任せきれない現実と、それでも任せるための工夫」では、事例をもとに、AIに運用を任せるために、自社のデータの整備など前段階でやらなければならないことが語られる。
株式会社サイバーエージェントの「kagentとMCPで実現するKubernetes-nativeなAIアラート自動応答システム」では、AIツール「kagent」とMCPを組み合わせて、アラート自動応答システムをKubernetesで構築した事例が語られる。
「運用苦労話（しくじり、トラシュー）」には、NTTドコモやKDDI、楽天モバイルの名前が並ぶほか、タイトルに「AI」がちらほら見られると水野氏はコメントし、2本をピックアップした。
KDDI株式会社の「日本のAI社会実装を支える次世代GPUクラウドサービス開発への挑戦」では、NVIDIA GB200 NVL72のラックベースのシステムを導入した際の、設備からオーケストレーター、運用システムなどにわたる苦労が語られる。
NTTドコモの「コアネットワーク仮想化導入開始から10年。完全仮想化完了までの歩み。」では、OpenStackをベースとしたNFVによるコアネットワークへの移行を100％完了したことと、この10年間の歴史が語られる。
「OpenStack」には、株式会社サイバーエージェントからの4本のセッションが並んだ。「OpenStackが今でも現場で実際のオペレーションに使われていることが感じ取れる」と水野氏はコメントし、その中から1本をピックアップした。
「200GbE時代に再考するハイパーバイザネットワーク設計」では、200GbE級のサーバーネットワークでいかに性能を出すかについて、技術選択などの試行錯誤を繰り返して検証した内容が語られる。
「チーム作り／人材育成」には、5本のセッションがある。今回の特徴としてAIがオペレーションに入ってくる時代のチーム作りが多いと水野氏はコメントし、2本をピックアップした。
株式会社デンソーの「AI駆動開発のラストワンマイル ― 非エンジニア研修と社内ハッカソンが残した運用課題」では、AI駆動開発をPoCに終わらせず、プロダクションとして出すためのラストワンマイルのサポートの仕組み作りが語られる。
株式会社タイミーの「RE/PFEからAIハーネスへ。タイミー新組織の挑戦から探る、AI時代の運用とキャリアの進化」では、社内に「Agent Harness Group」を作った背景と、それで何が変わったかが語られる。
「ワークハック」には3本のセッションがある。前回から登場したカテゴリーで、自分の仕事環境をいかに良くするかといった軽めのテーマを扱う。水野氏はその中から1本をピックアップした。
クラウドエース株式会社の「MCP x Org modeで振り返れるAIペアプロ開発記録をつくる」では、AIとのペアプログラミングでの作業ログをMCPとOrg modeを使って残すことで、作業効率を上げる方法が語られる。
「運用自動化（Dev/Ops、CI/CD、IaC）」については、2本の中から水野氏は1本をピックアップした。
一般社団法人クラウドネイティブイノベーターズ協会の「セルフサービスから自動運転へ。AIネイティブ・プラットフォームエンジニアリングの実現方法」は、ベテランのプラットフォームエンジニアによるセッションとのことで、AIエージェントが入ってくる中で、プラットフォームエンジニアリングがどうあるべきか、どう変わるかなどについて語られる。
「監視・ログ・オブザーバビリティ」については、2本の中から水野氏は1本をピックアップした。
株式会社システムリサーチの「会話型AIと可観測性基盤を活用した現場トラブルシューティングの実践」では、AIを使ってログを集めてトラブルの原因解析の時間を短縮した実践事例が語られる。
最後に水野氏は、「今回のテーマでもある、AIをいかにオペレーションに活用していくかという発表が多かったと思う」と感想を語った。
OpenInfra Foundation、CNCF、PyTorch Foundationが連携を深めAIインフラ開発を推進
プレイベントでは講演も行われた。
OpenInfra Foundationからは、Jonathan Bryce氏（Executive Director, Cloud & Infrastructure, Linux Foundation / Executive Director, CNCF / Executive Director, OpenInfra Foundation）とThierry Carrez氏（GM, OpenInfra Foundation / GM, LF Europe）が登壇。OpenInfra Foundationとその周辺の活動について紹介した。
OpenInfra FoundationはもとはOpenStack Foundationとして発足し、対象分野を広げて2020年に現在の名称となった。2025年にはOpenInfra FoundationがThe Linux Foundationに統合され、「2つの大きなオープンソース組織が1つになった」とBryce氏は言う。
なお、これによりBryce氏は、同じくThe Linux Foundation傘下の「Cloud Native Computing Foundation（CNCF）」のExecutive Directorも兼任。OpenInfra FoundationのCOOであるMark Collier氏も、同じくThe Linux Foundation傘下の「PyTorch Foundation」のExecutive Directorなどを兼任している。
「コミュニティに参加する企業が歩んでいるのと同じ道を進んでいることにわくわくしている。コンピュートやストレージ、ネットワークの管理から始まり、ワークロードやアプリケーションのオーケストレーションを整備し、今はAIを効率的に運用するための強力なオープンソースの選択肢を確保することを目指している」（Bryce氏）。
まずCNCFの動向についてBryce氏が紹介した。
CNCFの最新の調査データによると、現在では世界に約2000万人のクラウドネイティブ開発者がおり、特にAIを研究開発から大規模な本番運用に移行するにあたり、クラウドネイティブ技術が必要とされているとBryce氏は語る。その中でCNCFは、230以上のプロジェクトを持ち、190カ国以上から30万人以上がコントリビュートしている。
CNCFのプロジェクトはSandbox段階から始まり、Incubation段階を経てGraduated（正式プロジェクト）段階に進む。最近のプロジェクト動向として、Kyverno、OpenTelemetry、Kubeflowの3プロジェクトがGraduatedに昇格し、特にOpenTelemetryはCNCFで最も急成長しているプロジェクトだとBryce氏は紹介した。
またAIに関連したプロジェクトとして、GraduatedのKubeflowプロジェクト（機械学習）、IncubationのHAMiプロジェクト（GPU仮想化）、Sandboxのllm-dプロジェクト（分散推論）をBryce氏は取り上げ、「CNCFコミュニティは大規模で成長中であり、常に最新のユースケースや要件に応じた新技術を生み出している」と語った。
Bryce氏は「クラウドネイティブ技術はもともと、Webアプリやモバイルアプリなどのバックエンド向けに、パッケージ化が容易でスケールしやすいものとして作られてきた」として、「これがAIシステムを本番環境へ移行するのにも役立っていて、実際にAIはクラウドネイティブの世界で最大のワークロードになりつつある」と語った。
続いてOpenInfra Foundationの動向について、Carrez氏が紹介した。
Carrez氏は「OpenInfra FoundationはOpenStackの枠を超えて成長している」と説明。代表的なプロジェクトとして、「OpenStack」に加えて、軽量ハイパーバイザーによるコンテナ技術「Kata Containers」、エッジコンピューティングプラットフォーム「StarlingX」、CI/CDツール「Zuul」を紹介した。
OpenInfra Foundationは、700以上の組織からの11万人のメンバーを持つグローバルなコミュニティとして活発に活動している。
このようにオープンなインフラが必要とされる理由の1つとしてCarrez氏は、ソブリンAI（主権AI）を挙げ、「ハードウェア層のLinuxと、アプリケーション層のKubernetesとの間を管理するソフトウェアが必要で、OpenStackがまさにその役割を果たす」と説明した。この3つは、現在では同じThe Linux Foundationの下にあり、3つを組み合わせた「OpenInfra Blueprint（Open Infrastructure Blueprint）」も発表されている。
こうしたOpenInfra Blueprintを採用している日本の企業として、LINEヤフー、NTTドコモ、富士通、日立ヴァンタラ、AXLBIT、NTTテクノクロスの事例をCarrez氏は挙げた。
最後にPyTorch Foundationの動向についてBryce氏が紹介した。
PyTorch Foundationは現在、機械学習フレームワークPyTorchのほか、推論エンジン「vLLM」、LLMのトレーニングと推論を高速化する「DeepSpeed」、分散学習「RAY」、Pythonの機械学習DSL「Hellion」、AIモデルフォーマット「Safetensors」なども加わっている。中でもHellionとSafetensorsは、4月に開催された「PyTorch Conference Europe」でPyTorch Foundationへの参加が発表された。
さらに、採用が広がるにつれて、PyTorch Foundationでも初の認証制度「PyTorch Certified Associate」を開始したとBryce氏は紹介した。
日本でも51社以上がPyTorchにコントリビュートしており、富士通やPreferred Networks、三菱電機、LINEヤフーなどの名前をBryce氏は挙げた。
そして12月には日本で、The Linux Foundationのカンファレンスイベント「Open Source Summit Japan 2026」の併催で「PyTorch Day Japan 2026」が開催されると同氏は紹介し、「AIの深い技術に興味のある人にとって有意義なイベントとなるだろう」と案内した。
業務から開発、AIOpsまでAIを活用するドコモの「AI前提組織」の取り組み
株式会社NTTドコモの三井力氏（第一・第二プロダクトデザイン部 シニアプリンシパルアーキテクト）も「年間10億円規模の成果を生み出したAI前提組織 ― AI駆動開発・AIOpsの実践」と題して講演した。
なお三井氏は、クロージングイベントのAIハーネスに関するパネルディスカッションにも登壇を予定している。
同社のプロダクトデザイン部は、通信事業・法人事業・スマートライフ事業と分かれている中のスマートライフ事業において、開発と運用をしている。
組織として、2025年4月に「生成AI本格活用元年」を宣言し、多角的に実行している。“Culture”としては生成AI事例共有コミュニティが発足。“Education”では、新入社員がAIで自己紹介サイトを作って発表。“Sharing”では失敗談とノウハウを発表する場を定期的に開催している。
その結果として、252件のアイデアと142件の実用化があり、2025年度中に2.5億円の効果が見込まれ、2026年度には10.8億円に拡大する見込みだと三井氏は報告した。
AIは業務プロセスの全域に入っているという。事例としては、資料レビューや壁打ちなどに対応する「マルチ部長エージェント」が用意され、週389コール利用されているほか、社内外からの問い合わせ対応を刷新し8割をAIが解決したという。
またシステム開発では、小規模システムにおいてはデザイン、実装、試験の全行程にAIを活用して3日を30分に短縮。超大規模システムにおいては、Slack上で設計・実装状況を確認できるようにすることで、追加見積もりが1カ月から数分に短縮され、実施可否の判断が速くなったという。
具体的な取り組みとして、まずはエージェントを作る部分については、AWSのBedrock AgentsやAgentCoreなどを使って開発している。例えば前述のマルチ部長エージェントでは、これらのサービスを利用して、0.5人月でローンチしたという。
また、超大規模システム開発で設計・実装状況を確認するエージェントも、各種MCPサーバー連携などにより社員2名で内製。問い合わせ対応のエージェントも2種類が同時に作られ、どちらもIaC（Infrastructure as Code）テンプレートとして社内に配布された。
社外へのAIサービスの提供については、映像配信サービス「Lemino」における自動翻訳（PoC）と、コンシューマー向けAIエージェントサービス「SyncMe」（現在は先行モニター限定）を三井氏は紹介した。
AI駆動開発の取り組みとしては、「デザインと実装」「実装とレビューと試験」「AIOpsとガードレール」の3領域について三井氏は説明した。
デザインと実装においては、もともとFigmaでデザインしているチームではFigmaで作ってClaude CodeからMCPで利用。Figmaを使っていなかったチームでは既存のHTMLを一度ツールでFigmaデザイン化し、それをClaude CodeからMCPで利用しているという。
実装とレビューと試験においては、中～大規模商用システムのAI駆動開発例として典型的なケースを6件ピックアップし、要件を決めるところからAI駆動開発しているところを三井氏は紹介した。6件のうち3件は、AWSが提唱するAI-DLCを採用しており、ほかの3件もAI-DLCに少しずつ寄せているとのことだった。
この6件を含め、AI駆動開発により6割以上のチームが3倍以上の高速開発ができるようになり、残りのほとんどのチームが40％以上の効率化ができたと三井氏は報告した。
ただし、品質やセキュリティの心配や、AIの迷走のリスク、コードレビューが大変になるという不安がある。そこでハーネスエンジニアリングとして、同じ誤りが2回以上あればルールファイルに記述し、テストが通るまで自律修正するフィードバックループといった仕組みを整備しているという。
AIOpsとガードレールにおいては、例えばCloudWatch Alarmにアラートが上がってきたときに、ログやこれまでの障害情報、設計情報などを参照して分析し、復旧手順案を人間に提案する独自システムを開発した。
またAWSでDevOps Agentがリリースされ、トラブル時にSlackなどから分析依頼ができて使えると判断したという。そこで、SlackにDevOps Agentが参加したり、Datadog MCPとも連携して高度な分析をしたり、Confluenceの手順書からSKILL.mdを自動生成してオペレーションを自動化したりといったことをしていると三井氏は解説した。
そのほかセキュリティ関連では、EOL判定や脆弱性判定をリアルタイムで監視して、AI判定によって問題点を一覧し、管理層がどのシステムに問題があるかを把握できるようにしていることも三井氏は紹介した。
今後については、さまざまな改善をプロダクトグロースにつなげ、コスト削減や効率化も追求していくとのこと。「ちなみに、AI駆動に変えても、組織のエンゲージメントはずっと上がっている」と三井氏は述べた。
そして、組織・カルチャーや、開発の改善、顧客体験に取り組んでいくことによって、ビジネスに貢献していきたいと三井氏は語った。
