あらゆるクラウド環境でソフトウェアの導入を容易にする DevOps 自動化プラットフォームである Qovery は本日、答えを提供し、複雑な操作を実行し、次のことを予測する AI エージェントである AI DevOps Copilot のリリースを発表しました。
現在のところ、DevOps ライフサイクル全体をカバーする唯一の自動化プラットフォームです。
そのすべてを知るために、Qovery の CEO 兼共同創設者である Romaric Philogène に話を聞きました。
自動化からインテリジェンスへ
簡単に言うと、DevOps は、ソフトウェア開発チームと IT 運用チームの間のプロセスを自動化および合理化するために、文化的原則、実践、ツールを組み合わせた協調的なアプローチです。
Qovery の DevOps 自動化プラットフォームを使用すると、開発者はクラウド上でアプリケーションを展開および拡張でき、インフラストラクチャを簡素化および自動化できるため、技術チームは優れた製品の構築という最も重要なことに集中できます。
Philogène 氏によると、Qovery はプロビジョニング、アプリケーションのデプロイメント、サーバー セキュリティなどの重要なステップをすでに自動化していますが、どれだけ自動化しても、常にエッジ ケース、つまり開発者がアプリケーションやインフラストラクチャをセットアップする方法から生じる構成の問題が存在します。
「そこで AI が強力になります」と彼は主張します。
「当社の Copilot を使用すると、ソフトウェア エンジニアはインターフェイスを切り替えることなく、使い慣れた言語で作業を続けることができます。手動でトラブルシューティングを行う代わりに、「Copilot、この問題を解決できますか?」と言うだけで済みます。
Copilot は問題を診断し、構成データにアクセスし、問題を自律的に解決します。
新しい DevOps インターフェイス: 従業員の非効率性を軽減する自然な会話
アトラシアンの 2025 年の DevEx では、開発者の 50% がソフトウェア パイプラインのコーディング以外の作業で週に 10 時間以上を失っていると報告しています。
Qovery の Copilot は、この状況を変えることを目指しています。エンジニアが簡単な言語で指示を与えるとシステムが実行され、リソースの浪費を競争上の優位性に変えることができます。
Philogène 氏によると、Copilot は新しいタイプのインターフェイス、つまり自然言語を表します。ユーザーは、UI、CLI、または API を介して作業する代わりに、単にシステムと対話することができます。
「私たちの目標は、お客様がすでに Qovery を使用している方法を最適化し、デバッグ、トラブルシューティング、構成の最適化にかかる時間を削減することです。」
たとえば、チームは、未使用の環境を 1 日の終わりにシャットダウンする、または新しいサービスを特定の時間にデプロイするなどの簡単な指示をリクエストすることができます。あるいは、「開発環境を太平洋時間の月曜午前 8 時から金曜日の午後 6 時までのみ実行する、使用していない環境は夜間に自動的に破棄する、過去 48 時間以内にプラットフォームが不安定だった場合にのみ毎日の統合テストを開始する」など、より複雑な指示をリクエストすることができ、Qovery DevOps Copilot がそのプロセスを自動的に処理します。
開発者は、コードを書くだけでなく、コードを検証するために、つまりモデルが何を生成するかを再確認するために AI を使用することが増えています。これをきっかけに、Qovery は互換性マトリックス、つまり Copilot が安全に実行することが保証されているタスクのリストを作成するようになりました。
「もちろん、何でも質問していただけますが、公式にサポートされているものは人間による過剰な監督なしで確実に動作することを保証します」とフィロジェンヌ氏は説明しました。
DevOps の未来を推進する 5 つの AI エージェント
同社を特徴づけているのは、DevOps ライフサイクル全体 (数千のクライアント、2,500 万以上のアプリケーション、3,000 万以上のインフラストラクチャ運用) を合理化する Qovery の 5 年間の経験から学んだことが、DevOps Copilot の 5 つの AI エージェントに組み込まれていることです。
- AI プロビジョニング エージェント: 自然言語リクエストを解釈して、オンデマンドでリソースを割り当て、クォータを強制し、インフラストラクチャの使用を最適化することで、環境の作成とスケーリングを自動化します。
- AI FinOps エージェント: アイドル状態の環境を検出し、シャットダウンをスケジュールし、支出を削減する機会を特定することで効率を向上させます。
- AI Observability Agent: ログを取得し、異常を特定し、問題が拡大する前に解決策を提案することで、インシデント対応を強化します。
- AI DevSecOps エージェント: コンプライアンスの強制、機密性の高いアクションの確認の要求、完全な監査証跡の維持によりガバナンスを強化します。
- AI CI/CD エージェント: リリースのスケジュール設定とテスト キューの管理のための自然言語プロンプトにより、デプロイメントとパイプライン管理を簡素化します。
データセキュリティのための強力なガードレール
プロンプトは Claude AI (Anthropic のモデル) を通じて処理されますが、個人データや資格情報が送信されることはありません。 Qovery はすでに顧客のインフラストラクチャを運用しているため、プライバシーに細心の注意を払っています。フィロジェンヌは次のように説明しました。
「私たちは、ユーザーが Copilot が自分の環境とどのように対話するかを設定できるようにガードレールを設計しました。
たとえば、構成を確認して推奨事項を提供する読み取り専用モードに制限したり、直接操作のための書き込みアクセスを許可したりできます。
それでも、コパイロットは変更を実行する前に必ず確認を要求します。機密性のない情報のみが AI システムに取り込まれるようにし、データの処理方法と匿名化方法を継続的に改良しています。データの安全性はこの製品の中心となるものです。」
さらに、すべてのアクションはロールベースの権限に拘束されているため、データベースやアプリケーションの削除など、一か八かの意思決定については内部での明示的な承認が必要です。
将来的には、顧客は完全な制御とコンプライアンスを実現するために独自のモデルを持ち込むことができるようになります。
しかし今のところ、Qovery は入力データ フローと出力データ フローの両方を制御するため、Copilot は組織全体のユーザーの行動から学習できます。ワークフローとインフラストラクチャのパターンに適応し、ますますパーソナライズされた推奨事項が可能になります。
「私たちには大きな利点があります。それは、適切に構造化されたデータと一貫したユーザーの行動パターンへのアクセスです。これにより、プライバシーを損なうことなく、AI が有意義な意思決定を行うための適切なコンテキストが得られます」とフィロジェン氏は述べました。
ソフトウェア パイプライン内のツールが多すぎると開発者の効率に影響しますが、エンジニアは最小限のツールを望んでいません。仕事に最適なツールを望んでいます。したがって、Copilot はまったく依存せず、現在開発チームが使用しているどのツールともシームレスに連携します。
さらに、実稼働 DevOps では、信頼性と遅延がすべてです。 Philogène 氏は、同社の新しい AI Copilot は、サードパーティの仲介者に依存するのではなく、Qovery プラットフォーム内で直接動作することでリアルタイムの応答性を維持していると説明しました。
「それが Qovery AI Copilot の優れた点です。当社のプラットフォームの機能を最大限に活用し、当社の API と直接統合します」と彼は言いました。
自動化からエージェントの自律性へ
DevOps 分野の次なる展開について、フィロジェン氏は、業界は完全自律型エージェントに向かって進んでいると主張します。
「最終的には、エンジニアが介入する前に、副操縦士が問題を特定して解決します。私たちはまだそこまで到達しておらず、幻覚、データ取り込みの制限、コンテキスト ウィンドウのサイズなどの問題を解決する必要があります。
Qovery では、高度に構造化された運用データをモデルにフィードし、ユーザーの行動を監視して幻覚を制限することで、これらを軽減します。
これらの根本的な課題が解決されれば、複雑なシステムをエンドツーエンドで管理できるエージェントが登場するでしょう。」
しかし、同氏はAIが開発者に取って代わるとは考えていない。むしろ、それは彼らの役割を再定義するでしょう。
「開発者はますますプロダクト エンジニア、つまりコードを書くだけでなく、問題を定義して解決する人になりつつあります。
同様に、デザイナーやエンジニアは AI を使用して、製品のアイデアをより迅速に実現するようになるでしょう。これは、チームのコラボレーション方法の完全な変化です。」
初期のパイロット顧客 2 社は、発売前の段階ですでに Copilot をテストしました。彼らのフィードバックは Qovery の開発ロードマップに反映されました。