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生成AIの登場は、SREの仕事に大きな変化をもたらしました。

これまでSREは、サービスの可用性やスケーラビリティを維持する役割が中心でしたが、生成AIの普及により、責務の範囲はモデル基盤やLLMの品質監視、さらには倫理的配慮や法的なガバナンスまで拡張しつつあります。

たとえば、生成AIは膨大な計算リソースを要求しながらも、ユーザーに対しては即時性を求められます。そのギャップを埋めるために、より高度なインフラ設計や負荷分散、キャッシュ戦略が求められます。

また、モデルの継続的なデプロイや性能劣化の監視といったMLOps領域にも、SREが深く関わるようになりました。さらには、AIの出力に対する説明責任やセキュリティの担保も、プラットフォーム全体の信頼性設計として重要な論点となっています。

こうした変化の中で、SREは何を守り、何に挑むべきなのでしょうか。

今回のBPStudyでは、2025年1月にLayerXへ入社し、AI・LLM事業部プロダクト部開発グループのSREとして最前線に立たれている中川伸一さんをお招きします。

生成AIを支える現場で、SREがどのように役割を再定義し、価値を発揮しているのか、ご自身の経験を交えて語っていただきます。

第1部 生成AI時代におけるSREの進化とキャリア戦略

(19:30〜20:30)　

LayerX 中川 伸一 氏（X: @shinyorke）

LayerXでは生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」の1人目SREとして、チームの立ち上げをしながらサイト信頼性エンジニアリングおよびお客様導入の技術的な推進・サポートを行っています。

このデリバリーにおいて、「生成AI時代のSREの難しさ」「SREとしてのキャリア形成」「どうやって仲間探しをするべきか？」などいくつかのテーマ・課題に向き合い、対応しています。

本セッションでは「生成AI時代のSREのキャリアと難しさ」「SREチーム立ち上げからどうやって振る舞うか？」について現場の体験からご紹介します。

なお本セッションはDevelopers Summit 2025 Summer「ゼロから始めるSREの事業貢献 - 生成AIプラットフォームSREチームの立ち上げと現在地とこれから」のアップデート版となります。

自己紹介

中川 伸一

株式会社LayerX AI・LLM事業部 SRE 中川 伸一(@shinyorke)

2025年1月より株式会社LayerX AI・LLM事業部へ1人目SREとして入社し、SREの戦略策定〜導入、実装やSREチーム立ち上げの為の組織作りなどを担当。

前職アクセンチュアでは金融・通信業界のSREチームリーダーおよびGoogle Cloudのスペシャリストとしてデリバリーに従事。

毎月更新している技術ブログ「Lean Baseball」にて「技術」「キャリア」「野球データサイエンス」の情報を定期的に発信している。個人としては生成AIに野球データ分析をしてもらうためのプロダクトを開発中。