はじめに

こんにちは。今日、Cloud Operator Days 2024 クロージングイベントにて「2024年版運用者たちのLLM」というタイトルで登壇させていただきました。この記事では、発表の内容と、それに対する反響、そして個人的な振り返りを共有したいと思います。

発表資料

今回の発表では、LLM（大規模言語モデル）が運用にもたらす可能性と課題について探りました。主に以下のポイントに焦点を当てて議論を展開しました。

発表タイトルを「2024年版運用者たちのLLM」としたのには、理由があります。AIOpsが流行した際に見られた議論が、LLMについても繰り返されているなぁと感じたからです。仕方ないのですが新しい技術が登場するたびに、その可能性と課題について同様の議論が繰り返されます。

この観察から、LLMの運用への適用についても、過去の教訓を活かしつつ、冷静に評価することの重要性を強調したいと考えました。技術の進化は確かに速いですが、基本的な課題や考慮すべき点は、意外にも変わらないことが多いのです。

そのため、この発表ではLLMの新しい部分を認識しつつも、過去の類似技術の導入事例から学び、より成熟したアプローチで運用に活かす方法を提案することを目指しました。

LLMは、自然言語処理能力と豊富な知識ベースを活かして、運用の様々な側面を改善する可能性を秘めています。例えば：

これらでは、運用チームの生産性向上と、人間のエラーを減少させることが期待できます。

一方で、運用におけるLLMにはいくつかの重要な課題があります。

これらの課題に対処するためには、LLMの出力を常に人間が検証し、適切に管理することが重要です。

LLMを効果的に活用するためには、以下のアプローチが有効です。

発表後、参加者から興味深いフィードバックをいただきました。特に、LLMの実際の運用現場での活用事例や、課題への具体的な対処法に関する質問が多く寄せられました。

これらの反応から、運用におけるLLM活用はまだ発展途上であり、多くの企業や組織、個人がまだまだ試行錯誤の段階にあることがわかりました。今後は、より具体的な事例研究や、ベストプラクティスの共有が求められると感じています。

LLMは確かに素晴らしい技術ですが、万能ではありません。現段階だと人間の専門知識や判断力と組み合わせることで、初めてその真価を発揮します。今後も、LLMと運用の関係性について研究を続け、自動化の楽しさを紹介していきたいと考えています(ﾎﾝﾏか??)。