概要
我々は SSoT (Single Source of Truth) によって、業務を効率・効果的にする取り組み [*1, *2] を行っている。
現在は、データセンタやオフィス内の機器の管理、そしてネットワークの運用、更にはアプリケーションのデプロイ、運用などといった幅広い領域の情報を扱っているが、その領域に制限はない。
むしろ従来、組織の部署として区切られていた領域を超え、複数の業務領域の情報を集約・活用することで、従来では対処できなかったビジネス課題や運用ニーズに対処できるようになると考える。
しかし SSoT が実現できても、様々な運用ニーズに即応するには課題がある。
まず経験則として、ビジネスやシステムが高度化・複雑化することで、それに応じ運用も高度化・複雑化すると考える。
そのため、ある時点では予測しなかった運用ニーズや課題が、システム運用後に顕在化するケースが発生しうる。
こうした事象に対し多くのシステムでは、新たな運用ニーズや課題に対処できる機能を、システムのアドオンとして提供できる仕組みを備えている。
（NetBox における “NetBox Plugin” や、ServiceNow における “Scripted REST API”、そして Pagoda [*3] におけるカスタムビュー[*4] がこれに該当する）
だがこうした手法は、新たなニーズや課題への「対処」は出来ても、「即応」するのは難しい。
なぜなら、こうした機能の開発には「(1) ニーズや課題に対処するための要件を検討 (2) 要件を満たす機能を開発 (3) 機能をテストしリリース (4) ユーザからのフィードバックを元に改良」というサイクルを回すのが一般的だが、最初の１回目のサイクルをまわすのに、少なからぬ時間（早くても数週間、大きい機能では数ヶ月以上）を要するためである。
また、開発した機能やサービスを正常動作させ続けるための維持コストも生じる。機能やサービスによってもたらす利益が、維持コストを下回れば、当該機能は「負債（利益より大きな損失を生じさせる原因）」となってしまう。
これら2点（即応性、維持コストの低減）の課題への対処策として、LLM (Large Language Model) に注目した。
我々の運用の現場においては、様々なコンテキストの多くの情報が、SSoT を実現する情報管理システム Pagoda [*3] に集約されている。
Pagoda は特定の用途に特化した情報管理システムではなく、様々な課題や運用ニーズに対応できるようにするため、全ての情報を正規化した形式で保存する。
そのため Pagoda を利用するユーザは、ある運用ニーズに応じてシステムの中から関連する情報を探索、そこから必要な情報を精査、そして結果を取得（または更新）する。という作業を行う。
一方で LLM は、あるクエリに対し、そのコンテキストに応じて学習データの中から関連する要素を精査・抽出し、クエリに対して最適な形式に変換した結果を生成する。というプロセスを経る。
このように SSoT システムから必要な情報を取得（更新）する操作は、LLM モデルにおける生成プロセスと類似しており、同技術と親和的であると考える。
また LLM をシステム運用に応用した具体的な事例について、これまでの JANOG でも既に度々発表されており [*5, *6]、こうした技術によるシステム運用は一般化しつつあると考える。
我々はこれによって、新たな運用ニーズや課題が生じてから対処までの時間を、従来の「数週間〜数ヶ月」から「数十秒〜数分」に短縮し、
これと等価な結果を実現するシステムのソースコードの文量を、従来の 100 分の 1 以下にすることを目指す。
LLM と連携する技術について、先の JANOG55 におけるマルチエージェントによる NW 自動障害検出の発表「生成AIによるNetwork Automation ～LLMエージェントはネットワークオペレータになれるのか～」 [*6] では、サードパーティシステムのコンテキストを LLM に注入する手法として RAG を用いていた。
しかしその後 2024年11月に Anthropic 社から、MCP (Model Context Protocol) という技術 [*7] が登場し注目を集めている。
MCP は従来の RAG とエージェント化を LLM 非依存に実現できる仕組みとして知られ、現在までに 10,000 を超える MCP Server (MCP Client を介して LLM とサードパーティシステムとを連携させる仕組み) が公開されている[*8]。
その中には、公開から僅かひと月で 9,000 を超える GitHub Star を獲得する MCP Server [*9] もあり、その注目の高さが伺える。
本セッションでは MCP を用いて、Pagoda (SSoT) に蓄積した情報の探索・抽出・精査を LLM に実行させ「どの程度のことが実現できるか」といった実効性と、「どの程度のコード行数で実行できたか」といったコストについて示した上で、
SSoT と LLM によるシステム運用の有用性について、またそこに潜む新たな課題について議論をしたい。
[*1] https://www.janog.gr.jp/meeting/janog50/ssot/
[*2] https://developersblog.dmm.com/entry/2025/04/07/110000
[*3] https://github.com/dmm-com/pagoda
[*4] https://dmm-com.github.io/pagoda/advanced/custom_view/
[*5] https://www.janog.gr.jp/meeting/janog54/genai/
[*6] https://www.janog.gr.jp/meeting/janog55/llm/
[*7] https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
[*8] https://mcp.so/servers
[*9] https://github.com/microsoft/playwright-mcp
議論ポイント
SSoT について、どういった情報が SSoT に集約することで、どういった業務効率化の効果をもたらすかについて議論をしたい。
またシステムと LLM との連携について、（先の JANOG55 での発表 [*1] でも議論となったが）LLM がさも確実であるかのように誤情報を回答する（Hallucination と呼ばれる）問題については、MCP においても顕在であり、議論の的の一つとなると考える。
場所
国際会議場/3F
日時
Day3 2025年8月1日(金) 14:15～15:00(45分)
発表者
公開資料
その他
本プログラムはストリーミング配信予定です。
アーカイブ配信
本会議終了後、順次配信予定です。