米Carvana、Claude TagでSlackの障害アラートの原因調査から修正まで自動化し、アラートを56%削減

Carvanaは、チーム全員が作業を見て途中から入れるSlack上のAIを、これまでに自前で2回作っていました。しかし、その保守に時間と人手がかかっていました。自作のボットは、チームごとの権限を保ったまま他のサービスにつなぐのに多くの追加作業が必要でした。卸売プラットフォームチームは、今後の保守が続くか分からないため、自作のツールを採用しませんでした。

Claude Tagが登場したとき、すぐに採用しました。決め手の一つは、指示・ツール・権限を1つのチームの用途に合わせてまとめた「バンドル」を、Slackのチャンネルに入れられることでした。クラウドのデータウェアハウスへの接続を1つ用意し、チームごとに自分の範囲のアクセスを与える別の識別も用意しました。

小売サイエンス、検証、卸売プラットフォームの各チームは、アラートをSlackで受け取ります。Claude Tagはそのチャンネルを見て自動で調査を始め、壊れたコードの持ち主を見つけて知らせ、チームが決めた形式で原因分析を投稿します。エンジニアは、その分析からプルリクエストを作るよう頼めます。検証チームでは、リリースごとにその1時間前の基準と、エラー・警告・ログ量を自動で比較しています。卸売プラットフォームチームでは、2週間、受付とアラートのチャンネルで試し、読み取り専用の権限でチケット、ビルド履歴、コードを確認させました。パイプラインとフィーチャーフラグを1時間ごとに確認させるチームもあります。

小売サイエンスのチャンネルでは、繰り返し起きる原因をClaude Tagが解消したことで、アラートの量が56%減りました。卸売プラットフォームチームでは、エンジニアが手作業で探していたチケット、ビルド履歴、コードをClaude Tagが確認することで、答えにたどり着く時間が65%短くなりました。

Claude Tagは社内で自然に広がり、最初は導入を見送っていた卸売プラットフォームチームも全面的に使うようになったとしています。社内の6つ前後のチームが、Claude Tagを土台にした共同作業の流れを作っています。