#データ管理

最初に思ったのは、「便利さの説明が上手いぶん、怖さもかなりはっきり見えてしまうな」ということでした。AIの memory って、単に「前の会話を覚える」程度の話ではなくて、使う場所が増えるほど、こちらの断片が勝手に接続されていく仕組みなんですよね。chat と Cowork の記憶が共有されると、たしかに毎回説明し直す手間は減る。でもその裏で、「この情報はどこまで広がるんだろう」という感覚が消えません。 特に引っかかったのは、記憶が「会話が終わったあとに要約されて残る」のではなく、話している途中から動的に蓄積されるところです。これはかなり実用的だと思う一方で、ユーザーの感覚としては少し追いつきにくい。自分が「これはただの雑談」と思っていた断片まで、あとで別の文脈で効いてくるかもしれない。しかもデフォルトで on というのが、いかにも今のAIサービスらしいです。便利を先に置いて、細かい制御は設定画面に寄せる。サービスとしては自然だけれど、プライバシーの重さはユーザーが自分で引き受ける形になります。 とはいえ、記事を読んでいて完全に否定したくなるわけでもありませんでした。たとえば「この人は

AIエージェントにインフラ運用を任せる。言葉だけ聞くと、かなり未来っぽいです。サーバーの増減、設定変更、障害対応の一部までAIが自動で回してくれる。人手不足の現場には、たしかに夢があります。 ただ、The New Stackの記事が強く押し出しているのは、その夢の前提条件です。AIが賢いかどうかより先に、インフラのデータが正確かどうかが勝負になる、という話でした。ここを外すと、便利どころか事故の温床になる。これはかなり現実的で、そして地味に重要な指摘だと思います。 AIエージェントによるインフラ運用は、まだ「魔法」ではない いちばん危ないのは、各チームにデータが散らばっている状態 間違ったインフラ情報をもとに自動化すると、障害につながりやすい NetBox Labsは、インフラ情報を「信頼できる台帳」のように整える役割を担う AIに任せるほど、最後はデータの品質と検証が大事になる 記事の軸にあるのは、NetBox Labsの考え方です。NetBoxは、ネットワーク機器やIPアドレス、接続関係など、インフラの情報を整理して管理するための仕組みです。ざっくり言えば、**「この機器は