NTTドコモビジネス株式会社
ログの原因調査と修正を開発者に提示
SDPFのネットワークオーケストレーター開発で利用（2026年5月の資料時点）。
複数サービスのログをElasticsearchへ集約し、読み取り専用MCPでGitHub Copilotへ渡す。開発者が原因調査・ソース特定・修正に利用し、人のレビューと既存テストを維持する。
チームは最近の修正で、平均の調査・開発時間が従来の約20%になったと報告。ログ集約・MCP・AI支援を合わせた仕組みの結果。
比較期間、件数、測定方法は未確認。Copilot単独の因果効果や、すべての開発・障害対応の改善率ではない。
AIと人の役割 確認できた範囲
- 活用の形
- ログの原因調査と修正を開発者に提示
- 役割の分類
- コード生成・開発支援・従業員の業務補助
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自社導入で確かめたいこと検討のヒント（編集メモ）
通常の障害対応への拡張は今後の計画で、実運用済みとしない。社名変更前のNTTコミュニケーションズと同法人で、NTTPCやNTTドコモとは区別する。
当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。
根拠を確かめる
導入企業の公式発表
NTTドコモビジネス公式エンジニアブログ（外部サイト）https://engineers.ntt.com/entry/202605-best-practice-dev/entry
出典ページ初回公開日：2026-05-27
詳しい記録・用途と導入条件
- 概要の詳しい記録
- 複数サービスのログをElasticsearchへ集約し、読み取り専用MCPでGitHub Copilotへ渡す。開発者が原因調査・ソース特定・修正に利用し、人のレビューと既存テストを維持する。
- 導入段階の詳しい記録
- SDPFのネットワークオーケストレーター開発で利用（2026年5月の資料時点）。
- 成果の詳しい記録
- チームは最近の修正で、平均の調査・開発時間が従来の約20%になったと報告。ログ集約・MCP・AI支援を合わせた仕組みの結果。
- 留意点の詳しい記録
- 比較期間、件数、測定方法は未確認。Copilot単独の因果効果や、すべての開発・障害対応の改善率ではない。
- 掲載名
- NTTドコモビジネス株式会社
- 対象業務
- ソフトウェア開発
- 取組・サービス
- ログの原因調査と修正を開発者に提示
- AIの使い方
- ログの原因調査と修正を開発者に提示
- 主に使う人
- 従業員向け
資料で確認できた導入規模
このサイトでは具体的な導入規模を確認できていません。
分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。
未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。
出典の日付・掲載履歴と確認状況
- このサイトへの初回掲載日時
- 2026/10/29 15:47:44 JST
- AI活用開始時期
- このサイトでは未確認
- 出典ページ最終更新日
- このサイトでは未確認
- 事例集掲載確認日
- このサイトでは未確認
- この事例の最終編集日時
- 2026/10/29 15:47:44 JST
- 出典閲覧日時
- 2026/10/29 15:44:52 JST
- 出典再確認日時
- 2026/10/29 15:47:22 JST
AI活用開始時期、出典の公開・更新日、このサイトへの掲載日、確認日は別の日時です。資料の日付から開始時期を推測していません。
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