こんにちは。
InfraNexAIを運営しているkoshi（コシ）です。
2010年にインフラエンジニアとしてキャリアをスタートし、現在17年目です。
これまで、物理サーバー、Windows Server、Linux、Active Directory、VMware、ファイルサーバー、Microsoft 365、AWS、Power Platformなど、オンプレミスからクラウドまで、さまざまなインフラ環境に携わってきました。
設計・構築・運用・テストのほか、PM・PLとしてプロジェクトを進めた経験もあります。
現在は、これまで培ってきたインフラ技術を土台として、ChatGPT、Claude、MCP、Claude Code、PowerShellなどを実際に試しながら、生成AIと業務自動化をインフラエンジニアの仕事にどう生かせるかを検証しています。
これまで経験してきたこと
インフラエンジニアとして、主に次の領域を経験してきました。
- 物理サーバー、Windows Server、Linux
- Active Directory
- VMwareなどの仮想化環境
- ファイルサーバー、FSLogix
- Microsoft 365
- Dynamics 365、Power Platform
- AWSなどのクラウド環境
- インフラの設計・構築・運用・テスト
- PM・PLとしてのプロジェクト管理
すべての分野に同じ深さで精通しているわけではありません。
一方で、長くインフラ業務に携わる中で、技術だけでなく、設計書や手順書の作成、関係者との調整、テスト計画、障害調査など、現場で必要になるさまざまな仕事を経験してきました。
インフラエンジニアとして感じていること
インフラエンジニアの仕事は、サーバーやクラウドを構築するだけではありません。
要件を整理し、構成を考え、手順書を作り、テストを行い、問題が起きたときにはログや監視データから原因を調査します。
地道な確認作業も多く、思ったように進まないこともあります。
設定内容そのものが正しくても、環境差異や前提条件の見落としによって、うまく動かないことも珍しくありません。
私自身も、分からないことを調べ、試し、失敗し、修正することを繰り返しながら仕事を続けてきました。
だからこそ、このブログでは、完成した手順だけでなく、
- どこで迷ったのか
- 何が原因で失敗したのか
- どのように切り分けたのか
- 実際にどのコマンドを使ったのか
- 最終的にどう解決したのか
という過程も伝えたいと考えています。
AIに取り組んでいる理由
生成AIの進化によって、インフラエンジニアの仕事の進め方も変わり始めています。
PowerShellスクリプトの作成、ログの整理、手順書や設計資料の作成、技術調査、トラブルシューティングなど、これまで時間がかかっていた作業をAIで効率化できる場面が増えています。
ただし、AIが出した内容をそのまま本番環境で使えるわけではありません。
間違ったコマンドや、環境に合わない設定が出力されることもあります。
インフラ業務では、AIに任せる部分と、人間が確認・判断する部分を分けることが重要です。
私自身も、AIを単なる質問ツールとして使うのではなく、インフラ業務の調査、設計、検証、自動化にどのように組み込めるかを試しています。
うまくいった例だけでなく、期待した結果にならなかった例も含めて発信していきます。
InfraNexAIについて
InfraNexAIは、インフラエンジニアがAI・生成AI・業務自動化・クラウドを活用し、日々の業務効率と市場価値を高めるための専門ブログです。
主に、次のテーマを扱います。
- Windows Server、Linux、Active Directory
- VMware、FSLogix、ファイルサーバー
- Microsoft 365、AWS、クラウド
- PowerShell、スクリプト、業務自動化
- ChatGPT、Claude、MCP、Claude Code
- 生成AIを活用した技術調査や資料作成
- インフラエンジニアの資格・学習
- 転職、キャリアパス、将来性
一般的な技術情報を整理するだけでなく、実際に検証した結果、使用したコマンド、設定画面、エラー、失敗したポイント、トラブルへの対応方法などを、可能な範囲で掲載します。
情報発信で大切にしていること
InfraNexAIでは、公式情報、実際の検証結果、運営者個人の見解を、できる限り分けてお伝えします。
製品の仕様、サポート状況、設定方法などは、Microsoft、AWS、Anthropic、OpenAIなどが公開している公式ドキュメントを確認します。
一方で、実際の操作感、つまずいたポイント、業務での使いどころについては、私自身の検証結果や実務経験をもとに記載します。
技術情報やAIサービスの仕様は変更されることがあります。公開後も必要に応じて記事を見直し、古くなった情報や誤りが確認できた場合は修正します。
また、記事作成では生成AIを補助的に利用する場合がありますが、公開前に運営者が内容を確認し、公式情報や検証結果をもとに加筆・修正します。
守秘義務と記事内容について
業務で経験した内容を記事にする場合は、守秘義務に配慮します。
顧客名、勤務先、実際のサーバー名、IPアドレス、アカウント情報、内部構成など、組織や環境を特定できる情報は掲載しません。
実務で得た知見は、固有情報を削除し、一般的な環境でも参考にできる形へ置き換えて解説します。
また、InfraNexAIは、各製品メーカーやクラウド事業者が運営する公式サイトではありません。
本番環境への設定変更や契約に関する最終判断は、必ず所属組織のルール、最新の公式ドキュメント、サポート窓口などをご確認ください。
X・noteでの発信
Xとnoteでも、同じくコシとして活動しています。
Xとnoteでは、生成AIの仕組み、AIツールの使い方、仕事や副業への活用など、AIを中心に発信しています。
InfraNexAIでは、AIだけでなく、インフラ技術、クラウド、業務自動化、資格・学習、エンジニアとしてのキャリアまで含めて、より実践的な情報を発信します。
発信内容は媒体ごとに少し異なりますが、
AIを活用して、仕事と学びを前へ進める
という方向性は共通しています。
広告について
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広告の有無にかかわらず、良い点だけを並べるのではなく、注意点、向いている人、向いていない人など、読者が判断するために必要な情報をできる限り公平に掲載します。
このブログが、インフラ技術を学びたい方、AIや自動化を仕事に取り入れたい方、クラウドや新しい分野へスキルを広げたい方、今後のキャリアに悩んでいる方の参考になればうれしいです。