生成AIサービス向けCI/CD基盤モダナイゼーション
金融業界の厳格なセキュリティ要件下で、生成AI APIの頻繁なバージョンアップに耐えうるCI/CD基盤を構築
Executive Summary
経営課題
金融規制下の閉域環境で、生成AIサービスの急速なバージョンアップとセキュリティ要件を同時に満たす必要があった。
ROI・成果
- API運用工数70%削減
- 初動対応時間2時間→30分
- AIモデル更新リードタイム2日→30分
プロジェクト概要
クライアント
大手金融グループ
業界
金融・AIサービス
チーム規模
6名体制
技術スタック
Cloud
- AWS EKS
- Azure API Gateway
- Azure API Management
- ECR
Tools
- GitHub Actions
- Self-hosted Runner
- ArgoCD
- Prometheus
- Grafana
Ai
- OpenAI API
- Azure OpenAI Service
- LangChain
- Slack Bolt
背景・課題
金融規制下の閉域ネットワーク環境で、生成AIサービスの急速なバージョンアップに追従しつつ、監査対応とセキュリティ要件を満たすCI/CDパイプラインの構築が急務だった。
- 生成AIモデルの月2-3回のバージョンアップに対し、手動デプロイで2日かかっていた
- 金融規制によりパブリッククラウドのマネージドサービスが利用できない閉域環境
- AI APIの障害時、初動対応に平均2時間を要し顧客影響が拡大
- セキュリティ監査で指摘されたAPI認証・認可の不備
- 運用チーム3名で日々のAPI運用・監視・インシデント対応に追われ、改善リソースがない
ソリューション
Self-hosted Runnerによる閉域CI/CDとAzure/AWSハイブリッド環境のAPI管理層を設計。Slack連携によるユーザーサポート自動化で運用工数を大幅削減。
閉域CI/CD基盤
Self-hosted GitHub Actions + EKSでパブリックネットワークを経由しないセキュアなデプロイパイプライン
ハイブリッドAPI管理
Azure API Gateway + AWS EKSによるマルチクラウドAPI管理層
自動ロールバック
Canaryリリースと自動ロールバックによるAIモデル更新時のリスク最小化
Slack運用自動化
Slack Bolt + Lambdaによるユーザーサポート・インシデント通知の自動化
実装プロセス
Phase 1: 基盤構築（1-2ヶ月目）
- Self-hosted Runner環境の構築と閉域ネットワーク設定
- EKSクラスタ構築とnamespace分離によるマルチテナント対応
- Azure API Gateway + API ManagementによるAPIルーティング設計
Phase 2: CI/CDパイプライン構築（3-4ヶ月目）
- GitHub Actionsワークフローによるコンテナビルド・テスト・デプロイ自動化
- Canaryデプロイメント戦略の実装と自動ロールバック
- Slack Bolt アプリによる運用通知・ユーザーFAQ自動応答
Phase 3: 運用最適化（5-6ヶ月目）
- Prometheus + GrafanaによるAI APIメトリクス可視化・アラート設定
- セキュリティ監査対応ドキュメント自動生成パイプライン
- 運用マニュアル整備とインシデント対応フローの自動化
成果
API運用工数削減
70%
手動作業から自動化へ初動対応時間
30分
従来2時間→30分運用コスト最適化
25%
リソース最適配分セキュリティ監査
全項目クリア
監査対応自動化ビジネスインパクト
- AIモデル更新のリードタイムを2日から30分に短縮、迅速な価値提供を実現
- Slack自動応答によりエンドユーザーの問い合わせ対応工数を70%削減
- 金融規制要件を全項目クリアし、継続的なコンプライアンス遵守を自動化
- 運用チームが改善活動に注力できる体制を確立
生成AIサービスの運用は予想以上に手間がかかっていましたが、CI/CD基盤のモダナイゼーションにより、モデル更新もボタン一つで安全に行えるようになりました。金融規制という厳しい条件の中で、セキュリティとスピードを両立できたことは大きな成果です。