AI時代のObservability設計 - PIIとAIの検索性を両立させ、自動修復する（実践編）

概要

AIが観測データを安全に活用できるよう、PII（個人情報）をHMACハッシュ化で保護しつつ検索性を維持し、自動修復まで繋げる実践的なObservability設計を解説している。

詳細内容

エアークローゼット社におけるAI向けObservability設計の実践編。AIがログやトレースを扱う際、非エンジニアがPIIにアクセスするリスクやモデルへの漏洩を防ぐため、6つの層（BQ Policy Tag、DLP、ログハッシュ化等）による多層防御を構築。特に、書き込み時と検索時の両端でHMACハッシュ化を行うことで、平文PIIを信頼境界（MCPサーバー内）に留めたままAIが特定の顧客ログを検索・相関分析できる仕組みを実現した。これにより、CI失敗やアラート検知からAIエージェントが自動で修正PRを作成する「自動修復」の基盤が整う。課題として、エラー設計（stacktraceの保持等）がAI運用の質を左右することを挙げている。また、議論セクションではキーローテーションやログの保持期間（Retention）と暗号的境界の整合性についても深く言及されている。

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