MCP（Model Context Protocol）で AI と Splunk Observability Cloud を接続し、障害対応の全サイクルを自然言語だけで完了するデモです。 ▼ デモの流れ 1「調べて」— MCP ツールを自律的に呼び出してエラーの原因を特定 2「直して」— ソースコードのバグを発見・修正 3「確認して」— ビルド・デプロイ後、MCP でエラー率 0% を確認 4「報告して」— 再発防止策付きの障害報告レポートを自動生成 ▼ タイムスタンプ 0:00 MCP とは — Splunk Observability Cloud × AI の接続 0:52 デモ — 4つのプロンプトで障害対応 4:31 まとめ ▼ デモ環境 - Splunk Observability Cloud + MCP Server - OpenTelemetry 公式デモアプリ on Amazon EKS - AI コーディングツール: Claude Code（Anthropic） ▼ リンク - Splunk Observability Cloud無料トライアル版: https://www.splunk.com/ja_jp/download/o11y-cloud-free-trial.html - オブザーバビリティ分野でのAI活用についてはこちらのeBookから: https://www.splunk.com/ja_jp/form/ai-in-observability-smarter-faster-and-context-driven.html - Splunk Observability Cloud MCP Server: https://help.splunk.com/en/splunk-observability-cloud/splunk-ai-assistant/interact-with-your-observability-data-using-the-splunk-mcp-server - MCP（Model Context Protocol）: https://modelcontextprotocol.io/ - OpenTelemetry Demo: https://opentelemetry.io/docs/demo/ ▼ スピーカー 大谷 和紀 — Splunk Services Japan合同会社 Senior Solutions Architect, Observability #SplunkObservability #MCP #OpenTelemetry #AI #DevOps #障害対応 #オブザーバビリティ #SplunkJapan

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