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レジュメ ↓

30 件のバグ報告のうち 20 件は、開発者まで届かない

  • Metis 障害対応ポータル
  • AI
  • 2026 年 5 月から稼働中
  • 4 分

今回は AI が出てきます。主な仕事は、いい質問をすることです。

8 秒で読める

課題
1 日約 30 件の報告。その大半はバグではなく質問でした。
判断
LLM が報告を 1 件ずつ、システムのデータモデルや git のコードと照らし合わせ、質問、バグ、アイデアに振り分けます。
結果
30 件中約 20 件を、開発者なしで解決。繰り返しのエスカレーションは 4 か月で 30% 減りました。

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ファイル 03 · AI 障害対応ポータル
  1. 8 秒で読める

    課題
    1 日約 30 件の報告。その大半はバグではなく質問でした。
    判断
    LLM が報告を 1 件ずつ、システムのデータモデルや git のコードと照らし合わせ、質問、バグ、アイデアに振り分けます。
    結果
    30 件中約 20 件を、開発者なしで解決。繰り返しのエスカレーションは 4 か月で 30% 減りました。

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  2. ユーザーからたくさんのフィードバックが届きますが、大半はバグではなく質問です。それでも、誰かが 1 件ずつ読む必要がありました。

    届いた報告を優先度とステータスつきで並べた障害対応ポータルの一覧

    「バグ」の大半は質問だった。

  3. そこで最初の会話は Ask Metis が担当します。よくできたサポート担当や BA と同じように。何が起きましたか?本来どうなるはずでしたか?スクリーンショットを送れますか?

    何が起きたか、本来どうなるはずだったかを報告者に聞き、スクリーンショットを求める Ask Metis のチャット

    「壊れた」だけで終わらせず、手順を聞きます。

  4. それから下調べをします。データモデル、git のコード、すでにあるチケット。

    1. 新しい報告
    2. 詳細を聞く
    3. データモデル + git を確認
    4. 質問?その場で回答
    5. バグかアイデア?Jira へ

    30 件中約 20 件は、結局は質問です。それはその場で答えます。

  5. あなたの番

    本当にバグのときもあります。どうする?

    スクロールする前に、ひとつ選んでください。

  6. A. とりあえず自分で直そうとする
    B. 集めた情報を全部つけて、人に渡す 私の選択
    C. ユーザーに待ってもらう

    B。要約、スクリーンショット、セッション録画をすべて添付した状態で Jira チケットを起票します。

    原則 01

    自動化するのは質問で、判断ではない

    AI が集めて確認する。何を直すかは人が決める。

  7. 開発者は Jira で返信します。[external] タグのついた返信はポータルに表示されるので、誰もメッセージをコピーしなくてもユーザーに返事が届きます。

    [external]

    Jira のコメントを報告者に見えるようにする、たったひとつのタグ

  8. セッション録画には、本人が実際にクリックしたものが映ります。本人の記憶とは違うこともよくあります。

    原則 02

    録画を信じる

    人はやろうとしたことを説明します。録画は実際にやったことを映します。

  9. 数字を当ててください

    あなたの予想:10

    さあ、当ててみて。誰も見ていません。

  10. レシート · METIS 障害対応ポータル

    1 日の報告数
    ~30
    AI が解決
    ~20
    繰り返しのエスカレーション
    4 か月で -30%
    稼働開始
    2026 年 5 月
    ほかの利用先
    PRINT.COM
    開発者が読まずに済んだ件数 / 日
    ~20

    未読のチケットはゼロ

    1 日 20 件、開発者なしで。

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レシート

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次にやるなら

ユーザーが入力し終える前に、似たチケットでアシスタントが見つけた答えを見せる。

レシート · METIS 障害対応ポータル

1 日の報告数
~30
AI が解決
~20
繰り返しのエスカレーション
4 か月で -30%
稼働開始
2026 年 5 月
ほかの利用先
PRINT.COM
開発者が読まずに済んだ件数 / 日
~20

未読のチケットはゼロ

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