AIがコードを書く時代になりました。Claude、ChatGPT、Gemini、Codex は、簡単なWebサービスなら数分で作ってしまいます。 しかし、実際にサービスを運用した経験のある人なら、あることをよく知っています。 サービスはコードを作って終わりではなく、運用が始まってからが本当のスタートです。 なぜ多くのAIサービスは「リリース」で止まってしまうのか？ 多くの人がAIにこう頼みます。 ECサイトを作って 予約システムを作って 顧客管理システムを作って AIは驚くほどの速さでプログラムを作ります。ところが、いざ実際に公開しようとすると、やるべきことが一気に増えます。 サーバーはどこにデプロイする？ データベースはどう作る？ SSL証明書は？ ドメインは？ CDNは？ ロードバランサーは？ バックアップは？ 障害が起きたら？ セキュリティは？ ログはどこで見る？ コストはどう下げる？ ここからは開発ではなく インフラ運用 の領域です。まさにこの地点で、多くのプロジェクトがリリース直前に止まってしまいます。 AIコーディングツールが解決したのは「作る速さ」であり、まだ残っているのは 「運用可能な状態までの距離」 です。 インフラを人が手作業で作る時代は終わりつつある 以前はインフラエンジニアがサーバーを一台ずつ構築していました。しかし現在、AWS・Azure・GCP では、ほとんどのインフラを コードで定義（Infrastructure as Code, IaC） できます。 例えば Webサーバー3台 データベース2台 ロードバランサー ファイアウォール モニタリング これらすべてを、人がコンソールでクリックするのではなく コードを一度実行するだけで自動生成 します。Terraform、Kubernetes、GitOps といった手法は、すでに現代のクラウド運用の標準になっています。 つまり、 インフラはもはや手作業ではなく、自動生成されるソフトウェア になりつつあります。 それでもなぜインフラの専門家が必要なのか？ 自動で作れるからといって、「どう作るべきか」がわかるわけではありません。 自動車を自動組み立てする工場があっても、 設計図が間違っていれば、間違った自動車...