みなさん、こんにちは！株式会社BTM 人財推進本部の後藤です。
今回は、BTMから新しくプレスリリースされたばかりの自社新サービス
『Tracis（トレイシス）』の開発メンバーである、
柏木さんと有福さんにインタビューを行いました！
入社直後に大役を任され、わずか半年で生成AIを活用したプロダクトを形にしたお二人。
開発の裏舞台から、BTMだからこそ挑戦できた理由まで、
たっぷり語ってもらいました！
1.まずは自己紹介！前職とBTMでの現在地
ーーまずはお二人のこれまでのキャリアと、現在BTMで担当されている業務について教えてください！
柏木さん（2025年5月入社 / エンジニア歴：2018年〜 ）
前職では、AWSやAzureといったクラウド環境でのインフラ基盤構築を中心に、
アプリケーション側の開発までマルチに担当していました。
インフラとアプリ、両方の仕組みが分かるのが強みです！
昨年5月にBTMへ入社してからは、
有福さんと同じプロジェクトでAWSの大規模な基盤構築を担当しています。
今回の『Tracis』開発では、その強みを活かしてインフラ基盤構築や、MCP（Model Context Protocol）を活用したシステム連携などの土台部分を主導しました。
有福さん（2025年6月入社 / エンジニア歴：2022年〜 ）
私は2022年からエンジニアをしていて、キャリアとしては4年ちょっとになります。
前職ではAWSのソリューションアーキテクト（SA）として、
システムの最適な設計やインフラ構築をリードしていました。
設計だけでなく、自ら手を動かす開発まで一気通貫で手がけてきたのが特徴です。
昨年6月にBTMへ入社し、現在は柏木さんと一緒にAWSの案件を担当しています。
今回の『Tracis』開発では、これまでのSAとしての経験をフルに活かして、
ログの関連性からデータベースを構築する仕組みなど、全体の設計・開発領域を主導しました！
2.開発のきっかけは、入社直後の「2週間」だった
ーー今回リリースされた『Tracis（トレイシス）』ですが、どのような背景で開発が始まったのでしょうか？
有福： 実は、私たちがBTMに入社してすぐのタイミングで、
次の案件に参画するまでに少し時間が空いた時期があったんです。
その時に、上司の瀬﨑さんから
「AWSの参加型イベントに挑戦してみない？」と声をかけてもらいました。
柏木： 2週間という限られた期間で、与えられた題材をもとにシステムを構築して発表する、というイベントでした。
他メンバーが入っている案件で「システムにエラーが起きた時、
膨大なログの中から原因を検索したり調査したりするのがとにかく大変だ」という
リアルな課題を耳にしたんです。
有福： 「だったら、生成AIのエージェントを使って、ログ調査を自動化・効率化できるツールを自分たちで作っちゃおう！」となったのが、すべての始まりでした。
┗左：有福さん、右：柏木さん
3.セキュリティの壁を越えるTracisの「一番の推しポイント」
ーー『Tracis』の強みや、特にこだわった部分を教えてください。
有福： 私は主に設計部分を担当したのですが、
一番こだわったのは「セキュリティ」です。
世の中の多くのAIサービスはSaaS型（ネット経由で利用する形）が多いですが、
企業の重要なログをインターネット経由で外に出すのは、
セキュリティ的にNGなケースが非常に多いんですよね。
柏木： そこで『Tracis』はコンテナベースで動き、
お客様のプライベートなネットワーク環境内だけで完結する設計にしました。
データが一切外に出ないため、社外秘のログでも安心してAIに見せることができる。
これが、普通のチャットボットと『Tracis（AIエージェント）』の決定的な違いです！
4. 試行錯誤の日々、コストとの戦い
ーー開発の中で、最も苦労した壁は何でしたか？
柏木： 私は最初の2週間のインフラ構築ですね。当時は「Strands Agent」や
「MCP（Model Context Protocol）」って何！？という状態からのスタートで（笑）。
最先端すぎてネットに情報がほとんど転がっていなくて、
英語のドキュメントを1つずつ読み解きながら情報を吸い上げる作業が本当にタフでした。
有福： 私はAIエージェントの開発自体が初めてだったので、
やりながら覚えていくのが大変でしたね。
特に後半、AWSのマーケットプレイスに公開する直前で
「AIのトークン（消費量）に応じてコストが跳ね上がる」という問題に直面して……。
ーーテスト段階で、想定以上のコストがかかってしまったんですね。
有福： そうなんです。初期の設計だと、AIエージェントが原因を突き止めようと、
裏側でめちゃくちゃ遠回りな試行錯誤を繰り返してしまっていたんです。
そこで、もっとシンプルなルートで賢く処理できるように、
後半一気に設計を見直してチューニングを重ねました。
ここが一番の踏ん張りどころでしたね。
5. ハルシネーションを防ぐための裏側の工夫
ーーAI特有の「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」の対策はどうされていますか？
有福： ここに関しては、かなり試行錯誤を繰り返して特にこだわった部分の1つなので、皆さんにもお伝えしたいのですが……ごめんなさい、企業秘密です！（笑）
でも、しっかり事実に基づいた高精度な回答ができる仕組みはバッチリ仕込んであります！
ーー企業秘密なら仕方ないですね（笑）。
ちなみに「判断に迷う」ようなグレーゾーンなエラーが起きた時は、どう振る舞うのでしょう？
柏木： 『Tracis』は、曖昧なことに対して「憶測」で嘘の回答をしないように設計しています。
あくまで「こういうログがありました」という事実ベースで回答します。
有福： 解決（復旧）まで勝手にやってしまうのではなく、
ログの専門的な意味を噛み砕いて「解釈」を教えてくれる補助ツールなんです。
これによって、インフラに詳しくないエンジニアや、非エンジニアのメンバーでも、
一目でエラーの原因に当たりをつけられるようになっています。
6. リリースを迎えて、 そしてこれからの展望
ーー実際にリリースされ、既に好評だとお聞きしました。今の心境は？
柏木： とにかく達成感がすごいです！エラー調査って、
原因がわかるまでに2ターンも3ターンも深い調査が必要で、
何時間も工数がかかることが多いんですよね。
エンジニアが不在のときでも『Tracis』があれば復旧までのリードタイムを
劇的に短縮できるので、ぜひ多くの企業に使っていただきたいです。
有福： 実際に導入していただいた先でもすごく好評で、
作って本当によかったなと思います。でも、まだまだやりたいことはたくさんあります！
ーー今後はどのように『Tracis』を育てていきたいですか？
柏木： 今はCloudWatchのログやMySQLなどがメインなので、
より幅広いAWSのサービスやログ形式に対応できるように、
調査の幅を広げていきたいです。
有福： あとはユーザーの使いやすさですね。
最初はユーザー側である程度ドキュメントや環境を準備してもらう必要があるのですが
今後はそれすらも不要で、誰でも「ボタン一つで快適に」使えるレベルまで
ブラッシュアップしていきたいです。
7. 最後に：新しく入社する仲間へ。BTMなら、チャンスは「全員」にある
ーーこれからBTMへ入社される方も、こうした自社プロダクトに携わるチャンスはありますか？
柏木・有福： 「全然あります！むしろ、大歓迎です！」
有福： 私たち自身、入社してすぐにこの大きなチャンスを任せてもらえました。
年次や入社歴に関係なく、「やりたい！」と手を挙げれば
打席に立たせてくれるのがBTMのカルチャーです。
柏木： 現在、『Tracis』は基本的に私たち2名で回していますが、
これから導入企業様が増えていけば、もっと多くの仲間の力が必要になります。
AIエージェントの開発はもちろん、クラウドインフラグループ内では
他にも面白い新規プロジェクトがいくつも動いています。
最先端の技術を使って、世の中をラクにするプロダクトを一緒に作りたい方、
ぜひ私たちと一緒に働きましょう！
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