JDDUG meetup #12@東京 レポート
20 Aug 2025
JDDUG meetup の第12回は、ウォンテッドリー様の会場で開催です。 ノスタルジックな雰囲気と現代的なスタジアムスタイルが融合した、魅力的な会場でした。
今回はウォンテッドリー株式会社 様に会場と軽食をご提供いただきました。ありがとうございます！
発表/LT
今回の発表/LTは計8本です。
- 発表1. ウォンテッドリーのアラート設計と Datadog 移行での知見 (@Kazuki Obata)
- 発表2. LLM productを安定運用するためのobservability (@Hiroyuki Moriya)
- 発表3. モノレポにおけるエラー管理 ~Runbook自動生成とチームメンションの最適化(@Iwamin)
- LT1. アノマリーの季節性調整でアラートノイズが80%減った (@yyoosshh)
- LT2. AI OCR API on LambdaをDatadogで可視化してみた (@Keisuke Miyaushiro)
- LT3. Datadog アンバサダーってなあに？ (@iret_hasunuma)
- LT4. Excel職人からの脱却：Datadog Sheetsを活用したデータ分析 (@Masaki Takeya)
- LT5. Datadog Distribution of OpenTelemetry Collector ( DDOT ) と戯れてみた (@tetsuya28)
JDDUGシール作りました
ユーザー会として制作しました。スポンサー確定したら量産してイベントで配布します。
発表1. ウォンテッドリーのアラート設計と Datadog 移行での知見
Wantedly では、他のツールからDatadogへ移行した際のアラート運用において通知が多過ぎて、重要なアラートが見逃されるといった課題に直面していました。本発表では、そうした”アラート疲れ”をどう乗り越え、チームにとって「快適なモニター設計」を実現したかを具体的な工夫とプロセス改善が語られました。
発表の面白い点
- 実際に経験した“アラート地獄”のエピソードは臨場感があり、多くのエンジニアが共感できる内容
- Datadog のタグや条件設定を活用した、ノイズ除去のテクニックが実践的
- 「快適さ」という抽象的なテーマを、技術的にどう設計するかという視点が新鮮
聞くことをお勧めする人
- Datadog を導入しているが、アラートの質に悩んでいるエンジニア
- アラート設計に人間中心の視点を取り入れたいテックリード
ウォンテッドリー株式会社 / 巨畠 和樹 @Kazuki Obata
発表2. LLM productを安定運用するためのobservability
LLMを活用したプロダクトは、従来のシステムとは異なる”予測不能な挙動”や”非決定的なレスポンス”を持つため、運用面での課題が多く存在します。本発表では、Datadog を単なる機能の話にとどまらず、開発・ステージング・本番という各環境に応じたモニタリング設計をどう構築したか、そしてAIを現実のプロダクトに活用しているという先駆的な取り組みが語られました。
発表の面白い点
- なぜ環境ごとのモニタリング設定が異なるのか理由がわかる
- LLM特有の課題への対応：レスポンスのばらつきやハルシネーションをどう運用につなげたかが具体的に語られる
- 実際にLLMを組み込んだプロダクトを運用している事例として、技術的にもビジネス的にも先進的
聞くことをお勧めする人
- LLMをプロダクトに組み込もうとしている開発者やPdM
- 商用環境でのLLM運用に興味がある技術者・研究者
株式会社IVRy（アイブリー） / Hiroyuki Moriya @Hiroyuki Moriya
発表3. モノレポにおけるエラー管理 ~Runbook自動生成とチームメンションの最適化
大規模なモノレポ環境では、エラー発生時に「誰が対応すべきか分からない」「Runbookが整備されていない」といった課題が頻発します。本発表では、エラー検知から対応までの流れを自動化し、Runbook の自動生成とチームメンションの最適化によって、対応の属人性を排除した事例が紹介されました。
発表の面白い点
- Datadog のモニターとタグ機能を活用し、エラーに紐づく Runbook を自動で提示する意思決定を支援する仕組みが実践的
- チーム構成や責任範囲に応じて、最適なメンション先を自動で選定する工夫がユニーク
- モノレポ特有の「誰がどのコードに責任を持つか分かりづらい」という課題に対し、Datadog を使った明快な解決策が提示される
聞くことをお勧めする人
- モノレポ環境でのエラー対応に課題を感じている開発チーム
- Datadog を使って Runbook や対応フローを自動化したい SRE
- 障害対応の属人性を減らし、チーム全体の運用効率を高めたいテックリードやマネージャー
newmo株式会社（ニューモ） / 岩見 彰太 @B_Sardine
LT1. アノマリー活用における調整の事例
Datadogのアノマリー検出機能を導入した際に直面した課題と、それを乗り越えるための季節性チューニングによる改善事例を紹介。
背景
ログ量が急増し、監視コストが360%も増加。アノマリー検出を導入したものの、アラートが多すぎて本質的な異常を見逃す事態に。季節性を考慮した調整により、アラート頻発が80%以上減少し、運用負荷が大幅に軽減された。
聞くことをお勧めする人
アラートのノイズに悩んでいる人、Datadogのアノマリー検出を活用したい人におすすめ。
株式会社カンリー / 吉村 智矢 @yyoosshh
LT2. AI OCR API on LambdaをDatadogで可視化してみた
書類処理業務で活用されるAI OCR APIを対象に、Datadog Lambda ExtensionとLLM Observabilityを使って、Lambda環境とLLMの挙動を可視化した事例を紹介。
背景
Lambdaでは少ない労力で自動的にメトリクス収集が可能に。LLM側では、障害発生時の調査に役立つ可視化ができるようになり、運用の信頼性向上につながった。
聞くことをお勧めする人
LambdaやAPIの可視化に課題がある人、Datadogの新機能を試してみたい人におすすめ。
株式会社ニーリー / 宮後 啓介 @Keisuke Miyaushiro
LT3. Datadog アンバサダーってなあに？
Datadogアンバサダーの活動内容や、ユーザーコミュニティとの関わり方を紹介。実際のイベント参加や情報発信の様子を通じて、アンバサダー制度の魅力を伝える。
背景
Datadogのユーザーコミュニティをもっと知ってもらい、参加のきっかけを作りたいという思いから。技術だけでなく、人とのつながりも価値になることを伝えたい。
聞くことをお勧めする人
Datadogのコミュニティに興味がある人、アンバサダー制度に関心がある人におすすめ。
アイレット株式会社 / 蓮沼 翔悟
LT4. Datadog SheetsでSLA報告を効率化してみた
6月に発表された新機能「Datadog Sheets」を使って、従来のExcelによる手作業分析から脱却し、効率的なSLA報告を実現した事例を紹介。
背景
外部ツールとしてExcelを使わず、Datadog内で完結する表計算機能を活用することで、分析作業の手間を削減。日々の業務におけるデータ活用の幅が広がった。
聞くことをお勧めする人
日々のデータ分析に時間がかかっている人、Excel運用に限界を感じている人におすすめ。
キンドリルジャパン株式会社 / 竹屋 正樹 masaki-takeya
LT5. Datadog Distribution of OpenTelemetry Collector (DDOT) と戯れてみた
DDOTを実際に触ってみた中で得られた知見や、OpenTelemetryとの連携の面白さを紹介。Datadogとの統合によるObservabilityの可能性を探る。
背景
DatadogとOpenTelemetryの連携に興味があり、実際に試してみた結果を共有したかったため。導入時の工夫やハマりどころも含めてリアルな体験を語る。
聞くことをお勧めする人
Observabilityに興味がある人、DDOTやOpenTelemetryを試してみたい人におすすめ。
株式会社AbemaTV / tetuya28 @tetsuya28
終わりに
登壇者・視聴者・運営の皆さま、本イベントにご参加いただき、誠にありがとうございました。イベント全体が温かく活気に満ちた雰囲気に包まれ、印象深い時間となりました。準備段階から当日の運営、そして後日のプレゼン投稿に至るまで、多大なるご協力を賜り、心より感謝申し上げます。
Datadogユーザー会の東京開催は、今後2〜3ヶ月に一度のペースで継続していく予定です。次回もぜひご参加いただけますと幸いです。
会場 38名 オンライン 44名 / 申込総数 102名(会場48 + オンライン54)