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Deductive AI社は2025年11月12日、ソフトウェアのデバッグや障害解析を自動化するAIプラットフォームを正式発表し、シードラウンドで750万ドル（約11億円）を調達しました。強化学習を用いたAIエージェントが、複雑なシステムの障害原因を数分で特定します。既に大手DoorDashでは年間1,000時間以上のエンジニア工数を削減しており、AIによるコード生成が加速する中で深刻化する「デバッグ危機」の解決策として注目されています。
なぜ今、このようなツールが求められるのでしょうか。背景には、AIコーディングアシスタントの普及があります。自然言語で手軽にコードを生成できる「Vibe coding」が広まる一方、生成されたコードは保守性が低く、デバッグはますます困難になっています。ある調査では、エンジニアが業務時間の最大50%をデバッグに費やしていると報告されており、この生産性のボトルネック解消が急務となっています。
Deductive AIの核心は、強化学習で訓練されたAIエージェントです。システムはコードやログから関係性をマッピングした「ナレッジグラフ」を構築し、障害発生時には複数のエージェントが連携して根本原因を突き止めます。既存の監視ツールが「何が起きたか」を示すのに対し、同社のAIは「なぜ起きたか」というコードレベルの因果関係まで解明する点が大きな違いです。
その効果は、導入企業で既に実証されています。食品デリバリー大手DoorDashでは、同社のAIを導入し、これまで数時間かかっていた障害調査が数分で完了するようになりました。結果として、年間1,000時間以上に相当するエンジニアの生産性を向上させ、収益への貢献も数百万ドル規模に上ると試算されています。
位置情報サービスのFoursquare社でも同様の成果が見られます。データ処理基盤であるApache Sparkのジョブ失敗原因の特定にかかる時間を90%削減することに成功。これにより、年間27万5,000ドル以上のコスト削減を実現しています。エンジニアは障害対応から解放され、より付加価値の高い業務に集中できるようになりました。
創業チームは、DatabricksやThoughtSpotといったデータ基盤のトップ企業出身者で構成され、技術的な信頼性は折り紙付きです。同社は今後、障害発生後の対応だけでなく、問題発生を予測する予防的な機能の開発も進める計画です。AIがコードを生成し、そのコードが引き起こす問題を別のAIが解決するという、新たなソフトウェア開発サイクルが始まろうとしています。