Sentryの月間エラーを87%削減した話：sentry-cliの低コストAIトリアージ

Sentryのエラー通知をsentry-cliとAIトリアージで月間87%削減した事例を紹介。フロントエンドのエラー対応に多くの時間が費やされていた状況から、AIを用いてエラーの緊急度を判断し、対応時間を大幅に短縮した。Session Replayの空現象についても言及し、効率化への貢献を強調。

• Sentryの月間エラー通知がエンジニア3名で1日30分以上を消費していた問題を、AIトリアージで解決。
• Sentry CLIを使用し、MCPサーバーより低コストでAIにエラー情報の読み出しと初期判断を行わせる。
• AIはエラーの既知・ノイズ判断、分類、フィルタリングを行い、コード調査が必要なものをGitHub Issueとして起票。
• ローカルインデックス（Markdown）に判断結果を保存し、再調査の手間を省き、効率化を実現。
• この仕組みにより、Sentryの月間エラー数を87%削減し、エンジニアの作業時間を大幅に削減した。