誰もが質問でき、誰もが答えを得られる。AWS 上のソフトウェア、エージェント、ビジネス全体で何が起きているかをチームが把握するのを、Foam がどのようにサポートするのか

製品や機能を期限どおりにリリースするために何年も徹夜を重ねてきた Foam の創業者たちは、誰もが自分のソフトウェア、エージェント、ビジネスで何が起きているのかを質問し、根拠に基づいた回答を得られるプラットフォームの構築に乗り出しました。AWS 上に構築され、Amazon Bedrock を活用する Foam は、インストールするだけで利用を開始でき、アプリケーション、エージェント、インフラストラクチャ全体からテレメトリを収集・拡充し、AI エージェントを活用して、問題の根本原因の特定から製品やビジネスに関するインサイトの提供まで、さまざまなタスクを実行します​​。設定は不要で、学習のための時間も必要ありません。チームはただ質問するだけで利用できます。

Foam の出発点

Perla Gámez 氏にとって、誰かに尋ねるという選択肢はありませんでした。ソフトウェアの挙動を把握するには、十数種類のツールを行き来し、ログやトレースを手作業で掘り下げ、断片的な情報を繋ぎ合わせて答えを導き出す必要があり、その作業はしばしば深夜 2 時に及ぶこともありました。同氏は、BNPL (後払い決済) 企業に勤務していた際、個人貢献者 (IC) として収益を生み出す製品やユーザー向け機能を開発し、そもそもどの機能を構築すべきかを決定する役割も担っていました。これにより、彼女は製品全体を可視化しつつ 、システムの安定稼働にも責任 を 持つ立場にありました。その業務の大半は、ツール間での絶え間ないコンテキストスイッチを必要とするものでした。

今日に話を戻すと、オブザーバビリティツールは依然として断片化しており、その結果、監視の隙間が生じています。多くのチームが少なくとも 4 種類のオブザーバビリティツールを利用しており、大企業ではその数が数十種類に及ぶこともあります。こうした状況は、データの断片化を招き、人間やエージェントが状況を把握する上で不可欠なコンテキストの欠如を引き起こしています。

「それだけでは不十分で効果がありません」と、Foam の共同創設者兼エンジニアである Gámez 氏は説明します。「この問題がいまだに解決されていないのはなぜなのでしょうか。それに、このような環境で、どうやってより高速で魅力的な製品を開発しろというのでしょうか。」

自動的にセットアップされるオブザーバビリティ

Khosla Ventures が主導して資金調達を行った後、2025 年に設立された Foam は、エンジニアやカスタマーサポート、さらには非技術系の創業者に至るまで、すべてのチームメンバーに対し、ソフトウェア、エージェント、そしてビジネス全体で何が起きているかを把握する手段を提供しています。

手っ取り早い解決策として、チームが既に導入している監視ツールに AI を組み込むという方法があります。しかし、それは単にツール間のつなぎ合わせを自動化するに過ぎず、オブザーバビリティの断片化やデータの欠落といった根本的な制約を解消するものではありません。

Foam は、人間が分析できるようにデータを提示するのではなく、AIエージェントがその作業を直接行えるようにします。Foam は顧客のコードベースを読み取り、各サービスのスタックに合わせたカスタム Open Telemetry (OTEL) パッケージを構築し、それを導入するためのプルリクエストを作成します。そのため、チームはレビューとマージを行うだけで済みます。インストールは手離れがよく、2～5 時間で完了します。その後は Foam がテストトラフィックを実行し、新たな監視の隙間がないか継続的にチェックします。Foam は適切なインストゥルメンテーションを確実に実行するため、情報の欠落が生じません。すべてのログ、トレース、メトリクスが共通の ID で紐付けられた状態で収集されるため、得られる回答は完全かつ裏付けのあるものとなります。

質問をするのはエンジニアだけとは限りません。技術スタッフ以外のスタッフも、状況について疑問を抱くことがあります。しかし現状では、必要な答えを見つけるための専門知識が不足しています。Foam があれば、サポート部門は顧客がエラーに遭遇した理由を、財務部門は機能の実行にかかる費用を、そしてプロダクト部門は自社の担当者がユーザーを満足させられているかを尋ねることができます。誰もが平易な言葉で質問でき、かつ全員が同じデータから同じ証拠に基づいて回答を得ることができるのです。

Gámez 最高経営責任者（CEO）は、エンジニア以外の職種に向けたアピールポイントとして、「専門知識は一切不要である」という点を挙げています。「製品の至る所にカメラやセンサーが搭載されており、そこから得られるあらゆるデータは、コーディングの知識がない人にとっても読みやすく、かつ実用的な『カスタマーサポート向けの言葉』に変換されます。」

Foam のもう 1 つの差別化要因は、顧客に優しい価格設定です。既存のツールでは、チームが送信するテレメトリの量が増えるほど便利になる反面、コストも高くなるため、送信量を抑えようとするインセンティブが働いてしまいます。Foam はこのトレードオフを解消しました。顧客が支払うのは AI クレジットとストレージの料金のみで、それ以外の機能はすべて含まれています

「インセンティブの仕組みは歪んでいます」と Gámez 氏は言います。「送信するデータが多ければ多いほど、そこから引き出せる価値も高まるはずなのに、実際にはデータを送ることでペナルティを科されてしまうのです。当社にはそのような価格モデルはありません。」

成長のための基盤

クラウドネイティブなスタートアップ企業として、創業当初から AWS を基盤として構築を行ってきました。チームはワークロードの実行に Amazon Elastic Container Service (ECS) と Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)、ストレージに Amazon Simple Storage Service (S3)、顧客環境の分離にAmazon 仮想プライベートクラウド (VPC)、そしてネットワーク機能にAmazon Route 53を活用しています。AWS は、エンジニアがすでに理解している成熟したプラットフォームを提供したため、インフラに関する高度な専門知識がなくても、小規模なチームが迅速にシステムを構築することが可能になりました。

「まさに理想的な組み合わせでした」と Gámez 氏は語ります。「AWS は堅牢な製品であるだけでなく、素晴らしいエコシステムを備えており、事業の成長に合わせて連携先をさらに広げていける点を本当に高く評価しています。また、他のエンジニアも理解できる言語なので、新しいメンバーを迎え入れるのも容易です。」

この基盤があるからこそ、Foam は製品の進化に合わせて迅速に動くことができます。すべてが AWS 上で実行されるため、アーキテクチャの再構築にかかる期間は数か月ではなく、数日で済みます。「AWS には、複雑なアーキテクチャを構築するためのコンポーネントが揃っています」と Gámez 氏は言います。「インスタンスを大きくしたり、AWS の既存のサービスを追加したりするだけで、非常に強力な新しい機能を実現できるのです。」

Amazon Bedrock による AI のスケーリング

Foam は、本番環境でお客様をサポートするために必要な柔軟性、可用性、拡張性を AI プラットフォームに確保する上で、Amazon Bedrock を活用しています。「Bedrock は私たちにとって素晴らしい 製品です」と Gámez 氏は言います。「新しいモデルが登場すればすぐに試してみたくなりますし、すべてのソリューションを最適化するために、定期的にモデルを切り替えています。」

Foamは、モデルプロバイダーと直接統合するのではなく、可用性と運用の一貫性を重視して Bedrock を採用しています。需要の増加に伴い、Foam にはより高いトークンスループットが求められるようになりました。「1 分間あたりにより多くのトークンを処理する必要に迫られた際、AWS 以外には対応してくれるところがありませんでした」と Gámez 氏は付け加えます。Foamの 顧客基盤が拡大する中、Bedrock は、AI 機能を継続的に進化させつつ、信頼性の高い方法で事業を拡張していくための重要な存在となっています。

AWS Activate クレジットは、同製品の基盤となる研究開発の資金としても活用されています。Foam は、根本原因の特定精度に関するベンチマークや、11 の本番環境におけるクラスタリングおよびノイズ低減に関する調査結果など、研究の成果を公開しています。「私たちは多くの実験を行っています」と Gámez 氏は言います。「AWSから10 万米ドル分のクレジットの提供を受けていなければ、これほどの実験を行うことは到底不可能だったでしょう。」

隔離と大規模なサンドボックスによる信頼の構築

企業顧客にとって、単にインテリジェンスを備えているだけでは不十分であり、AI エージェントには安全な動作も求められます。そのため、Foamのエージェントは、顧客のコードベースやテレメトリを可視化しながら、機密システムや認証情報から隔離された状態を保つ必要があります。

自動的にセットアップされる製品であるため、その作業の重要性はさらに高まりました。Foam はインストルメンテーション自体を記述するので、プルリクエストをマージする前に安全な環境でインストールや検証のシミュレーションを行えるよう、各顧客の本番環境を再現したサンドボックスを必要とします。Foam は AWS 上で顧客ごとのサンドボックスを構築しており、Amazon ECS やスナップショットを活用して環境の立ち上げと整合性の維持を行っています。この機能はすでに稼働しており、製品の成長に合わせて拡張が進められています。

「お客様から直接 AWS アカウントが提供され、『当社のシステムや他社のシステムから隔離された環境になるよう、すべてのインフラをここで構築してほしい』と言われることもあります」と Gámez 氏は付け加えます。「つまり、こうした企業にとって、セキュリティを語る上で AWS は共通言語のようなものなのです。私たちが AWS を使っているなら、適切な暗号化が施されていると理解しているからです。」

スタートアップの速度で移動

AI 分野の中でも特に変化の激しい分野で活動する初期段階のスタートアップ企業である Foam は、急成長のペースを維持するために AWS を利用しています。Gámez 氏は、AWS スタートアップ支援チームと直接連絡が取れることで、技術的な質問にすばやく答え、要件の変化に応じて柔軟に対応できるようになったと述べています。

「私たちは非常に速いスピードで動いています」と彼女は言います。専用の Slack チャンネルと AWS ソリューションアーキテクトとの定期的なやり取りを通じて、Foam チームはインフラに関する意思決定を検証したり、事業の拡大に合わせて有益なアドバイスを得たりしています。「AWS チームと直接やり取りできるのは本当にありがたいです」と Gámez 氏は言います。「彼らは実際に私たちのインフラをチェックし、アドバイスまでしてくれています。」

Gámez 氏にとって、AWS のことが話題に上ることがほとんどないという点こそが重要です。「AWS について意識せずに済むということは、それだけ彼らが期待通りの仕事をしている証拠です。特に気にすることなく、ただ利用すればいいのですから。それに、リクエスト制限の引き上げが必要になった際も、専用チャネルの担当者は迅速に対応してくれます。本当に素晴らしいです。AWS は私たちがチャネルを設けている唯一のプロバイダーです。」

エージェントファーストの未来を見据えて

Foam の創業者たちが目指しているのは、 AIエージェントが事業運営だけでなくソフトウェアにも積極的に参加する未来です。このビジョンが、Foam の製品ロードマップを形作り続けています。「ただ機能する製品や便利なだけの製品には満足していません」と彼女は言います。「私たちが目指しているのは、使うのが楽しくなるような製品です。」Gámez 氏は その歩みにおいて AWS を重要なパートナーだと捉えています。「AWS よりも優れたパートナーは望めないでしょう。」