Bits AI SRE（現Bits Investigation）とは？仕組み・料金・設定とBits Chat／Codeとの違い【2026年11月】

Bits AI SREは、Datadogのモニターのアラートを起点に、メトリクス・ログ・トレースなどを自分で照会して根本原因の候補と根拠を示すAIエージェントです。2025年12月2日に一般提供が始まり、2026年11月時点の公式ドキュメントと料金ページではBits Investigationという名前で載っています。旧ドキュメントのURL（/bits_ai/bits_ai_sre/）は、Bits Investigationのページへ301で転送されます。

この記事では、自動調査が起動する条件、AI Creditsで決まる料金と費用の上限の掛け方、権限・bits.md・APIの設定、調査結果から修正や操作へ進むBits Remediation、Bits ChatやBits Codeとの違いを、公式ドキュメントと料金ページで確認した内容で整理します。Datadog全体の仕組みはDatadogとは？何ができるか・仕組み・料金とCloudWatch/Zabbixとの違いで扱っています。

まとめ：Bits AI SRE（Bits Investigation）の要点

• 名前：Bits AI SREは現在のBits Investigationです。Bits AssistantはBits Chat、Bits AI Dev AgentはBits Codeに変わり、旧ドキュメントのURLはどれも新しいページへ301で転送されます。
• 動き方：仮説を立て、テレメトリを照会して検証・棄却を繰り返し、根拠のある結論か「結論不能」で終えます。Datadogの公表では、2026年10月時点の平均は1件約2分・約4ドルです。
• 自動調査の条件：モニターがalert状態へ遷移したときだけ起動します。既定では1モニターにつき24時間に1回、組織全体では15分に20件までです。
• 料金：AI Creditsで課金されます。US1サイトの料金表示では年契約が500クレジットで月500ドル、オンデマンドが1クレジット1.30ドルです。自動調査1件の目安は、2026年11月時点で約4クレジットです（10月上旬の表示は約6.5）。日本のAP1サイトの料金表示は、AI CreditsがUS1の1.25倍です。
• 精度の決め手：モニターのserviceタグ、モニターメッセージに書くランブックとリンク、bits.mdの命名ルール、調査結果へのフィードバックの4つです。

Bits AI SREからBits Investigationへの名称変更とBits AI製品群の分担

Bits AI SREは2025年6月のDASH 2025で限定提供として発表され、同年12月2日に一般提供へ移りました。一般提供時のプレスリリースでは、2,000以上の顧客環境で試験したと説明しています。その後、Bits AIの各製品は役割を表す名前に整理されました。検索で旧名称の情報に当たったときは、次の表で現行の名前に読み替えてください。

公式ドキュメントは、Bits Detectionで異常を見つけ、Bits Investigationで原因を調べ、Bits Remediationで手を打つという順番で各製品をつないでいます。Bits Detectionは、有効にすると重要度の高い100サービスを選んで監視を始めるプレビュー機能です。この記事で主に扱うのは、調査を担うBits Investigationです。

Bits Investigationの調査の流れ：起動条件から結論まで

調査を起動する入口と自動調査が動く条件

公式ドキュメントのInvestigate Issuesが挙げる入口は次のとおりです。

• モニターから手動：「Bits Investigation > Monitors > Supported」の一覧、モニターのステータスページ、イベントのサイドパネルにある「Investigate with Bits Investigation」から起動します。Slackではモニター通知に@Datadog Investigate this alertと返信します。
• モニターから自動：モニターの編集画面「Configure notifications & automations」で「Investigate with Bits Investigation」をオンにするか、一覧の「Auto-Investigate All」で複数のモニターをまとめて有効にします。
• Synthetic・RUM・Error Tracking：Syntheticテストのタイムライン、RUMの最適化ページや異常の「Investigate」ボタン、Error Trackingの課題パネル（プレビュー）から起動できます。
• 自由記述：「New Investigation」に症状・タグ・時間帯を書いて起動します。時間帯を書かなければ直近4時間が対象です。Slackのスレッド内で呼ぶと、スレッド全体が調査の前提情報になります。

自動調査は、モニターがalert状態に遷移した時点でだけ起動します。warnやno dataへの遷移、再通知（renotify）、テスト通知では起動しません。「テスト通知を送ったのに調査が始まらない」のは仕様どおりの動きです。自動調査の有効化はAPIとTerraformに対応していないため、モニターをコードで管理している組織でも、この設定だけは画面で行います。

対応するモニタータイプとAPMモニターの落とし穴

調査できるのは、Metric、Anomaly、Forecast、Integration、Outlier、Logs、APM、Composite、SLO、Synthetics（APIテスト・ブラウザテスト）、RUMの各モニターです。注意が必要なのはAPMで、対象はAPM Metricsタイプだけです。Trace AnalyticsタイプのAPMモニターでは自動調査を有効にできないので、APM Metricsタイプのモニターを作るか、症状を自由記述して調査を起動します。モニタータイプの選び方はDatadogモニターのタイプ選定と閾値設計：評価ウィンドウと通知テンプレートの実装手順にまとめています。

仮説ツリーで検証・棄却する推論と「結論不能」の扱い

調査はモニターのメッセージ、リンクされたランブック、過去のフィードバックを読んだうえで、原因の仮説を立てます。仮説ごとにテレメトリを照会し、裏付けがあれば掘り下げ、なければ棄却しながら、最も可能性の高い原因へ絞り込みます。データが足りず、根拠のある結論を出せないときは、調査を「結論不能（inconclusive）」として終えます。

経過は、実行中の判断を時系列で見る「Investigation Steps」と、完了後に仮説の分岐を木の形で見る「Hypothesis Tree」で確認できます。呼んだツールや照会したデータを1手ずつ表示するAgent Traceは、2026年3月5日の更新で加わりました。

速さと費用は短い間隔で変わっています。2026年11月2日のDatadogブログによると、一般提供時は1件平均25ドル・11分かかっていた調査が、2026年10月時点で約4ドル・約2分になりました。Datadog MCP Server経由でコードを実行し、複数のデータソースの照会と集計を1回のツール呼び出しで済ませるようにしたことが理由に挙げられています。2026年10月15日には、SRE向けに学習したモデルScout 1.0もクローズドプレビューで発表されました。ネット上の解説で「3〜4分」「6.5クレジット」とあるのは、この更新より前の数字です。

調査で参照するデータソースと外部連携の対応状況

調査に使えるDatadogのデータは、メトリクス、APMトレース、ログ、ダッシュボード、イベント、Change Tracking、ソースコード、Watchdog、RUM、Error Tracking、Network Path、Database Monitoring、Continuous Profilerです。ソースコードとして読めるのはGitHubだけで、GitHubインテグレーションを入れたうえで、APMのテレメトリにGitの情報を付けておく必要があります。

外部ツールとの連携と、調査結果の送り先は次のとおりです（Integrations and Settings・2026年11月確認）。

モニターに@slack-・@case-・@oncall-の通知先がすでに設定されていれば、調査結果はそこへ自動で投稿されます。1つのSlackワークスペースに接続できるDatadog組織は1つだけです。On-Callのエスカレーション設計はDatadog On-Callのスケジュールとエスカレーション設計：少人数運用の実装手順で解説しています。

Bits AI SREの料金：AI Creditsでの見積もり方

契約形態ごとの単価とAP1（日本）サイトの表示額

Bits Investigationは、Bits Chat・Bits Code・Bits Agent Builder・Bits Database Optimizationと同じAI Creditsで課金されます。Datadogの料金ページは、上部で選んだDatadogサイトごとに額が変わります。英語の料金一覧は既定でUS1、日本語の料金一覧は既定でAP1（日本）が選ばれています。2026年11月13日に確認した単価は次のとおりです。

AP1の額はAI Creditsのほか、Infrastructure Proの年契約（1ホスト月15ドル→18.75ドル）なども1.25倍ですが、End User Device Monitoringのように同額の製品もあり、一律ではありません。見積もりでは料金ページのDatadogサイトを自社が使っているサイトに合わせ、契約上の適用単価は営業窓口で確かめます。以下の試算はUS1の単価で計算しています。

機能ごとのクレジット消費と月の件数での試算

料金ページの「How Credits are Consumed」に載る1回あたりの目安は、2026年11月13日時点で次のとおりです。2026年10月上旬の表示はBits Investigationの自動調査が約6.5クレジットで、前述のブログが公表した平均費用の低下（約6.50ドル→約4ドル）に合わせて下がっています。古い数字で見積もると、費用を6割ほど多く見込むことになります。

どれも参考値で、調査の複雑さやモデルが読む情報の量で増減します。調査画面のチャットで質問した分は、Bits InvestigationではなくBits Chatの消費として数えられます。

年契約の500クレジット（月500ドル）は、オンデマンドなら約385クレジット分の金額です。自動調査に換算すると月およそ96件で、これを下回る組織はオンデマンドのほうが安くなります。月150件（約600クレジット）なら、年契約は500ドルに超過100クレジット分の130ドルを足して約630ドル、すべてオンデマンドなら約780ドルです。クレジットは毎月1日にリセットされ、余った分は繰り越せません。件数が月ごとに大きく変わる組織は、少なめに契約して超過分をオンデマンドで払うほうが無駄が出にくくなります。Datadog全体の課金単位はDatadogの料金体系と費用が膨らむ課金単位｜抑制策を実装目線で整理で整理しています。

自動調査の上限とAI Credit Limitsで費用を抑える設定

費用が膨らむのは、多数のグループを持つモニターが一斉にalertになったときです。マルチアラートのモニターはグループごとに1件の調査として数えられ、各グループがモニター単位・組織全体・15分ごとの上限に計上されます。公式ドキュメントの例では、12グループが同時に発火し、モニター単位の上限を5件にしていれば、自動で調査されるのは5グループで、残りは手動で起動します。上限は2系統で掛けます。

• 調査件数のレート制限：「Bits Investigation > Settings > Rate Limits」で設定します。既定はモニター単位が24時間に1回、組織全体が15分に20件までです。上限に達した後も手動調査は続けられます。
• AI Credit Limits：「Bits AI > AI Credits Management」で、組織全体・ロール・利用者・サービスアカウントの単位で月のクレジット上限を設定します。設定にはbilling_edit権限が必要です。

注意したいのは計上先です。AI Credit Limitsのドキュメントによると、手動の調査は起動した利用者、APIからの調査はAPIキーの持ち主に計上されますが、モニターから自動で起動した調査は「Autonomous Agents」に計上されます。利用者ごとの上限では自動調査の消費は止まらないので、自動調査を広げる組織は組織全体の上限を先に決めます。上限に達すると、APIからの起動はHTTP 429（AI_CREDITS_EXHAUSTED）で拒否されます。レート制限に当たった場合のエラーコードはINVESTIGATION_RATE_LIMIT_EXCEEDEDです。消費量はdatadog.estimated_usage.bits_investigation.ai_creditsメトリクスで追えるので、モニターを作っておけば請求前に増加に気づけます。

Bits Investigationの有効化と初期設定

権限：bits_investigations_readとwriteの割り当て

Bits Investigationに関わるRBAC権限は2つです。

どちらもマネージドロールには最初から入っています。カスタムロールを使う組織や既定ロールを変更した組織では、User Access Manage権限を持つ管理者が手で追加します。使わせたくない場合はすべてのロールからこの2つを外しますが、それだけでは有効にしたモニターの自動調査は止まりません。モニターごとに自動調査をオフにするか、「Plan & Usage > AI Credits」の組織単位のスイッチでAI Credits製品をまとめて止めます。手動調査の開始と完了、自動調査のオン・オフ、レート制限の変更はAudit Trailに記録されます。

モニターメッセージへのランブック・テレメトリリンクの設定

Bits Investigationは調査のたびにモニターのメッセージを読みます。最初に見るべきダッシュボードやログのURL、Confluenceのランブックやノートブックへのリンクを書いておくと、調査はそこから始まります。URLは特別な書式にしなくても読み取られます。以下は記述例で、URL・サービス名・通知先は自社環境の値に置き換えます。

{{#is_alert}}
checkout-service の 5xx 率が閾値を超えました。
最初に見るダッシュボード: https://app.datadoghq.com/dashboard/abc-123-def
エラーログ: https://app.datadoghq.com/logs?query=service%3Acheckout-service%20status%3Aerror
ランブック: https://example.atlassian.net/wiki/spaces/SRE/pages/123456
影響しやすい下流: payment-service, inventory-service
@slack-sre-alerts @oncall-checkout
{{/is_alert}}

あわせて、モニターのクエリをserviceで絞るかグループ化するか、モニターにserviceタグを付けます。serviceの情報がないと、調査はモニター名のような弱い手がかりに頼ります。古いランブックのリンクは、リンクがないより悪い結果を招きます。廃止したサービスのダッシュボードを調べに行ってしまうためです。

bits.mdによる命名の対応付けと既知のノイズの定義

bits.mdは「Bits Investigation > Settings > Bits.md」で編集するMarkdownで、調査のたびに読み込まれます。設定画面でInvestigationsとChatのどちらに使うかを選べます。精度向上のガイドは、説明文ではなくルールを書くよう求めています。「checkoutは決済サービスです」はテレメトリから推測できるので効きません。効くのは、ツールごとに名前が違うといった、推測できない事実です。

## 命名の対応
- アラートのタグ billing-svc と、APM・ログの billing_service は同じサービスとして扱う
- env はアラートとAPMでは env:blue-prod、ログでは env:prod。データソースを切り替えたら値を読み替える

## 既定のスコープ
- env の指定がないアラートは env:prod として調べる

## 既知のノイズ
- 毎日 02:00〜02:30 UTC の夜間バッチでCPUが上がるのは想定内
- カナリアリリース中のエラー率上昇は、事前に定めた許容範囲内で利用者への影響がない場合だけ想定内とする

書いた内容が効いているかは、本番の調査を待たずにBits Chatで確かめられます。「billing-svcはAPMとログで何というサービスか」と聞き、ルールどおりに答えなければ、説明文になっていないか、連携の権限やリンクが有効かを見直します。Chatと調査では知識の使い方が同じとは限らないので、Chatで確かめた後は、結論がわかっている過去の調査を再実行して結果が変わるかも確認します。調査が終わったら、結論が正しかったかをフィードバックします。正しいという評価も、根拠のリンクを添えた訂正も「メモリー」として保存され、似た調査で再利用されます。メモリーはMonitor Managementの画面で確認・削除できるので、サービス名を変えたときや原因が解消したときは古い訂正を消します。

Slack・API・pup CLI・MCP Serverからの調査起動

Slackでは@Datadog Investigate high CPU in ai-gateway in prod over the last 30 minutesのように依頼できます。プログラムから起動するときはBits AI APIのPOST /api/v2/bits-ai/investigationsを使います。認証はPersonal Access TokenかService Access TokenをBearerで渡し、bits_investigations_write権限が必要です。モニターのアラートを起点にする場合はmonitors_readも要ります。

curl -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/bits-ai/investigations" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${DD_BEARER_TOKEN}" \
  -d '{
    "data": {
      "type": "trigger_investigation_request",
      "attributes": {
        "trigger": {
          "type": "general_investigation",
          "general_investigation": {
            "description": "search-service の一部リクエストが空の結果を返している。10:00 UTC頃から",
            "tags": ["service:search-service", "env:prod"]
          }
        }
      }
    }
  }'

レスポンスに含まれる調査IDをGET /api/v2/bits-ai/investigations/{id}に渡すと結果を取得できます。descriptionは4,096文字までで、開始・終了時刻をUnixミリ秒で渡す形式もあります。AP1（日本）のエンドポイントはapi.ap1.datadoghq.comです。公式ドキュメントは「App is slow. What’s wrong?」のような曖昧な依頼を悪い例に挙げており、症状・タグ・時間帯を具体的に書くほど結果がよくなります。

コマンドラインでは、Datadogのpupでpup investigations list・get・triggerが使えます。ClaudeなどのAIクライアントからは、Datadog MCP Serverのinvestigatorツールセットを使います。モニターのアラート・自由記述・インシデントからの起動、検索、結果の取得、実行中の調査への追加指示（steer_bits_ai_investigation）の7ツールがあり、toolsets=allにも含まれます。接続手順はDatadog MCP Serverの接続手順｜toolsets選択と権限スコープの設計を参照してください。

Bits Remediationで調査結果から修正・操作へ進める設定

調査が結論を出すと、次の手として「コード修正」「トリアージ操作」「インフラ操作」が提示されます。これを担うのがBits Remediationで、一部の機能はプレビューです。

• コード修正：Bits Codeを設定済みなら、コード起因の原因を特定した調査では修正案が既定で自動生成されます。auto-pushを有効にすればプルリクエストも自動で作られ、既定では人が修正案からプルリクエストを作ります。
• トリアージ操作：Slackへのメッセージ送信、DatadogやPagerDutyでのインシデント作成、Datadog On-Callでの呼び出し、Work Managementの作業項目やJiraチケットの起票を、調査の内容を下書きに入れた状態で実行できます。
• インフラ操作（プレビュー）：Kubernetesのデプロイのロールバックやスケール、EC2インスタンスの再起動、Lambda関数の呼び出し、ECSサービスへの操作です。提案されたコマンドをコピーして自分で実行するか、承認ボタンでBitsに実行させます。

Bitsにインフラ操作を実行させるには、操作と対象リソースの両方を覆うガードレールが必要です。ガードレールがない操作は、提案はされても実行されません。ガードレールは操作の種類とservice:checkoutのようなタグで範囲を決め、「Ask」（指定した承認者の承認後に実行）か「Deny」（提案のみ）を選びます。作成にはguardrails_readとguardrails_write、承認にはbits_investigations_writeとguardrails_readの権限が必要です。Kubernetesでは、Cluster Agent 7.84.0以上とHelmチャート3.265.0以上（またはDatadog Operatorの最新版）、Remote Configurationの有効化、所有者を持たない（ownerless）Private Action Runnerが前提になります。

本番で最初に作るガードレールは、範囲を1サービスに絞ったDenyにします。提案は出ても実行はされないので、誤った操作が走る心配なく提案の当たり外れを数週間測れます。そのうえで、当たりの多い操作だけをAskに切り替えます。実行後は調査画面の「Verify Resolution」で問題が解消したかを確認でき、実行した操作はすべて「Action History」に、使われたガードレールや起動した人と一緒に記録されます。

自動調査を絞る基準と、導入を見送るべき環境

公式の精度向上ガイドは、Auto-Investigateを全モニターで有効にすることを勧めていません。ノイズの多い低優先度のアラートに調査が分散し、bits.md・ランブック・フィードバックの手入れも追いつかなくなるためです。有効にするのは、priority:p1（またはp2）で絞ったモニターと、notification:*で絞った、すでに人やチャンネルを呼び出しているモニターに限ります。アラートが多すぎる状態そのものを直すのが先なら、アラート疲れとは｜原因と対策を監視の実装視点で解説【2026年時点】から手を付けてください。

次の条件に当てはまる環境では、導入しても効果が出にくいと判断できます。

• テレメトリの大半がDatadogの外にある：Grafana・Splunkなどの外部連携はまだプレビューです。Datadogに入っているデータが少ないと、仮説を検証する材料が足りず、結論不能が増えます。
• モニターにserviceの情報がない：調査が対象サービスを取り違えやすくなります。自動調査を広げる前にタグを整備します。
• コード起因の障害が多いのに、ソースコードがGitHub以外にある：調査でコードを参照できるのはGitHubだけです。メトリクスやログで追える障害の調査には影響しません。Bits Code自体はGitLab（GitLab.comとSelf-Managed）、Azure DevOps Cloud、Bitbucket（Premiumプランのbitbucket.org）にも対応していますが、Azure DevOps ServerとBitbucket Data Center・Serverには対応していません。
• 政府向けサイトを使っている：app.ddog-gov.comとus2.ddog-gov.comは非対応で、FedRAMPの顧客もAI Credits製品を使えません。

効果は「Reports」タブで確かめます。モニター・利用者・サービス・チーム別の調査件数と、結論までの平均時間（mean time to conclusion）を追えます。結論までの平均時間は、復旧完了までを測るMTTRとは終了点が異なるため、直接は比べられません。導入効果は、同じ定義で計測した導入前後のMTTRと調査時間を分けて評価します。定義の違いはMTTRとは？計算式・MTBFとの違いと稼働率への影響、短縮策を実装目線で解説【2026年版】を参照してください。

国内の例では、Datadogが掲載するヌーラボの導入事例があります。50以上のサービスと35以上のAWSアカウントを少人数のSREチームで運用しており、アラートが届くとSlackから調査を起動しています。平均30分以上かかっていた低優先度アラートの調査は5分未満でトリアージできるようになったと紹介されています。ベンダーが掲載した事例なので、自社の見積もりにはReportsで測った数字を使ってください。監視と運用の体制づくりから相談したい場合は、保守運用 / 内製化支援でもお手伝いしています。

Bits Chat・Bits Code・ほかのAI SREエージェントとの使い分け

Bits Assistant（現Bits Chat）とBits Investigationは、人が聞いて答えを得る対話型か、アラートを起点に自分で調査を進める自律型かで分かれます。Bits ChatはWebアプリ・モバイルアプリ・Slack・Microsoft Teamsで使え、調査画面のチャットで仮説の根拠を聞いたり、ノートブックに要約させたりするのもBits Chatの機能です。Bits Code（旧Bits AI Dev Agent）は、調査が特定したコード起因の原因を受け取って修正のプルリクエストを作る側です。3つとも同じAI Creditsの枠から消費します。

Watchdogは異常を自動で検知する機能で、Bits Investigationは検知されたアラートの原因を調べる側です。Watchdogの検知結果は調査のデータソースの1つとして使われます。検知範囲はDatadog Watchdogの検知範囲と誤検知の抑え方｜手動モニターとの役割分担で解説しています。

2026年11月には、PagerDutyがSREエージェントのPaigeを3日に、DynatraceがSRE Agentを11日に一般提供しました。New Relicは旧SRE AgentをNew Relic Autopilotという名前で提供しています。比べるときの軸は、調べたいテレメトリがどこにあるかです。Bits Investigationが調べられるのは、基本的にDatadogに入っているデータです。AWSのリソースとデプロイ履歴が中心ならAWS DevOps Agentとは？料金・機能・権限と対応リージョン【2026年11月】、Dynatraceで監視しているならDynatraceとは？できることとOneAgent・AI根本原因分析の仕組み、導入手順、料金、Datadogとの選び分け【2026年11月】、AzureならAzure Copilotとは？旧Copilot in Azureの機能・6エージェント・料金【2026年11月】が候補になります。AWS DevOps Agentはエージェントが動いた秒数で、Bits Investigationは消費したAI Creditsで課金されるため、1件あたりの単価だけでは比べられません。過去に解決済みのインシデントを数件選び、同じ条件で調査させて結論と所要時間を比べるのが確実です。

導入前に確認するデータの扱いと対応サイト

一般提供時の発表では、HIPAAの規制対象のワークロードに対応し、RBACを備えると説明されています。製品ページは、外部のAIサービス事業者にデータを保持させない（zero data retention）ことを掲げています。調査の記録はDatadogのデータ保持期間の一覧で「アカウントの存続期間中」保持されるとされ、Bits Chatのメッセージ（15か月）やBits Codeが扱うソースコード（7日）とは期間が違います。

ドキュメントで非対応と明記されているサイトは、app.ddog-gov.comとus2.ddog-gov.comの2つです。日本のAP1（ap1.datadoghq.com）はAPIリファレンスにエンドポイントが載っています。Error Trackingからの起動とBits Remediationの一部機能は、AP1を含む商用サイトでプレビューとして案内されており、Bits Remediationは申請（Request Access）が必要です。Datadog製品全体には14日間の無料トライアルがあります。

よくある質問

Bits AI SREとBits Investigationは別の製品ですか？

同じ製品です。旧ドキュメントのURL（/bits_ai/bits_ai_sre/）はBits Investigationのページへ301で転送され、料金ページや権限名（bits_investigations_read／write）もBits Investigationの名前を使っています。

Bits AI SREの料金はいくらですか？

AI Creditsで課金され、US1サイトの料金表示では年契約が500クレジットで月500ドル、オンデマンドが1クレジット1.30ドルです。自動調査1件の目安は2026年11月時点で約4クレジットなので、オンデマンドなら1件およそ5.2ドルです。AP1（日本）サイトの料金表示では、500クレジットの年契約が月625ドル、オンデマンドが1クレジット1.625ドルです。

自動調査が起動しないのはなぜですか？

自動調査はalert状態への遷移でだけ起動し、warn・no data・再通知・テスト通知では起動しません。ほかに、対象外のモニタータイプ（APMのTrace Analyticsなど）であること、1モニター24時間1回・組織15分20件のレート制限、AI Creditsの組織上限に達していることも原因になります。

Bits AssistantとBits AI SREの違いは何ですか？

Bits Assistant（現Bits Chat）は、人が質問して答えを得る対話型です。Bits AI SRE（現Bits Investigation）は、アラートを起点に自分で仮説を立てて調査を進めます。調査画面で行うチャットはBits Chatの消費として計上されます。

Bits AI Dev Agentは何をするエージェントですか？

現在のBits Codeです。Datadogの観測データを使ってコードの問題を診断し、GitHub・GitLab・Azure DevOps Cloud・Bitbucket（Premium）にプルリクエストまたはマージリクエストを作ります。Bits Investigationがコード起因の原因を特定すると、修正案の作成を自動で引き継ぎます。1回のコード修正の目安は約5クレジットです。

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