dd-audit-ai-activity

Audit Trail：AI アクティビティ監査

すべての Datadog MCP ツール呼び出しは、Bits AI SRE カテゴリの Audit Trail に記録されます。このスキルでは、組織内で AI アシスタントが行った操作（AI アシスタントを呼び出したユーザー、呼び出されたツール、影響を受けたリソース）を確認できます。

前提条件

pup auth login   # OAuth2 (recommended)
# or set DD_API_KEY + DD_APP_KEY with audit_logs_read scope

クエリ

指定した期間内のすべての MCP ツールアクティビティ

pup audit-logs search --query "@evt.name:\"MCP Server\"" --from 7d --limit 500 -o json \
  | jq '[.data[] | {
      timestamp: .attributes.timestamp,
      user: .attributes.attributes.usr.email,
      actor_type: .attributes.attributes.evt.actor.type,
      action: .attributes.attributes.action,
      resource_type: .attributes.attributes.asset.type,
      resource_id: .attributes.attributes.asset.id,
      ip: .attributes.attributes.network.client.ip,
      country: .attributes.attributes.network.client.geoip.country.name
    }]'

ユーザー別のアクティビティ（AI アシスタントを最も利用しているのは誰か？）

pup audit-logs search --query "@evt.name:\"MCP Server\"" --from 30d --limit 1000 -o json \
  | jq '[.data[] | .attributes.attributes.usr.email]
    | group_by(.)
    | map({user: .[0], tool_calls: length})
    | sort_by(-.tool_calls)'

AI ツール呼び出しによって変更されたリソース

pup audit-logs search \
  --query "@evt.name:\"MCP Server\" @action:(created OR modified OR deleted)" \
  --from 7d --limit 500 -o json \
  | jq '[.data[] | {
      timestamp: .attributes.timestamp,
      user: .attributes.attributes.usr.email,
      action: .attributes.attributes.action,
      resource_type: .attributes.attributes.asset.type,
      resource_id: .attributes.attributes.asset.id
    }]'

特定のユーザーの AI アクティビティ

pup audit-logs search \
  --query "@evt.name:\"MCP Server\" @usr.email:[email protected]" \
  --from 30d --limit 500 -o json \
  | jq '[.data[] | {
      timestamp: .attributes.timestamp,
      action: .attributes.attributes.action,
      resource_type: .attributes.attributes.asset.type,
      resource_id: .attributes.attributes.asset.id
    }]'

週次サマリーレポート

pup audit-logs search --query "@evt.name:\"MCP Server\"" --from 7d --limit 1000 -o json \
  | jq '{
      total_tool_calls: (.data | length),
      unique_users: ([.data[] | .attributes.attributes.usr.email] | unique | length),
      top_users: (
        [.data[] | .attributes.attributes.usr.email]
        | group_by(.)
        | map({user: .[0], calls: length})
        | sort_by(-.calls)
        | .[:5]
      ),
      actions_breakdown: (
        [.data[] | .attributes.attributes.action]
        | group_by(.)
        | map({action: .[0], count: length})
        | sort_by(-.count)
      ),
      resource_types: (
        [.data[] | .attributes.attributes.asset.type]
        | group_by(.)
        | map({type: .[0], count: length})
        | sort_by(-.count)
      )
    }'

異常のフラグ

シグナル	ガバナンス上の懸念
AI がモニターまたはダッシュボードに対して deleted アクションを実行	AI による破壊的な操作が想定されているか確認してください
AI が SUPPORT_USER として動作	Datadog サポートが組織に代わって AI を使用しています
初めて AI ツールを呼び出したユーザー	新しいユーザーが AI アシスタントにアクセスしています
短時間に大量のツール呼び出しがある	AI の自動化／一括利用の可能性があります
AI がユーザーの通常の範囲外のリソースにアクセス	AI セッションに過剰な権限が付与されている可能性があります

出力形式

AI Activity Audit — [Org] — [Date Range]

Total MCP tool calls: [N]
Unique users: [N]

Top users:
  [[email protected]]: [N] calls

Actions breakdown:
  accessed: [N]
  modified: [N]
  created: [N]
  deleted: [N]

Resource types affected:
  dashboard: [N]
  monitor: [N]

Anomalies:
  [List any flagged events with timestamp, user, action, resource]

コンテキスト

このスキルは、次の用途で特に役立ちます。

• セキュリティレビュー： AI の操作が承認され、想定された範囲内で行われたことを確認します
• コンプライアンス監査： AI アクティビティが記録され、特定のユーザーに紐付けられていることを示します
• ガバナンスレポート： 組織全体での AI アシスタントの導入状況とリスク範囲を把握します

AI アシスタントの操作を、これほど詳細に監査している可観測性ベンダーはほかにありません。

参考資料

• Bits AI SRE のドキュメント
• Audit Trail のイベント — Bits AI SRE カテゴリ
• MCP サーバーのセットアップ