2026年の可観測性トレンド

AI駆動のオブザーバビリティー・ツールは、収集したテレメトリー・データに基づく意思決定を自動化し、生成AIを用いてダッシュボードにデータの可視化を統合し、機械学習によって得られた洞察を活用してワークフローを最適化できます。AIがもたらす新たな層の複雑性により、コストの監視、サイロの解消、分散システムのフルスタック全体での互換性と機能性の確保に関して、常に注意を払う必要性が生じます。

したがって、2026年のオブザーバビリティー環境における3つの重要なトレンドは次のとおりです。

1. オブザーバビリティー・プラットフォームはAIに対応するために、よりインテリジェントになる
   
2. オブザーバビリティーを全体的なコスト管理ストラテジーの一環として利用する
3. オープン・オブザーバビリティー標準の採用の増加

AI搭載のITを統合し依存するシステムが増えていくにつれて、オブザーバビリティー・プラットフォームをよりインテリジェントにすることが不可欠になります。オブザーバビリティー・インテリジェンスでは、AI駆動型のオブザーバビリティー・ツールの利用を増やすことが求められます。実質的に、AIを使用してAIを監視します。

コスト管理の観点から、クラウドネイティブ環境でオブザーバビリティー・ツールを効果的にデプロイするには、料金体系と互換性に特に注意を払う必要があります。予測とキャパシティ・プランニングを改善し、サービス・レベル目標を重視することで、支出を抑え、ベンダー・ロックインを回避することができます。

オブザーバビリティーの標準化は、OpenTelemetry（OTel）、Prometheus、Grafanaのようなオープンソースのテレメトリー標準やツールが、ワークロードにおける生成AIの使用に適応するにつれて、必要となります。共通規格を使用することで、組織は生成AIツール、機械学習モデル、AIエージェントが生成するオブザーバビリティー・データをスタックの他の部分と統合することができ、システムのパフォーマンスとメトリクスについてより包括的なビューを提供することができます。

オブザーバビリティーにおけるその他の主要なトレンドには、オブザーバビリティーの構成をコードのように管理するDevOpsの慣行である「コードとしてのオブザーバビリティ」や、組織が増加するオブザーバビリティー・アラートのより良い管理を目指す中で、ビジネス・クリティカルな機能におけるオブザーバビリティーへの注力が高まっていることなどがあります。

AIツールには、データを収集して使用するための新しい手法が必要です。多くの組織は、AIツールを理解し、効率的に導入し、ビジネス目標と確実に整合するようにするために、現在のオブザーバビリティー慣行を見直す必要性が出てきます。

オブザーバビリティーの観点から言えば、「インテリジェンス」とは、ITシステムからのテレメトリー・データの基本的な収集であり、そのデータを用いて異常を検出し、 根本原因分析を行い、問題のトラブルシューティングを行い、UXを改善し、最終的には問題を予測して発生を防ぐ能力を指します。

「2026年には、世界のより多くの側面がAIシステムによって処理されるようになり、それは最終的に、さまざまな方法で故障する可能性のあるインフラストラクチャー上で実行されます」と、IBMのAIOpsとInstanaオブザーバビリティー・プラットフォームのシニア技術スタッフであるArthur de Magalhaesは、IBM Thinkで語りました。

「これらのAIシステムを健全に保つために必要なインテリジェンスと速度も同時に増大しており、より革新的で強力なタイプのインテリジェンスを実装することが求められています。」

de MagalhaesはIBM Thinkで、オブザーバビリティー・インテリジェンスにおける2026年最大のトレンドは、AIエージェントの統合が増加していることであり、AIエージェントは、目標を達成するために必要なオブザーバビリティーのデータと洞察を取り込みます、と述べました。たとえば、ログ処理に特化したエージェントはログを分析し、パターンを抽出して異常を発見し、異なる機能を持つ他のエージェントと連携して中断を解消および防止し、平均修復時間（MTTR）の向上に寄与する場合もあります。

エージェントは、リソースの拡張、トラフィックの再ルーティング、サービスの再起動、デプロイメントのロールバック、データ・パイプラインの一時停止などのタスクも実行できます。これらと並行して、問題に対応が必要かどうか、どのようなアクションが適切か、ビジネス・ニーズに基づいてどの程度の緊急性があるかを決定する、自動化された意思決定エンジンが設定したパラメーターに基づいて行動することが増えてきています。

これらのガバナンスの決定をエージェントに委任するには、決定を裏付けるためのオブザーバビリティー・データが必要です。AIエージェントを効果的に統合したオブザーバビリティー・ソリューションは、人間による介入を最小限に抑えつつ、アクションの結果を観察し、モデルとポリシーを調整し、将来の意思決定を改善することができます。

2026年1月にOmdia社が発表した研究¹によると、調査の対象となったビジネス・リーダーの55パーセントが、テクノロジーへの支出について効果的な決定を下すために必要な情報が不足していると答えました。AIの成長は、この問題をさらに複雑にする可能性があります。

「AI機能を公開するサービスを提供する企業は、内部GPUコストを事前対応的に監視し、需要に応じて動的に規模を拡大・縮小しつつ、収益性を維持する必要があります」とde Magalhaesは述べます。オブザーバビリティーの実践は、このバランスを取るために不可欠です。

オブザーバビリティーは、組織がネットワークのパフォーマンスを評価し、いつどこにIT投資を行うべきかを決定する上で役立ちます。

エージェントや大規模言語モデル（LLM）などの高額なAIツールが、高価なグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の需要を押し上げる中で、組織はこれらのGPUを効率的に配置・活用し、顧客が最小限の障害でAIツールにアクセスできるようすることが極めて重要になります。オブザーバビリティー・データは、これらのGPUの配置と使用を最適化するために役立ち、組織が利益の喪失に陥ったり、コストをユーザーに転嫁したりすることなく、ユーザーがAIツールにアクセスできるようにします。

エージェント型AIには、これらのコストを管理する役割があります。あるユースケースでは、AIのオブザーバビリティーに特化したエージェントが、ハイブリッド・マルチクラウド環境のデータを分析し、GPUの購入と配置を最適化することで、実質的なコスト削減を実現できる可能性があります。

オブザーバビリティーは、企業のITの他の側面でもコスト管理に役立ちます。たとえば、オブザーバビリティー・ツールのパフォーマンス目標を維持（または改善）しながら、オブザーバビリティー・コストを削減することを目的として、オブザーバビリティー・ツールを使用してさまざまなITエコシステム構成とネットワーク・トポロジーを比較することを検討します。

キャパシティー・プランニング、つまり組織の生産能力と目標を達成するために必要なリソースを調査するプロセスも、オブザーバビリティー・ツールや監視ツールから得られるリアルタイムの洞察を活用して、コスト管理において一定の役割を果たすことができます。

技術スタックに生成AIモデルが増えるにつれて、既存のオブザーバビリティー・ツールやデータ・ソースと連携するための共通規格が必要になります。

オブザーバビリティーにおける標準化とは、オブザーバビリティー・データに共通の仕様とフレームワークを採用することを指し、多くの場合、コードを使用してテレメトリーを収集するインストルメンテーション・レベルで採用されます。

共通規格はデータの取り込みを合理化し、その分野におけるイノベーションを促進し、ベンダー・ロックインを回避する上で役立ちます。これは、サードパーティー・プロバイダーが所有していることが多く、その内部構造の可視性が限られている生成AIツールが、クラウドネイティブなIT環境に統合されるようになるにつれ、極めて重要になります。

「コミュニティーと企業での導入は、オブザーバビリティーにおける標準化において最も重要な要素です」とde MagalhaesはIBM考察するで語りました。「標準規格は大規模なコミュニティ・グループによって受け入れられ、採用される必要があり、その後すぐに、これらの標準を実際のシナリオに適用できるように、エンタープライズ・ベンダーから適切なサポートが必要となります。」

de Magalhaesによると、OpenTelemetryは2026年に生成AIオブザーバビリティー機能を次に進む強化する予定です。OTelの共通データ規格により、オブザーバビリティー・ベンダーはブラックボックス生成AIツールからのテレメトリーと残りのIT環境を関連付け、より詳細なエンド・ツー・エンドのビューを作成できるようになります。

2026年のその他の主要なトレンドとしては、コードとしてのオブザーバビリティーの成長と、ビジネス・クリティカルな機能に対するオブザーバビリティーの重点化が挙げられます。

オープン・スタンダードの採用の増加は、コードとしてのオブザーバビリティーの採用と相関しています。

コードとしてのオブザーバビリティーは、ソフトウェア開発の原則をオブザーバビリティーに適用するDevOpsプラクティスです。コードとしてのインフラストラクチャー（IaC）と同様に、コードとしてのオブザーバビリティーでは、構成ファイルの作成を通じてオブザーバビリティー・システムとポリシーを管理します。これらのファイルはバージョン管理され、プル・リクエストを通じて管理されます。これらのファイルは、オブザーバビリティー・ツールとユーザー・インターフェースの手動ナビゲーションを、コードのデプロイメントを反映させるプロセスに置き換えます。

「コードとしてのインフラストラクチャーを管理および実行するに採用するものと同じツールと概念が、コードとしてのオブザーバビリティーにも適用されます」とde Magalhaesは言います。

コードとしてのオブザーバビリティーとは、ソフトウェア・コードを自動的に追跡・デプロイするものと同様のCI/CDパイプラインをオブザーバビリティーの管理にも使用でき、テレメトリー・データの自動収集・分析・保持が可能になることを意味します。オープン・スタンダードによって管理される環境により、多様なネットワーク環境間でこのコードのデプロイメントと編集がよりシームレスになります。

OaC環境で作成される構成ファイルは、インストルメンテーション・ルール、アラート、ダッシュボード、SLOなどを通じて、テレメトリーを収集、視覚化、評価する方法を定義します。管理者は、IaCツールが需要に応えるために新しいサーバーを起動する際、例として、そのサーバーのオブザーバビリティーを取得するための付随する構成が生成されることを確認できます。

オブザーバビリティー・ツールがより強力で広く使用されるようになると、組織はビジネス成果に直接影響を与えるシステムにオブザーバビリティーの取り組みを集中させることが必要になります。

時間の経過とともにシステムのオブザーバビリティーが向上すると、それに伴うアラート疲労のリスクも生まれます。Omdia社が2025年11月に発表した研究によると²、アラート疲労は、運用テクノロジーというデリケートな分野のサイバーセキュリティー・チームにとってこれまでのところ最大の懸念事項であり、ITチームがインテリジェントかつ迅速にアラートを選別し、無関係なものや冗長なものを破棄することがいかに重要であるかを浮き彫りにしています。

de Magalhaesによると、アラートのボトルネックを軽減するために最も頻繁にリクエストされる方法は、アラートをビジネス上の成果に影響を与えるものに限定することです。したがって、ビジネス・オペレーションを直接実行するネットワークの部分について、特定のオブザーバビリティー・ストラテジーを開発することを検討する組織もあるかもしれません。

たとえば、サイト信頼性エンジニア（SRE）は、比較的緊急性の低いテスト環境でメモリーが不足しているホスト・サーバーの異常検知と、クレジット・カード取引を承認しており、すぐにインシデント対応を開始する必要がある本番環境でホストのメモリーが不足している場合の異常検知を区別するルールを作成できます。