エージェント型AIの信頼性を実現する：AIオブザーバビリティが不可欠な理由

AIへの投資が加速する中、野心と実行の間にギャップが生じています。IDC^{の予測1によれば}、2028年までにAI支出はIT総支出の16.4%を占める見込みです。 しかしながら、^{ガートナー社²の予測}によれば^、2027年末までに40％を超える自律型AIプロジェクトが中止される見込みです。同様に、CIO調査では、88％のAIパイロットプロジェクトが、目標の不明確さ、データ準備の不十分さ、社内専門知識の不足により本番環境導入に至らないことが判明しています。こうした調査結果は、明確でスケーラビリティを有する成果を欠いた特注モデルや自律型AIへの投資が、研究開発とイノベーションから期待されるリターンを確実に危険に晒していることを示しています。

しかしながら、ガートナー社の^{別記事では}、2028年までに企業向けソフトウェアアプリケーションの33％にエージェント型AIが組み込まれると予測しています（2024年の1％未満から増加）。これにより、日常業務における意思決定の15％がエージェント型AIシステムによって自律的に行われるようになる見込みです。 その結果、Forrester^{社のブログ記事4では}、厳格な規制を受ける企業の40％が、データとAIガバナンスを統合し、より統合的で透明性が高く、説明責任を果たし、倫理的に責任あるAIアプローチへと移行すると予測しています。

これらの傾向は矛盾するものではありません。市場がAI、特にエージェント型AIを導入するための適切な手法を模索していることを示しています。エージェント型AIの成功は、AIの信頼性、安全性、そして競合他社に遅れを取らないためのビジネス目標・戦略との整合性に対する信頼に依存します。この信頼を獲得するには、データと戦略的目標の両方に深く統合された、AIネイティブなオブザーバビリティが不可欠です。

キー iインサイト e経営陣

• 現代のクラウドネイティブな企業プロジェクトは 、自社開発のAIを活用する場合も、エージェント型AIサービスを呼び出す場合も、 必ずAIネイティブなプロジェクトとなります 。 AI導入に向けた準備は、クラウド戦略と投資における主要な推進要因の一つです。同様に、トップパフォーマー企業の63%は、AIを活用するためにクラウド予算を増額しています。
• AI 投資の価値を実現しつつ リスクを管理するためには 、AI 相互作用の 信頼 性とガバナンスに関する可視性を 確保することが 、経営陣の新たな責務として浮上しています。 米国のアナリスト企業から EU の規制当局に至るまで、監視の強化、ビジネス目標との連携、AI システムの規制が必須となっています。
• AIを活用した分析技術とオブザーバビリティデータの統合は、AI変革における戦略的優位性をもたらします。オブザーバビリティとAIの融合により、チームはパイロット段階から本番環境への移行を加速し、AIに対する信頼性と透明性を高めることが可能となります。
• Dynatraceは 、AI動作のトレースとロギング、AIリソース利用の予測と最適化、ランタイムセキュリティによる意図しないAI動作からの保護など 、 クラウドおよび AIネイティブソフトウェアの標準を確立しています 。
• Dynatraceは、クラウドインフラストラクチャ、AIワークロード（チャットインターフェースやプロンプトから、Kubernetes上で動作するモデル、ツール、GPUまで）、さらに顧客体験やビジネスレイヤーに至るまで、単一の管理画面で統合されたフルスタックの可視性を提供します。 これにより、40以上の技術とハイパースケーラーや主要なエージェントフレームワークプロバイダーとの統合が急速に拡大する中、高度なAI駆動型クラウドネイティブサービスを確信を持って提供することが可能となります。

AIの台頭は複雑性の増大を伴い、経営陣の責任も増大します

組織は一般的に、複雑性とリスクが増大する5つの段階を経てAI導入を成熟させていきます：

1. プロンプト エンジニアリング（生成AIブーム）。単一のステップで自然言語プロンプトをLLMに与え、自動化されたテキスト処理と支援を実現します。
2. 検索拡張生成（デジタルサービスへのAI組み込み）。顧客サポート、自動化、意思決定のための多段階プロンプトエンジニアリングとLLMアクセス。
3. ファインチューニング済みモデル。精度向上とドメイン認識応答を実現するため、既存モデル上に追加で構築されたモデル群。
4. マルチモーダル生成AI。テキストを超えた様々なモダリティ（動画、音声、画像など）を組み合わせ、サービスの異質性と処理能力、相互依存性をさらに高めます。
5. エージェント型AI。複数のAIエージェントとクラウドネイティブデジタルサービスが相互に密接に連携し、自律的に特定の目標を達成します。エージェント型AIは、展開されるデジタルサービスインスタンスの数を倍増させ、ITの複雑性を大幅に増加させる可能性があります。

自律型AIの信頼性確保におけるオブザーバビリティの必要性

AI導入の複雑性が増すにつれ、信頼性の高い自律型AIの成果を適切に調整・管理するためには、オブザーバビリティが不可欠なフィードバック経路となります。

初期段階の導入においても、AIの監視、体験の調整、コスト管理、ガードレールの提供、責任あるガバナンスの実施が必要であることが明らかになっています。複雑さが増すにつれてリスクも高まるため、AIの深く文脈豊かなオブザーバビリティは厳密に必須となります。

AIを継続的に監視すべき7つの重要な理由

1. ビジネス価値。AI投資をビジネス目標に対して検証し、AIサービスのエンドユーザー価値を確認します。オブザーバビリティデータからビジネスインサイトを獲得します。
2. コスト とパフォーマンス の管理。AI運用および投資に関連する費用と持続可能性を監視・管理します。
3. セキュリティ。AIサービス間の相互作用に対する認識を高め、ハッキングや悪意のある影響のリスクを低減します。統合されたオブザーバビリティとセキュリティソリューションを活用し、リスクとコストを最小限に抑えます。
4. コンプライアンス。AIの出力が倫理的かつ偏りのないものであり、規制遵守要件を満たすためのガードレールに準拠していることを監視し、監査のためのトレーサビリティを提供します。AIの動作を観察し監査証跡を維持するため、大量のログとトレースが発生することを想定してください。
5. 正確性。AIエージェントが適切かつ正確に機能し、高品質な出力を生成していることを検証します。オブザーバビリティ技術を用いて、実行時の動作や
6. 信頼性。AIエージェントの健全性、スケーラビリティ、パフォーマンス、可用性を検証するためのトレーサビリティと根本原因分析を提供します。
7. コラボレーション。エージェント間およびエージェントと人間の間のコミュニケーションを管理し、人間が制御を維持し、上書きや責任を引き受ける手段を提供します。エンタープライズエコシステムと統合するオブザーバビリティプラットフォームからのイベントを自動化します。

Dynatraceを活用することで、経営陣はAI投資のROI管理における最大の課題の一つ、すなわちイノベーションのスピードとリスク、コスト、価値のバランスを取ることを解決できます。

DynatraceのAIオブザーバビリティでAIの成功率を高める

AIは単一のコンポーネントではありません。特にエージェント型AIは複数のレイヤーと技術で構成され、それぞれが包括的なコンテキスト内で監視されます。Dynatraceはすべてのレイヤーを完全にカバーし、チームが現代のクラウドおよびAIネイティブアプリケーションの完全なAIスタックを監視することを可能にします。レイヤーは以下の通りです：

• ビジネス – 成果を追跡：生産性の向上をもたらすか、サポートチケットを削減できるか、自律的に動作するか、投資に見合う価値があるか
• インフラストラクチャ – 利用率、飽和状態、エラー
• モデル – 正確性、精度/再現率、説明可能性
• セマンティックキャッシュおよびベクトルデータベース – ボリューム、分布
• オーケストレーション – パフォーマンス、バージョン、劣化
• エージェント層 – 自律エージェント、MCP
• アプリケーションの健全性 – 可用性、レイテンシ、信頼性

Dynatrace は、複雑なマルチクラウドおよびエージェント型 AI システムを自動的に監視、分析します。Grail® データレイクハウスは、大規模な並列処理により、すべてのデータをコンテキストとともに安全に統合、保存し、すべてのデータ信号を完全なコンテキストとともに統合します。また、Dynatrace Smartscape® リアルタイム依存関係マッピングテクノロジーにより、継続的に更新されます。

Davis® AI は、予測 AI、因果 AI、生成 AI を組み合わせて、決定論的な答えとインサイトを提供します。これにより、AutomationEngine のアクションが推進され、生産性、パフォーマンス、コストを最適化するための推奨事項がチームに提供されます。これらの利点により、チームは、信頼性、パフォーマンス、信頼性、制御性を損なうことなく、自信を持って AI を導入し、より迅速に、より優れた意思決定を行い、迅速にイノベーションを起こすことができます。

信頼性の高いエージェント型 AI プロジェクトに Dynatrace を選ぶ理由

フォーチュン 500™ 企業トップは、AI テクノロジーだけでなく、クラウドおよびエンタープライズスタック全体における投資収益率 (ROI) を最大化するために、Dynatrace を利用しています。Dynatrace は、ハイパースケーラーや主要な AI フレームワークプロバイダーとのパートナーシップを活用し、この急速に進化する分野における最新テクノロジーのオブザーバビリティを顧客に提供しています。

このたび発表されたNVIDIAとの協業は、差別化されたAIオブザーバビリティを提供するという当社の取り組みの一例です。DynatraceのAIオブザーバビリティは、インフラストラクチャやアプリケーションからモデルのパフォーマンス、エンドユーザー体験に至るまで、AIおよびLLMワークロードに対するリアルタイムかつエンドツーエンドのオブザーバビリティを実現します。これにより、企業はクラウド環境全体で信頼性と効率性を維持しながら、イノベーションの加速、コンプライアンスの確保、ミッションクリティカルなAIの自信を持ってのスケールアップが可能となります。

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¹ _{IDC Market Forecast, “Worldwide Artificial Intelligence IT Spending Forecast, 2024–2028,” October 2024,https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US52635424&pageType=PRINTFRIENDLY.}

² _{ガートナープレスリリース「ガートナー予測：2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40％以上が中止される見込み」、2025年6月25日、https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027}

_{GARTNERは、米国および国際的にGartner, Inc.および/またはその関連会社の登録商標およびサービスマークであり、本資料では許可を得て使用しております。すべての権利は留保されています。}

³ _{ガートナー記事「AIにおけるインテリジェントエージェントは、実際に単独で機能することが可能です。その方法をご紹介します。」トム・コショウ著、2024年10月1日、https://www.gartner.com/en/articles/intelligent-agent-in-ai。}

⁴ _{「2025年予測：AIの現実検証が長期的な成功への道筋を示す」、Forrester Research, Inc.、Jayesh ChaurasiaおよびSudha Maheshwari著、2024年10月22日、https://www.forrester.com/blogs/predictions-2025-artificial-intelligence/。}