BlueCatはGigaOmの「GigaOm Radar for Network Observability v6 2026年」レポートで「リーダー」かつ「アウトパフォーマー」に選出され、3年連続の受賞を通じてネットワーク可観測性分野での継続的なイノベーションを示しています。レポートは、分散化・複雑化するハイブリッド環境でのエンドツーエンドの可視化、AI/ML主導の異常検出や相関分析、検証と予防的対応の重要性を強調し、可視化・分析・アクションを統合するプラットフォームへの移行を指摘します。BlueCatはDNS、DHCP、IPアドレスサービスによる信頼性の高いネットワークインテリジェンスを組み合わせた可観測性ポートフォリオを提供し、リアルタイムの可視化とトラフィック分析で運用成果の向上を支援すると述べています。
BlueCatは、2026年版「GigaOm Radar for Network Observability」において、3年連続で「リーダー」および「アウトパフォーマー」に選出されたことを誇りに思います。この継続的な評価は、イノベーションへのたゆまぬ注力と、ますます複雑化し、ビジネスに不可欠となるネットワークの要求に組織が対応できるよう支援するという当社の取り組みを浮き彫りにしています。
調査が明らかにしたこと
「2026年 GigaOm Radar for Network Observability」は、組織がハイブリッド、マルチクラウド、分散環境全体でより大きな複雑さに直面する中、市場が急速に進化していることを浮き彫りにしています。この調査では、統合プラットフォーム、AI駆動型の運用、そして可視化にとどまらず実用的な知見を提供するソリューションへの明確なシフトが示されています。
主な調査結果
1. 市場は「可視化」から「インテリジェンス」と「アクション」へと移行している
ネットワークの可観測性は、もはや単にデータを収集・可視化するだけのものではありません。本レポートは、最先端のプラットフォームには、単に何が起きているかを示すだけでなく、実用的なインサイト、迅速な根本原因分析、そして次に何をすべきかというガイダンスを提供することが期待されていることを明らかにしています。 要するに、問題を見える化することだけでは不十分であり、ツールは問題の解決を支援する必要がある。
2. AI/MLが主要な差別化要因になりつつある
GigaOmは、AIとMLを、どのベンダーが競争力を維持できるかを決定づける重要な要素として明確に指摘しており、異常検知、予測、自動化への注目が高まっている。 市場は、手動によるトラブルシューティングではなく、AI主導の運用へと移行しつつあります。
3. プラットフォームの統合が、単機能ソリューションに勝りつつある
本レポートは、断片化したツールに依存するのではなく、可視化、分析、および複数の機能を単一のソリューションに統合する、統一されたプラットフォームベースのアプローチへの明確な傾向を強調しています。
これがNet-Opsの専門家にとって意味すること
この調査結果は、ネットワークの可観測性が将来的に以下の要件を満たさなければならないことを示唆しています:
- 可視化にとどまらず、実用的な知見を提供し、チームが問題を迅速に把握して適切な次のステップを講じられるようにすること。
- AIや機械学習を活用して、検出、相関分析、対応を自動化し、手作業の負担を軽減して問題解決を加速させること。
- データと機能を単一のプラットフォームに統合し、サイロ化を解消するとともに、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジ環境にわたるエンドツーエンドの可視性を提供すること。
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本レポートで学べる内容:
- 主要なネットワーク可観測性ベンダーの強みとポジショニングの比較
- ますます複雑化する分散型ネットワークを管理するために必要な機能
- トラブルシューティングからセキュリティに至るまで、AI主導のイノベーションが運用をどのように変革しているか


