2026年 Omdia リサーチレポート：エージェント型AI時代のネットワーク可観測性
AIを活用したネットワーク可観測性が、現代の運用において不可欠になりつつある理由――そして、NetOps、SecOps、クラウド各チームがこれを中心に連携を深めている理由。
主なポイントこの重要なポイントは、LLMがページをクロールし、その内容の概要をまとめたことで導き出されました。このレポートは、エージェント型AIを活用したネットワーク可観測性が現代の運用で不可欠になっている理由を示し、NetOps、SecOps、CloudOpsが可観測性を中心に連携を深めている実態を説明します。Omdiaの調査では、可観測性への支出増加とAIが期待に応える（あるいは上回る）実例が示され、LiveNXやBlueCatのソリューションがリアルタイム可視化、トラフィック分析、DNS/DHCP/IPサービス由来のネットワークインテリジェンスを組み合わせて実用的洞察を提供する点が強調されています。結果として、企業は運用効率、問題解決、チーム間コラボレーションの改善を目的に可観測性とAI対応機能への投資を加速させています。
Omdia調査で示されたネットワーク可観測性への支出傾向とその背景は何ですか？
Omdiaの2026年調査は、北米の中堅企業・大企業のネットワーク専門家385名を対象に行われ、ネットワーク可観測性への支出が増加すると予想されることを示しています。背景には、エージェント型AIが可視化、自動化、トラブルシューティングを変革し、運用上の不可欠な機能と見なされるようになった点があります。加えて、AIが可観測性に関する期待に応えたり上回ったりしているとの前提や、NetOps／SecOps間で可観測性データ共有が不可欠であるとの認識が、企業の投資加速を後押ししています。
BlueCatはネットワーク可観測性にどのような価値を提供すると述べていますか？
BlueCatは、ネットワーク可観測性の有効性は得られる洞察とコンテキストに依存すると指摘しています。同社のポートフォリオは、リアルタイムのネットワークパフォーマンス可視化、詳細なトラフィック分析、保証機能を組み合わせ、さらにDNS、DHCP、IPアドレスサービスからの信頼性の高いネットワークインテリジェンスを統合することで進化する要件に対応すると説明しています。これによりチームは実用的な洞察を得て、可視性、コラボレーション、AI対応力の向上へ向けた実践的な道筋を得られるとしています。
レポートが示すNetOps、SecOps、CloudOpsの連携が運用にもたらす具体的な効果は何ですか？
レポートは、NetOps、SecOps、CloudOpsが可観測性を中心にデータを共有し連携することが不可欠であると示しています。この連携により、可視化とトラブルシューティングの速度が向上し、セキュリティインシデントへの対応やクラウド環境でのパフォーマンス保証が改善されます。さらに、AIを活用した自動化と洞察により運用負荷が軽減され、チーム間の協調で問題の根本原因特定が迅速化されるため、全体の運用効率と信頼性が高まると報告しています。
AIを活用したアプリケーションが本番環境に導入されるにつれ、ネットワークは不可欠な要素であると同時に、リスクも増大しています。同時に、ハイブリッド環境、マルチクラウド環境、コンテナ化された環境の普及により、可視性は断片化し、管理がますます困難になっています。
従来の監視ツールだけではもはや不十分です。組織は、デジタル運用の継続に必要なコンテキスト、インテリジェンス、自動化を実現するため、AIや新たなエージェント型アーキテクチャによって強化されたネットワーク可観測性に注目しています。
その結果、ネットワーク可観測性はもはや単なる監視機能にとどまりません。AI駆動型システムを信頼性高く、かつ大規模に運用するための基盤となる要件になりつつあります。ネットワーク可観測性は、パフォーマンス、トラフィック、依存関係データを相関させることで、従来の監視の枠を超え、ネットワークで何が起きているかだけでなく、その理由も解明します。
調査が明らかにしたこと
本調査では、企業がどのように対応しているか、また依然としてどのような課題が残っているかを検証しています。調査では、セキュリティ運用、クラウド運用、DevOps、プラットフォームエンジニアリングの各部門による積極的な関与が浮き彫りになっており、可観測性がチーム横断的なコラボレーションの共通基盤として確立されつつあることが裏付けられています。 現在、多くの組織がネットワーク可観測性を、より広範なNetSecOpsイニシアチブの重要な柱と位置づけ、インシデント対応の迅速化とセキュリティ態勢の向上を支えるものとしています。
主要な調査指標
80%+
ネットワークの可観測性の向上が期待される
ネットワーク可観測性の
への支出が増加すると予想される
85%
AIが可観測性の面で期待に応えている、あるいはそれを上回っていると仮定する
ユースケース
70%
NetOpsとSecOpsの間で可観測性データを共有することは
不可欠である
これらの兆候は、明確な結論を示しています。ネットワークの可観測性は、もはやオプションのインフラストラクチャではありません。
それは戦略的な能力になりつつあります。
主な調査結果：
1. AIはオブザーバビリティに求められる役割を変えつつある
調査によると、AIはすでにネットワークのオブザーバビリティにおいて広く活用されており、各組織はパフォーマンスの最適化、セキュリティ脅威の特定、運用効率の向上にAIを活用しています。期待は高く、ほとんどの場合、AIは測定可能な価値をもたらしています。
エージェント型AIは、まだ発展途上ではあるものの、着実に勢いを増しています。現在、半数以上の組織が積極的に活用していると報告しており、チームが統合の簡素化、スキルギャップの解消、より自律的な運用への移行を図るにつれ、さらなる普及が見込まれています。
2. 可観測性がチーム間の融合を促進している
ネットワーク可観測性データは、もはやネットワークチームだけに限定されたものではありません。調査では、NetOpsとSecOps間の連携が強化されており、リスクの低減、対応時間の短縮、および協調的な意思決定を支援するために、可観測性に関する知見が共有されていることが浮き彫りになっています。
この融合は、ネットワーク、セキュリティ、クラウドの各チームが、複雑な環境を管理するために共有された可視性に依存する、統合された運用モデルへの広範な移行を反映しています。
3. 複雑さが依然として最大の障壁である
投資が増加しているにもかかわらず、ほとんどの企業は依然として3つ以上のネットワーク可観測性ツールに依存しています。 ツールの乱立、データの断片化、統合の課題が、オブザーバビリティ・イニシアチブの有効性を引き続き制限しています。
この調査からは、成功は単にデータをより多く収集することだけでなく、データを効果的に相関させ、チームが行動に移せるインサイトを提供することにかかっていることが明らかになっています。
図1：ネットワーク環境に関する各項目への同意度。
AI技術の普及と導入が進むにつれ、ネットワークの重要性がますます高まっているという点については、ほぼ全員が同意しています。詳細については、レポートをダウンロードしてご覧ください。
図2：ネットワーク可観測性における、あるいはそれと連携したAI技術の現状。
ネットワーク可観測性のベンダー各社は、自社製品にAI技術を組み込むべく精力的に取り組んでいる一方、オープンソースを利用したり独自のツールを開発したりしている企業も、AIコンポーネントをますます容易に入手できるようになっています。詳細については、レポートをダウンロードしてご覧ください。
これが意味すること
この調査結果は、将来のネットワーク可観測性が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：
- クラウド、WAN、データセンター、コンテナ環境全体にわたる包括的な可視性を提供すること
- 運用負担を増やすことなく、AIを活用した分析と自動化をサポートすること
- ネットワーク、セキュリティ、クラウドの各チーム間の連携を可能にすること
- AIワークロードやデジタル依存関係の拡大に合わせて拡張可能であること
可観測性を、ばらばらのツールの集合体ではなく、基盤となる機能として位置づける組織は、AI主導の運用をより効果的に支援できる立場に立つことになるでしょう。
ネットワークの
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レポートをダウンロードして、AI、特にエージェント型AIが、ネットワークの可観測性に求められる要件をどのように再定義しているかをご確認ください。
このレポートから学べる内容：
- ネットワーク可観測性が、現代のIT運用において「不可欠」な地位に達した理由
- パフォーマンスの最適化から脅威の検知まで、ネットワーク可観測性において最も急速に成長しているAIの活用事例
- エージェント型AIが、統合を簡素化し、スキルギャップを解消すると期待される理由