この記事は、BlueCatが2026年版『GigaOm Radar for Network Observability』で「リーダー」かつ「アウトパフォーマー」に選出され、3年連続受賞したことを報告します。ネットワークの複雑化するハイブリッド/マルチクラウド/エッジ環境での運用課題に対し、可視化・分析・アクションを統合するプラットフォームとAI/MLの活用がトラブルシューティング、パフォーマンス最適化、セキュリティ強化に寄与することを示しています。BlueCatはDNS、DHCP、IPアドレスサービス由来の信頼性の高いインテリジェンスとリアルタイム可視化、トラフィック分析、検証・保証機能を組み合わせたポートフォリオで、NetOpsのAI対応力と業務成果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取り組みと、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姿勢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、分散環境において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、主要な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指針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「見る」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. ポイントソリューションに代わってプラットフォームの統合が進んでいる
本レポートでは、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が強調されています。
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、エッジ環境全体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


