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。
主なポイント要点はAIの支援により生成されています。自動生成された要約には、時折誤りがあったり、重要な文脈が抜け落ちたりする場合があるため、完全な情報を得るには、必ずブログ記事の全文をご参照ください。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NetOps、SecOps、CloudOps運用で不可欠になっている理由を示します。Omdiaの調査は、AIが可視性、自動化、トラブルシューティングを変革し、企業が可観測性への支出を増加させていること、そして可観測性データのチーム間共有が運用上重要であることを明らかにしています。BlueCatは、DNS、DHCP、IPアドレスサービス由来の信頼性の高いネットワークインテリジェンスをリアルタイム可視化や詳細トラフィック分析と組み合わせることで、組織の可視性、コラボレーション、AI導入準備を支援する実践的な道筋を提供します。
Omdiaの調査で示された、エージェント型AIがネットワーク可観測性に与える主要な影響は何ですか？
Omdiaの調査は、エージェント型AIが可観測性を強化する主要な影響として、可視性の向上、自動化の推進、トラブルシューティングの高速化を挙げています。具体的には、AIが大量データから有用な洞察とコンテキストを抽出することで、運用担当者が問題の根本原因を迅速に特定できるようになり、対応時間が短縮されます。また、AIは繰り返しの運用タスクの自動化を可能にし、人的ミスを減らして運用効率を高めます。これらの変化が、組織による可観測性投資の加速につながっている点も報告されています。
BlueCatはどのようにして可観測性の洞察とネットワークインテリジェンスを提供しているのですか？
BlueCat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、および保証機能と、DNS、DHCP、IPアドレスサービスから得られ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ることで可観測性を提供しています。これにより、ネットワークおよびアプリケーションのパフォーマンスに関する実用的な洞察が得られ、NetOps、SecOps、CloudOps間での共同作業が容易になります。さらに、BlueCatはこれらの洞察を運用上の成果につなげるための実践的な道筋と、AI導入準備態勢向上の支援を提示しています。
調査で明らかになった企業の投資傾向と、それが運用に与える影響は何ですか？
調査は、企業がネットワークの可観測性に対する支出を増加させており、AI関連ソリューションへの投資が加速していることを示しています。投資の焦点は、より高精度な可視化、トラフィック分析、自動化機能、そしてチーム間で可観測性データを共有する基盤の構築にあります。この投資は、運用効率の向上、障害対応時間の短縮、セキュリティおよびクラウド運用との連携強化といった具体的な運用インパクトをもたらし、組織全体での可観測性活用が拡大する要因となっています。
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、マルチクラウド、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、オブザーバビリティ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強化を支援しています。
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ます
ネットワークの可観測性
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、可観測性の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依然として制限し続けています。
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記述への同意度。
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コンポーネントを容易に入手できるようになってきています。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。
この意味するところ
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。
ネットワークの可観測性におけるAIの未来について、さらに詳しいインサイトを入手しましょう！
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