OpenTelemetryとは？基本やメリット、課題をわかりやすく解説

OpenTelemetryとは？基本やメリット、課題をわかりやすく解説

現代のソフトウェア開発では、複雑化する分散システムを安定的に運用するために、オブザーバビリティ（可観測性）の重要性がこれまで以上に高まっています。
オブザーバビリティの実現には、システムの状態を正確に把握するためのデータが欠かせません。こうしたデータ取得を標準化する取り組みとして注目されているのが「OpenTelemetry」です。

OpenTelemetryは、言語やクラウド、実行環境に依存せず、観測データを統一された形式で取得できる強力なフレームワークです。実際に活用するには、仕組みやメリット、注意点について正しく理解しておく必要があります。

本記事では、OpenTelemetryとは何か、その役割や構成、導入によるメリットと課題をわかりやすく整理します。

OpenTelemetryとはトレース・メトリクス・ログを標準化して収集できるオープンソースプロジェクト

OpenTelemetry（略称：OTel）は、Cloud Native Computing Foundation（CNCF）が推進するオープンソースプロジェクトで、アプリケーションやサーバー、クラウド基盤から生成されるトレース・メトリクス・ログといったテレメトリーデータを標準化して、収集・転送するための仕組みを提供します。

近年、マイクロサービス化やマルチクラウド化の進展により、システムはますます複雑になっています。従来のように個別ツールで部分的に監視する方法では、分散化したシステム全体の挙動やパフォーマンスの問題を統合的に把握することが困難です。
OpenTelemetryは、このような環境でも一貫した観測を実現するための共通規格として設計されています。
また、オープンソースであることから、特定ベンダーに依存せず透明性と中立性を保ちながら開発が進められています。
CNCF傘下プロジェクトとして、多くのクラウドベンダーや企業が改善提案やコードを継続的に提供しており、コミュニティ主導で仕様の更新と機能拡張が活発に行われている点も大きな特徴です。

ここからは、主に下記の4つの要素について詳しく見ていきましょう。

＜OpenTelemetryの主要な要素＞

• 計装（Instrumentation）
• データモデル（Data Model）
• 通信プロトコル（OTLP）
• データ処理コンポーネント（Collector）

計装（Instrumentation）

OpenTelemetryには、アプリケーションやインフラリソースからトレース・メトリクス・ログを生成するための「計装（Instrumentation）」という仕組みがあります。
アプリケーションにOpenTelemetryのライブラリを組み込むコードベースの計装だけでなく、Kubernetesやサーバーなどのインフラ、Nginx、MySQLといったミドルウェアからメトリクスを収集する仕組みも提供されており、ベンダーに依存しない形式で観測データを生成できます。
計装には、言語やフレームワークごとに提供される自動計装がありますが、要件に応じて手動で計測ポイントを追加することも可能です。

データモデル（Data Model）

OpenTelemetryでは、テレメトリーデータをトレース・メトリクス・ログの3種類を中心に整理し、それぞれに明確なデータモデルを定義しています。

＜データモデル＞
・トレース（Trace）：リクエストがサービス間をどのように流れたかを表現するデータ
・メトリクス（Metrics）：CPU使用率やメモリ使用量、応答時間などの時系列データ
・ログ（Logs）：アプリケーションやサービスが出力するテキストデータ

これらのデータは、遅延箇所の特定、負荷状況の把握、エラー発生時の詳細調査など、問題分析に欠かせない情報源となります。
3種類のデータを標準化して扱えることが、複雑な分散システムでOpenTelemetryが重要視される理由です。

通信プロトコル（OTLP）

OpenTelemetryの主要な要素のひとつに、観測データを外部に送信するための通信プロトコル（OTLP）があります。
OTLPは、収集したデータをバックエンドへ送信するためのOpenTelemetry標準のデータ形式・通信仕様です。通信にはgRPCやHTTP（HTTPS）といった一般的なプロトコルを利用できるため、既存のネットワーク環境との親和性が高いのが特徴です。
トレース・メトリクス・ログの3種のデータを共通形式で扱えるように設計されているため、特定ベンダーに依存しない高い相互運用性を実現します。

データ処理コンポーネント（Collector）

OpenTelemetryには、各サービスで収集されたテレメトリーデータを受信・加工・転送するための標準コンポーネント（Collector）が用意されています。
Collectorを経由するメリットは、次のとおりです。

＜Collectorを経由するメリット＞
・コード変更なしでデータの変換や加工が可能
・複数のバックエンドへ同時送信が可能
・フィルタリングやバッチ処理などの高度な処理が可能
・エージェントを各アプリに入れず、インフラ側で一元管理可能
・OSやミドルウェア、Kubernetesなどのインフラ指標も統一フォーマットで収集可能

Collectorはベンダーに依存しない中立的な仕組みとして設計されており、複雑な分散システムにおけるテレメトリーデータの集約ポイントとして利用されています。

OpenTelemetryが扱うテレメトリーデータの特徴と活用方法

OpenTelemetryが取り扱う主要データは、システムの状態を観測するために欠かせない、トレース・メトリクス・ログの3種類です。
トレースは処理の流れ、メトリクスはシステムの状態、ログは詳細なイベント情報を示すもので、それぞれ異なる角度からシステムの挙動を捉えます。

これらのデータは単独でも有効ですが、組み合わせて活用することで、システムの状態を多面的に把握し、問題の原因をより正確に特定できるようになります。
原因特定の具体的な流れは、下記のとおりです。

＜問題発生時の原因特定の流れ＞
1. メトリクスでリソース負荷やレイテンシを確認
2. トレースで遅延箇所を特定
3. ログで実際のエラー内容や状況を確認

このように、トレース・メトリクス・ログを相関づけて扱える形で取得できる点が、OpenTelemetryの大きな強みです。

これを技術的に支えているのが、「コンテキスト伝播（Context Propagation）」と「セマンティック規約（Semantic Conventions）」という2つの仕組みです。

コンテキスト伝播は、「Trace ID」や「呼び出し元のID（Span ID）」といったトレースコンテキストを、サービス間でバケツリレーのように受け渡す仕組みです。
これにより、異なるサーバーやクラウドリージョンを跨いで処理が行われても、「どの処理がどこにつながるのか」という親子関係が途切れることはありません。

一方、セマンティック規約では、「ホスト名はhost.name」「クラウドのリージョンはcloud.region」といった属性名の命名ルールが厳密に定義されています。

この「つながる仕組み（伝播）」と「共通の命名ルール（規約）」が組み合わさることで、どのクラウドのどのサーバーで起きた問題なのか、それがどのリクエストに影響を及ぼしたのかを、一連のストーリーとして正確に特定できるようになるのです。

複雑な分散システムでは、トレース・メトリクス・ログといった情報がツールや形式ごとに分断されて管理されることが多く、必要なデータを横断的に確認しづらいため、全体像の把握や原因特定が難しくなるケースも少なくありません。

しかし、OpenTelemetryを使えば、データ同士の相関を保ったまま収集でき、問題の流れを一連のストーリーとして追跡し、根本原因を迅速かつ正確に特定できるようになります。

テレメトリーデータについては、下記の記事をご覧ください。
テレメトリーデータとは？収集方法、オブザーバビリティに必要な理由
https://newrelic.com/jp/blog/best-practices/what-is-telemetry-data#

OpenTelemetryの役割

OpenTelemetryは、システムのオブザーバビリティを高めるために必要なトレース、メトリクス、ログといったデータを標準形式で「生成（計装）・収集・加工・転送」するためのフレームワークです。
重要なのは、OpenTelemetry自体はデータの保存や可視化を行うのではなく、観測データを取得し、可視化・分析プラットフォームへ橋渡しするまでを担う標準化レイヤーとして機能する点です。
こうした役割を実現するために、OpenTelemetryは次の処理を担います。

＜OpenTelemetryの役割＞
・アプリケーションに計装を施し、トレース・メトリクス・ログなどを生成
・Collectorなどの標準コンポーネントでデータを整形
・OTLP形式で可視化・分析プラットフォームへ転送

例えば、New Relicなどのオブザーバビリティ・プラットフォームと組み合わせることで、OpenTelemetryで収集したデータを可視化し、ボトルネックや障害の根本原因を迅速に特定できるようになります。
このような構成により、OpenTelemetryは観測可能なシステムを支える基盤技術として、クラウドネイティブ時代の必須要素となっているのです。

OpenTelemetryによるオブザーバビリティについては、下記の記事をご覧ください。
初心者向けガイド：OpenTelemetryによるオブザーバビリティ
https://newrelic.com/jp/blog/best-practices/a-starters-guide-observability-with-opentelemetry

OpenTelemetryのメリット

OpenTelemetryは、従来の監視ツールや商用サービスにはない多くのメリットがあります。
ここでは、OpenTelemetryを導入することで得られる主なメリットについて解説します。

＜OpenTelemetryのメリット＞

• ベンダーロックインを回避できる
• 異なる言語や環境を横断して利用可能
• マルチクラウド・ハイブリッド環境に対応

ベンダーロックインを回避できる

OpenTelemetryの大きなメリットのひとつが、特定の監視ベンダーに依存しない設計である点です。
従来の監視ツールは独自フォーマットでデータを収集・管理するものも多く、一度導入するとほかのツールへ乗り換える際に大きな負担が発生する、いわゆる「ベンダーロックイン」が起こりやすくなります。

OpenTelemetryは、中立的な計装ライブラリと標準化されたプロトコル（OTLP）を採用しており、OTLP対応の可視化・分析ツールであれば相互運用が可能です。
そのため、将来的に監視基盤を変更する場合でも、コードの大規模な書き換えや構成の再設計を最小限に抑えつつ移行できるという大きな利点があります。

異なる言語や環境を横断して利用可能

OpenTelemetryは、Java、Python、Go、JavaScriptなどの主要言語に加え、.NET向けのSDKも提供しており、複数の技術スタックが混在する環境でも統一的に利用できます。

例えば、バックエンドがJava、バッチ処理がPython、フロントエンドがJavaScriptといったマルチスタック環境でも、OpenTelemetryを利用すれば一貫した形式で観測データを収集・管理可能です。
ただし、フロントエンド領域は開発が進行中の部分も多く、バックエンドほど成熟していないため、必要に応じて段階的な導入が推奨されます。

この特性は、チームごとに技術が異なる大規模な組織や、マイクロサービスアーキテクチャを採用するプロジェクトにおいて大きなメリットとなります。
システム全体で同じデータ形式を扱えるため、分析の効率やトラブルシューティングの精度が飛躍的に向上するでしょう。

マルチクラウド・ハイブリッド環境に対応

OpenTelemetryは、マルチクラウド・ハイブリッド環境に対応しており、複数の環境にまたがるシステムの挙動を一元的に監視できる点もメリットのひとつです。
オンプレミス、クラウド、コンテナ、サーバーレスなど、さまざまな実行環境からのデータ収集に対応しており、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloudといった主要クラウドサービスとも組み合わせて利用できます。
複雑なマルチクラウド・ハイブリッド構成でも、一貫したオブザーバビリティを保ちながら、システム全体の健全性を把握できます。
また、データ形式や収集フローをOpenTelemetryで統一できるため、環境ごとに異なる監視方式を使い分ける負担を減らすことができ、運用の効率化やコスト削減にもつながるでしょう。

OpenTelemetryの課題

OpenTelemetryは、オブザーバビリティを実現する上で重要な役割を担う一方、導入や運用の現場ではいくつかの課題も存在します。
ここでは、OpenTelemetryを活用する際に特に注意すべき代表的な課題をご紹介します。

＜OpenTelemetryの課題＞

• 学習コスト・運用コストがかかる
• 導入・設定が複雑になりやすい
• 領域によって成熟度に差がある
• 可視化や分析は別のプラットフォームが必要

学習コスト・運用コストがかる

OpenTelemetryはCNCF傘下の主要プロジェクトとして急速に進化しており、仕様変更や新機能の追加が頻繁に発生します。さらに、公式ドキュメントやコミュニティ資料など情報源が多岐にわたるため、必要な情報を追いきる工数が増えがちです。

特に、日本語情報や導入事例はまだ限定的で、開発者や運用担当者がみずから調査・検証を進める場面が少なくありません。
長期的な安定運用を目指す場合は、社内のノウハウ蓄積や外部パートナーとの連携が重要といえます。

導入・設定が複雑になりやすい

OpenTelemetryは柔軟性が高く、多様な環境に対応できる一方で、初期導入や構成が複雑になりやすいという課題があります。
主な導入ハードルは下記のとおりです。

＜導入ハードル＞
・言語ごとのSDKや自動計装方式の選定・構成
・必要に応じた計装コードの追加
・Collectorの設定の最適化

特にマイクロサービスアーキテクチャでは、サービスごとの計装やトレースIDの引き回し設定などが複雑になりやすい傾向があります。その結果、開発チームの負担が増加するケースも少なくありません。

また、データ量やコストを抑えつつ必要な情報を残すための「サンプリング・フィルタリング設定」は難易度が高い領域です。OpenTelemetryを自前で運用する場合、New Relicなどの商用ツールでは自動化されているような高度な制御を、みずから設計し、継続的に維持していく必要があります。

導入にあたっては、適用範囲を段階的に広げたり、外部支援を活用したりするなどのアプローチが効果的です。

領域によって成熟度に差がある

OpenTelemetryは多様な言語やデータタイプへの対応を進めていますが、領域ごとによって成熟度にばらつきがあります。

トレース・メトリクスに加えて、ログも多くの主要言語で安定版として提供されており、バックエンド向け言語（Java、Goなど）では全体的に実用性が高い状態です。
一方で、モバイルアプリ（iOS/Android）やリアルユーザーモニタリング（RUM）などのフロントエンド領域は、現時点（2026年1月）において仕様整備が続いており発展途上です。

そのため、これらの領域でOpenTelemetryを活用する場合は、追加ツールの併用や独自の計装実装が必要になるケースもあり、導入負荷が高くなる可能性があります。
まずはバックエンドから適用し、段階的にフロントエンド領域へ拡大していく方法が現実的です。

可視化や分析は別のプラットフォームが必要

OpenTelemetryは、テレメトリーデータを「生成（計装）・収集・加工・転送」して送り出すためのフレームワークであり、ダッシュボードによる可視化や高度な分析、アラート発報といった機能はOpenTelemetryプロジェクトでは提供していません。
そのため、実運用において収集したデータを活用するには、OSSや商用ツールなど別の可視化・分析プラットフォームと組み合わせて使う必要があります。
例えば、New Relicのようなオブザーバビリティ・プラットフォームを利用することで、収集したデータを一元的に可視化・分析し、アラートの設定や運用改善につなげることが可能になります。

また、「どのデータを、どのような粒度・しきい値で監視し、どのように分析するのか」といった監視設計も別途検討する必要があることに注意が必要です。

さらに、テレメトリーデータの保存先を自前で用意するのか、クラウドサービスを利用するのか、セキュリティやコンプライアンス要件をどのように満たすのかといった観点も含め、運用に適した構成を設計することが求められます。

OpenTelemetryと補完しあうNew Relic

OpenTelemetryで収集した観測データを効果的に活用するには、可視化・相関分析・アラート設計を担うプラットフォームが欠かせません。
その有力な選択肢が、OpenTelemetryと高い互換性を持つオブザーバビリティ・プラットフォームのNew Relicです。

New Relicは、OpenTelemetryをはじめとするオープン標準を尊重・推進する姿勢を明確に示しています。実際に、New RelicはOpenTelemetryプロジェクトの主要なコントリビューター（貢献者）の一社として、規格策定や機能開発をリードする立場にあります。
こうした「標準を作る側」としての関与があるからこそ、ベンダー中立性を重視したアーキテクチャを提供できている点も大きな特徴です。

ベンダーロックインを避けつつ、実用的で運用しやすい監視基盤を構築したい企業にとって、OpenTelemetryとNew Relicの併用は非常に合理的なアプローチといえるでしょう。
下記では、両者を組み合わせることで得られる主な利点をご紹介します。

＜New Relic活用の利点＞

• 公式サポートと豊富なドキュメントで学習コストを削減
• 導入・運用を簡素化できる
• 包括的なデータ統合と相関分析が可能
• ダッシュボードとAIOpsで監視設計を支援

公式サポートと豊富なドキュメントで学習コストを削減

OpenTelemetryは自由度の高いオープンソースである一方、仕様変更の頻度が高く、情報が複数のコミュニティなどに分散しているため、導入・運用には一定の調査と理解が求められます。
New RelicはOpenTelemetryの公式サポートパートナーとして、サンプルコード、実装ガイド、ベストプラクティスなどの豊富なドキュメントを提供しており、導入初期の学習負荷を軽減できます。
特に、日本語ドキュメントや国内向けサポートが充実している点は、日本企業にとって大きなメリットです。
OpenTelemetry単独では情報収集や設定が難しい部分も、New Relicのサポートやコンテンツを組み合わせることでスムーズに立ち上げが可能になります。

導入・運用を簡素化できる

OpenTelemetryは初期導入が複雑になることがあり、導入後も構成管理や移行判断が必要になるケースがあります。
New Relicでは下記の支援により、導入を簡素化しつつ、運用時の負担も抑えることが可能です。

＜導入・運用を簡素化するNew Relicの支援＞
・導入支援：OpenTelemetryのCollector設定や初期構成のセットアップをサポートし、専用インストーラーも利用可能
・計装の簡素化：主要言語・フレームワークを対象に、従来のNew Relicエージェントによる自動計装が可能
・段階的移行のサポート：自動計装エージェントとOpenTelemetryを併用しながら、徐々にOTelへ移行できる柔軟な構成に対応

既存の監視環境を活かしながらOpenTelemetry対応を進められる点は、企業にとって大きな利点です。

包括的なデータ統合と相関分析が可能

New Relicでは、OpenTelemetryで収集されたトレース・メトリクス・ログなどを単一のプラットフォーム上で一元的に管理・分析できます。
さらに、New Relicのエージェントで収集した「インフラ詳細データ」や「ユーザー体験データ（ブラウザ/モバイル）」と組み合わせることで、より深いインサイトを得ることが可能です。

例えば、OpenTelemetryで収集したアプリのトレース情報と、New Relicのエージェントが収集したKubernetesやサーバーの詳細なリソース状況を自動で紐づけることで、「アプリの遅延が、背後のインフラ高負荷によるものかどうか」を即座に判別できます。
これにより、問題の根本原因特定から改善策の検討・実行までのサイクルを大幅に短縮可能です。

ダッシュボードとAIOpsで監視設計を支援

New Relicは、収集したデータを即座にダッシュボードやアラートに組み込める仕組みを備えており、モニタリングの立ち上げをスムーズに進められることもメリットです。
さらに、AIOps機能（Applied Intelligence）を活用すれば、過去の傾向から機械学習が自動で異常を検知したり、大量のアラートを集約してノイズを低減したりできます。これにより、しきい値調整を含む監視設定や運用にかかる工数を大幅に削減できます。

また、New Relicがこれまで蓄積してきたダッシュボードテンプレートや知見はOpenTelemetry由来のデータにも適用できるため、既存のナレッジを活かした強固な監視体制を構築できます。

OpenTelemetryとNew Relicで実現するオブザーバビリティ

OpenTelemetryは、テレメトリーデータの収集と転送を標準化するオープンソースプロジェクトです。
クラウドネイティブ化により複雑化が増すシステムにおいて、一貫性のある観測基盤を構築するための土台として注目を集めています。

一方で、OpenTelemetry自体は「データの保存」「可視化」「相関分析」といった後段のフェーズを担っていないため、実際に監視運用を行うには別のプラットフォームとの連携が不可欠です。
そこで重要となるのが、オブザーバビリティ・プラットフォームであるNew Relicとの併用です。

New Relicは、OpenTelemetryで収集したテレメトリーデータを追加設定なしで取り込み、可視化・相関分析・アラート設定・ダッシュボード構築をひとつの環境で実行できます。
さらに、豊富なドキュメントやサポート体制により、OpenTelemetry単独では負担になりがちな学習コストや運用コストを大幅に軽減できます。

オープンソースの自由度とNew Relicの運用性を組み合わせることで、実践的かつ持続可能なオブザーバビリティ体制を構築可能です。
標準規格にもとづく観測データを最大限に活用したい企業にとって、OpenTelemetryとNew Relicの併用は非常に理にかなった選択肢といえるでしょう。