AIは2年連続で、オブザーバビリティの需要を牽引する最大の要因となりました。AIによってより多くのコードをリリースでき、インシデントの解決も迅速になった一方で、人によるレビューが追い付かない速度でのコード生成や、本番環境に投入される自律型エージェント、内部の把握が困難なレイヤーの追加によって、運用は以前よりも困難になっています。初期には生産性が上がったように見えても、その後のダウンタイムやトラブル対応、緊急修正によって効果が相殺されてしまう――それが「見せかけの高速化」です。

本レポートは、New RelicがEnterprise Technology Research（ETR）と共同で、IT・エンジニアリング分野のリーダーと実務担当者2,575名を対象に実施した調査を基に、AI時代の運用の実態と、信頼性を保ちながら実質的な高速化を実現するためのオブザーバビリティ戦略を解説します。

【本レポートのトピック】

1. 見えないAIエージェントという運用リスク
   AIエージェントを導入済みでありながら、監視しないまま運用している組織は24.6%に上ります。一方、AIエージェントを積極的に監視している組織では、42%がオブザーバビリティ投資から3倍以上のリターンを得たと回答しています。
    
2.  AI生成コードと本番環境の信頼性
   リーダーの82.6%が「AI生成コードによって堅牢なオブザーバビリティの重要性が高まっている」と回答しました。複数のAIコーディングツールが混在する中、OpenTelemetryでテレメトリーを標準化する意義を解説します。
    
3. システム停止のコストと、検知・復旧の実態
   深刻なシステム停止による年間コストは7,350万ドル。平均検知時間41.3分、平均復旧時間53.6分という現状や、ソフトウェア変更のデプロイ（30.2%）や環境の変更（29.8%）といった、制御可能な障害要因のリスクをデータで示します。

AIによる開発の高速化を、コストのかかるシステム停止ではなく持続的なイノベーションにつなげるために、ぜひ本レポートをお読みください。