このページの本文へ

前へ 1 2 次へ

「動画の監視」「公開ダッシュボード」など顧客体験向上の新機能も

オブザーバビリティの負担増 New RelicはAIエージェントのエコシステムで解決

2025年03月24日 08時00分更新

文● 福澤陽介/TECH.ASCII.jp

  • この記事をはてなブックマークに追加
  • 本文印刷

 開発者向けに、APM(アプリケーションパフォーマンス管理)などの観測機能を提供するところから始まった“オブザーバビリティツール”。多種多様な洞察を得られるようになったが、膨大な量のアラートをさばいたり、理解したりすることが困難になりつつある。

 こうした課題を、AIエージェントをはじめとする生成AIで解決しようとしているのがNew Relicだ。同社は、2025年3月19日、インシデント対応のプロセスを高速化するAIエンジンのアップデートを発表した。

 同社の執行役員 技術統括 兼 CTOである松本大樹氏は、「オブザーバビリティの民主化をこれまで以上に進めるために、われわれは同ツールを進化させようとしている。具体的には、AIエンジンを強化して、システムの変化や障害を容易に理解・予知できる仕組みづくりに注力している」と説明する。

New Relic 執行役員 技術統括 兼 CTO 松本大樹氏

ビジネスのダウンタイム削減にAIエージェントを活用

 New Relicでは、2024年から生成AI機能の提供をスタートした。ひとつは、自然言語を介してオブザーバビリティツールを操作できる生成AIアシスタント。もうひとつが、LLMやベクトルDBを含むパフォーマンスやリソースを可視化する、生成AIアプリケーション向けのAPMである。

 そして、2025年から新たに注力するのが、“AIエージェント(Agentic AI)”の適用領域拡大である。同社は、ITシステムの課題をNew Relic単体だけで解決するのではなく、各社のAIエージェントとエコシステムを形成して、New RelicのAIエージェントと連携したり、情報を共有し合ったりすることで、対応できる問題を広げていくというアプローチをとる。

Agentic Orchestrationのアプローチ

 今回は、AIを用いてビジネスのダウンタイムを削減する、つまり、インシデントを検知して解決するまでの時間を短縮するためのAIエンジンの強化を発表した。現状、インシデント対応のプロセスは、さまざまなツールやデータソースを駆使する必要がある。情報のサイロ化などで効率が下がり、トラブルシュートが長期化しているものを、AIで解決するアップデートとなる。

 最初のアップデートが、初期対応に必要な情報をAIが自動収集する「Response Intelligence」だ。New RelicのIntelligent Engineが、複数のツールやデータをまたがり人が対応していた業務を代行。テレメトリーデータやITSMなど関連ツールの情報をNew Relicに集約して、「インシデントの影響分析」「過去の類件とその対応」「対応策」をまとめて提示してくれる。

Response Intelligence

 2つ目のアップデートが「Agentic Integrations」の強化だ。上記のResponse Intelligenceでも用いられる、関連ツールのAIエージェントとの連携が拡大した。これまでのGitHub CopilotやAmazon Q Businessに加えて、ServiceNowとGoogle GeminiのAIエージェントと連携。今後も、エコシステムを拡大していくことで、ツールの行き来やデータの突合などに割く時間が減り、インサイトに基づく意思決定に集中できるようになる。

 最後は「Predictions」の機能だ。AIが応答時間などの過去データを学習して、インシデント発生自体を予測。問題が起きる前にプロアクティブに対処できるようにする。New Relicのコンサルティング部 兼 製品技術部 部長である齊藤恒太氏は、「技術的なデータだけではなく、アクセス推移や離脱率、売上といったビジネス的なKPIも統合していくと、ビジネスの意思決定につながる予測も可能になっていくのではないか」と説明する。

Predictions

 この3つのAIエンジンの強化は、現在プレビュー版で提供されている。

前へ 1 2 次へ

カテゴリートップへ

アクセスランキング

  1. 1位

    ITトピック

    定説をくつがえすNTTの研究 体が理想通りに動かないのは「筋活動のタイミング」が主因

  2. 2位

    sponsored

    AWS黎明期を駆け抜けた後藤和貴の卒業――東京リージョン開設前夜からAI時代へつなぐ、エンジニアの心得

  3. 3位

    ITトピック

    インフラ技術者の7割が“OS・基盤技術の理解不足”に直面/AIを育てる新職種「AIトレーナー」は儲かるか? ほか

  4. 4位

    デジタル

    「ツーピザルール」はもう古い? AI開発でチームは少人数のジェネラリスト集団に

  5. 5位

    データセンター

    再編続く大手SIer系データセンターの現在地 AIによる電力コスト高騰にどう応えるか

  6. 6位

    データセンター

    物理容量33%アップ! 4000心の多心光ファイバケーブルが登場 フジクラが国内データセンター向けに

  7. 7位

    Team Leaders

    実はできる! Power Automateでテーブル設定済みのExcelファイルを新規作成する方法

  8. 8位

    ビジネス・開発

    AI人格に“老い”や“葛藤”を宿す実装論 それっぽく話すチャットボットから脱却するために

  9. 9位

    ビジネス

    “キャリア人材=即戦力”は幻想 活躍の鍵は「1年以上の支援」と「正確な情報提示」

  10. 10位

    ビジネス・開発

    日本企業には「オープンウェイトなLLM」が必要 アリババクラウドが日本の体制強化へ

集計期間:
2026年03月12日~2026年03月18日
  • 角川アスキー総合研究所