Grafana Labsは11月5日、「2026 State of Observability Report」日本版の調査結果を発表しました。
日本のITおよびエンジニアリング部門のリーダー50名を対象に、オブザーバビリティとAI活用の傾向を調べました。
AIの分析結果を信頼する条件として、判断の根拠や確信度を重視する傾向が明らかになりました。
記事の概要
調査はGrafana LabsがFuturum社傘下のETRと共同で実施しました。
2026年6月に、北米、日本、ラテンアメリカ、西欧の計300名を対象に調査しました。
日本では70%が、オブザーバビリティ導入の価値を「顧客体験・顧客維持」で説明しています。
この割合は北米53%、西欧66%、ラテンアメリカ52%を上回り、4地域で最も高い結果です。
AIの分析結果を信頼する条件では、54%が判断の根拠の説明を挙げました。
また42%が、AIの確信度を数値で示す「確信度スコア」を求めています。
AIによる自律的な修復の壁として、74%が規制・契約・社内ルールを挙げました。
LLMを活用したアプリケーションでは、35%がモデルやチームをまたぐAIコストの配分を課題に挙げました。
記事のポイント
- 顧客体験を重視： 日本のITリーダーの70%が、オブザーバビリティの価値を顧客体験・顧客維持の観点で説明しています。
- AIの判断を検証： AIを信頼する条件として、54%が判断の根拠、42%が確信度スコアを挙げています。
- 自律化の壁は規制： AIによる自律的な修復では、技術よりも規制・契約・社内ルールが大きな壁になっています。
このニュースがもたらす影響
- 導入検討企業： 導入効果を稼働率だけでなく顧客体験まで結び付けて測る必要があり、経営層への説明指標や評価方法を見直す契機になりそうです。
- AI運用責任者： 原因分析から自律修復へ広げる際は、判断の根拠や確信度を記録し、どの操作を誰の承認で許可するかを先に設計することが求められそうです。
- サービス提供者： 日本企業向けにはAIの分析精度だけでなく、根拠・確信度・コスト配分・ガバナンスを一体で可視化できる機能が選定時の差別化要素になる可能性があります。
このニュースの背景
日本のITリーダーは、オブザーバビリティ導入の価値を顧客体験・顧客維持の観点で説明する割合が、調査対象の4地域で最も高くなっています。
一方、AIの分析結果を信頼する条件として、判断の根拠や確信度スコアを重視する回答が多く、AIの出力を検証可能にするニーズが示されています。
AIによる自律的な修復では、技術的な信頼性よりも規制・契約・社内ルールが大きな壁として挙げられています。
LLMを活用したアプリケーションでは、モデルやチームをまたぐコスト配分の不明確さも課題となっており、AI利用の拡大に伴って管理対象が広がっています。
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グラファナラボ日本合同会社のプレスリリース（2026年11月5日 12時00分）【調査発表】Grafana Labs、「…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000188123.html