統合テレメトリとコンテキストグラフによるAI SREのトラブルシューティングの迅速化

データチームはかつてないほど多くのテレメトリデータを利用できるようになりましたが、インシデント調査はそれほど迅速化されていません。AIが解決策になると考えるのは自然なことであり、多くの組織がAIレイヤーを追加し、それをAIサイトリライアビリティエンジニアリング（AI SRE）と呼んでいます。 

しかし、組織や顧客の信頼性に対する要求を満たそうと急ぐあまり、オブザーバビリティのためのAIの多くは、それをサポートするように設計されていないアーキテクチャに後付けされています。チームは迅速に出力を得られるかもしれませんが、ツールがデータプラットフォームに深く統合されていないため、後になって重要な情報が欠落していることに気づく場合があります。これでは効率的でも効果的でもありません。 

本ブログ記事では、調査のスピードと精度を実際に向上させるAI SREツールと、単にテレメトリデータを要約するだけのツールを分ける特徴について説明します。 

効果的なツールがどのようなものかを理解するために、まずは現在の調査のベースラインに実際にどれだけのコストがかかっているかを見ていきましょう。

インシデント調査がエンジニアリングの生産性に与える影響

Observe by Snowflakeのお客様から収集した情報によると、複雑なインシデントの調査のベースラインは、検出に10分、調査に120分、修復に15分、根本原因分析の実施に370分かかり、完了率はわずか30%です。¹何百人ものオンコールエンジニアが、複数のツールを使用し、カスタムクエリを作成し、一連のイベントをつなぎ合わせて問題を把握する必要があります。

これはObserve特有の見解ではありません。オブザーバビリティ業界全体において、モダンな分散システムからのテレメトリの指数関数的な増加が共通の課題を生み出しています。エンジニアリングチームはアラートを処理しきれず、重要なシグナルを見逃しており、結果としてインシデントの解決に時間がかかるようになっています。中程度に複雑なインシデントであっても、問題を発見して調査サイクルを完了するまでには複数のステップが必要になります。 

調査が困難になっている理由は構造的なものです。

• データ量が、レガシーなオブザーバビリティプラットフォームが処理できるように構築された容量を上回っています。

• マイクロサービスや相互接続されたシステムの増加により、システムの依存関係がより複雑になっています。 

• 根本原因に関する専門知識が少数のエンジニアに集中しています。 

• トレース階層のナビゲート、時間枠をまたいだログ分析の実施、サービス間の調査結果の統合といった実際の調査作業は、簡単に自動化できるものではありません。

複雑なシステムを運用している組織では、インシデント対応とその事後処理によってエンジニアリングのキャパシティが大幅に消費される可能性があります。ほとんどのチームが解決策としてAI SREを求めますが、すべてのAI SREが同じように機能するわけではありません。 

AI SREに求められる精度、低レイテンシー、コスト効率

AI SREがシンプルな自然言語のクエリにどれだけうまく応答できるかだけでは、オブザーバビリティツールとしての価値を判断するには不十分です。より重要な問題は、実装されたAI SREが真に役立つようにデータ基盤がサポートできるかどうかです。 

オブザーバビリティAI SREは、テレメトリデータや他のオブザーバビリティツールの上に重ねられた単なるチャット機能以上のものである必要があります。信頼できるほどの精度、発生中のインシデントで利用できるほどのスピード、そしてコストを増大させることなくクエリを実行できるほどの効率性を備えている必要があります。 

現在利用可能なAI SREの多くは、基本的なクエリに対して迅速な応答を提供するために設計されており、変化が激しく複雑なオブザーバビリティワークロードで自律的に動作するようには設計されていないため、不十分です。 

効果的なAI SREに不可欠な3つの要素  

どのAI SREを使用するかを検討する前に、それをサポートするための適切なデータ基盤が整っているかどうかを確認してください。 

• すべてのテレメトリが1か所に統合されているか、あるいは複数のツール間でサイロ化されているか 

• ストレージレイヤーは、サンプリングなしで必要なデータを希望する保持期間にわたって保持できるほどコスト効率が高いか 

• システムは、インフラストラクチャ、アプリケーション、サービス、ビジネスデータ間の関係をモデル化しているか 

AI SREツールに関する議論の多くはトップレイヤーから始まりますが、これは出発点として間違っています。効果的なAIドリブンの調査には、3つのレイヤーが連携して機能することが必要です。また、AIレイヤーの精度は、その基盤となるものに依存します。 

• レイヤー1：統合されたコスト効率の高いテレメトリストレージ：AIレイヤーが処理するデータが多いほど、結果の精度は高くなります。これには、ログ、メトリクス、トレース全体にわたる統合ストレージと、トレードオフを強いることなくデータを大規模に保持できるほど手頃な価格のストレージという、2つの要素が連携して機能することが必要です。 

• レイヤー2：セマンティックな関係をモデル化するコンテキストグラフ：生のテレメトリはインシデントに関するある程度のインサイトを提供できますが、コンテキストグラフは、それがなぜ発生したのか、他にどこにつながっているのかを説明します。コンテキストグラフは環境内のさまざまなオブジェクト間のセマンティックな関係をモデル化するため、AIレイヤーがスレッドをたどる際、異なるエンティティが互いにどのように関連しているかを示すマップを通過することになります。 

• レイヤー3：基盤となるデータとセマンティック基盤を活用できるAI SRE：AI SREはレイヤー1と2の上に位置し、統合ストレージとコンテキストを備えた、エージェントに最適化されたインターフェイスを活用するように構築されています。エージェントに最適化されたインターフェイスを通じてクエリを実行するエージェントは、AIのアクセスを想定して設計されていないプラットフォームにクエリを送信するエージェントよりも、低いレイテンシーと少ないオーバーヘッドで、より正確な結果を返します。 

エージェントを念頭に置いて構築されたObserve by Snowflake  

Observe by Snowflakeは、これら3つのレイヤーすべてを統合して構築されています。データレイクハウスは、ログ、メトリクス、トレースを高い忠実度かつ低コストで保存します。コンテキストグラフは、さまざまなソース（ビジネス、アプリケーション、インフラストラクチャなど）からのコンテキストを使用して、そのデータを構造化します。AI SREはこれら両方の上に位置し、当初から他のレイヤーと連携するように設計されています。その結果、Observeの複数の顧客がトラブルシューティングを最大10倍高速化できました（平均で4倍以上）。²実際の運用における具体的な効果は以下のとおりです。 

調査ループはAIによって維持されつつ、大幅に加速されます。これらのタスクは従来のわずかな時間で完了できるようになり、AIの支援により、一部の専門家だけでなくすべてのユーザーがこのプロセスを実行できるようになります。

AIの生産性を測定するAnthropicのフレームワークの手法を使用して、手動での調査時間とAI支援による完了時間を比較した結果、AIの支援によって以下の効果が得られることがわかりました。 

• 生産性の向上は一貫して3〜10倍の範囲に集中
• 30%のインタラクションで5倍以上の改善 
• 5%のインタラクションで10倍の改善を達成
  

最大の改善が見られたのは、複数のソースにまたがる大量のデータを迅速に統合する必要がある調査でした。これは、統合テレメトリとコンテキストグラフが調査時間の短縮に役立つ領域です。 

このような改善は私たちの調査結果にとどまらず、顧客からも直接フィードバックが寄せられています。 

• あるロケーションインテリジェンス企業：ObserveのAI SREは、同社のエンジニアリングチーム全体でインシデント対応の改善に貢献しました。同社は、ObserveのAI SREとMCPサーバーがインシデント調査の方法を変革する可能性があると述べています。これらの機能は、エンジニアが問題解決に費やす時間の削減にも役立ちました。 

• あるスポーツおよびエンターテイメント運営企業：この企業にとっての価値は、調査の迅速化にとどまらず、プロアクティブな信頼性の向上にまで及びました。Observeによってチームがシステムの問題を検出できるようになり、システムの安定性向上につながったとのことです。

• ある自動車SaaSプロバイダー：インシデントの調査時間が3時間以上から数分に短縮され、顧客体験が直接的に向上しました。このプロバイダーは、エスカレーションの減少、サポートチケットの解決の迅速化、手動でのレビュー時間全体の短縮など、チーム全体で一貫したフィードバックを得ました。

いずれのケースでも、この違いはAIレイヤーの包括的なテレメトリとコンテキストによるものです。これらの結果は、基盤となるアーキテクチャがAI SREレイヤーをサポートしている場合に何が可能になるかを示しています。 

AI SREが成果をもたらすかどうかはアーキテクチャ次第

AI SREの導入を評価する際は、基盤となるアーキテクチャに関連する以下の3つの質問を行うことが重要です。

• AI SREがすべてのテレメトリデータに統合的にアクセスできるか

• AI SREがサービス、デプロイ、ユーザー、ビジネスコンテキスト間の関係を理解しているか 

• AI SREが基盤となるレイヤーを活用するように最適化されているか、あるいは単にその上に位置しているだけか

これらの回答によって、AI SREが調査の加速に役立つか、あるいは単にテレメトリ用のチャットインターフェイスを提供するだけかが決まります。 

大規模なオブザーバビリティの詳細については、Observeのエージェントファーストのオブザーバビリティに関する8月のウェビナーのオンデマンド動画にご登録のうえ、ご確認ください。

1 「新機能：Observe by Snowflakeによる大規模なAI駆動のオブザーバビリティ」Snowflake Summit 2026、セッションWN201B。

2 2025年10月から11月にかけての3,163件のAI SREの会話スパンに関するObserveの分析に基づきます。