投稿者 global-ai-media 
最新のベンチマーク調査により、最先端のLLMであっても分散トレーシングの実装において高い失敗率を示すことが明らかになりました。AIコーディング支援の限界と、日本企業がインフラ運用や信頼性エンジニアリング（SRE）においてAIをどう活用すべきか、そのリスクと対策を解説します。
AIコーディング支援の死角：71%が失敗した「可観測性」の実装
生成AIによるコーディング支援は、開発生産性を劇的に向上させるツールとして、日本国内でも急速に普及が進んでいます。GitHub CopilotやCursorといったツールは、もはやエンジニアにとって手放せない存在となりつつあります。しかし、すべての領域においてLLM（大規模言語モデル）が万能であるわけではありません。
最近公開された「AI OpenTelemetry」に関するベンチマーク結果は、SRE（Site Reliability Engineering：サイト信頼性エンジニアリング）の領域、特にシステムの「可観測性（Observability）」を確保するための実装において、LLMが深刻な弱点を抱えていることを示唆しています。報告によると、最先端のLLMであっても、OpenTelemetryを用いた分散トレーシングの計装（Instrumentation）コードの生成において、実に71%ものケースで正しく機能しないコードを出力したとされています。
なぜLLMはインフラ・運用コードでつまずくのか
OpenTelemetryは、クラウドネイティブな環境において、ログ、メトリクス、トレースといったデータを収集・管理するための業界標準フレームワークです。マイクロサービス化が進む現代のアプリケーション開発において、障害発生時の原因特定やパフォーマンス分析を行うために不可欠な技術です。
LLMがこの領域で失敗しやすい理由は、単なる構文エラーではありません。分散トレーシングの実装には、「システム全体のリクエストの流れ」や「コンテキストの伝播（Propagation）」といった、コードの断片だけでは判断できないアーキテクチャ全体の文脈理解が必要とされるからです。
一般的なアプリケーションロジック（例：データの並び替えや単純なAPIエンドポイントの作成）であれば、LLMは高い精度を発揮します。しかし、複数のサービスにまたがる通信を追跡するための設定や、特定のライブラリのバージョン依存性が激しいインフラコードにおいては、LLMの学習データに含まれる情報の陳腐化や、文脈の欠如による「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が、致命的な設定ミスを引き起こすリスクがあります。
「動いているように見える」リスクと日本企業の課題
このニュースは、DX（デジタルトランスフォーメーション）やシステム内製化を進める日本企業にとって、重要な警鐘となります。
日本の開発現場では、「動くものを作る」ことに注力するあまり、リリース後の運用監視や障害対応の設計（Observability）が後回しにされがちです。そこにAIツールを導入し、「AIが書いたコードでエラーが出ずにビルドが通ったからヨシ」としてしまうと、いざ本番環境で障害が起きた際に「トレースデータが取れていない」「ログが繋がっていない」という事態に陥りかねません。
特に、SIer（システムインテグレーター）への依存度が高い日本の商習慣において、発注側がAI生成コードの品質を評価できない場合、ブラックボックス化した「監視できないシステム」が納品されるリスクも高まります。AIはあくまで「支援者」であり、インフラやSREの専門知識を持った人間によるレビューが不可欠であるという事実が、このベンチマーク結果から浮き彫りになっています。
日本企業のAI活用への示唆
以上の事実を踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアリングマネージャーは、以下の3点を意識してAI活用とリスク管理を進めるべきです。
1. インフラ・SRE領域における「AIへの丸投げ」は時期尚早
アプリケーションの機能実装においてAIは強力な武器ですが、OpenTelemetryのような複雑な設定や、システムの信頼性を担保するコードについては、AIの出力に対する疑いの目を持ち続ける必要があります。特に、障害検知に関わる部分は、熟練したエンジニアによるダブルチェックをプロセスとして義務付けるべきです。
2. AI時代だからこそ「基礎的な技術力」への投資が必要
AIにコードを書かせることはできても、そのコードが「システム全体の中で正しく振る舞うか」を判断するのは人間です。今回のケースで言えば、「分散トレーシングとは何か」「OpenTelemetryの仕組み」を理解していないエンジニアがAIを使うことは危険です。AIツールの導入とセットで、エンジニアの基礎教育やアーキテクチャ理解への投資を行うことが、中長期的な品質担保に繋がります。
3. ガバナンスとしての「生成コード検証」プロセスの確立
組織としてAI活用を進める際、セキュリティ脆弱性のチェックだけでなく、「可観測性が正しく実装されているか」を確認するテスト工程を組み込むことが推奨されます。AIが生成した設定が正しいかどうかを、実際のデプロイ前に検証する自動テストやサンドボックス環境の整備が、AI時代の品質管理（QA）の要となります。