22 1月 2026, 木

AI開発ツールの「ブラックボックス化」を防ぐ:DynatraceとGoogle Gemini連携に見る、AI可観測性の重要性

生成AIによるコーディング支援が普及する一方で、その挙動やリソース消費が管理不能になるリスクも高まっています。DynatraceがGoogleのGemini CLIおよびGemini Enterpriseへの対応を発表した事例をもとに、開発現場におけるAIの「可観測性(オブザーバビリティ)」の重要性と、日本企業が取るべきガバナンス戦略について解説します。

開発現場に浸透するAIと「見えない」リスク

日本国内の多くの企業でも、開発効率化を目的とした生成AIツールの導入が進んでいます。GitHub CopilotやGoogleのGemini Code Assistなどをエンジニアが利用することで、コーディング速度の向上やボイラープレート(定型コード)作成の自動化といった恩恵を受けています。

しかし、ここで新たな課題として浮上しているのが、AIツールの「ブラックボックス化」です。エンジニアが手元のAIツールでどのようなコードを生成し、それがバックグラウンドでシステム全体にどのような負荷や影響を与えているかを、運用チームやセキュリティ担当者が把握しきれないケースが増えています。DevOpsの文脈において、AIが生成したコードや、自律的にタスクをこなすAIエージェントの挙動を監視することは、システムの安定性を保つ上で不可欠になりつつあります。

「AI可観測性」という新たな要件

こうした背景の中、オブザーバビリティ(可観測性)プラットフォーム大手のDynatraceが、GoogleのGemini CLI(Command Line Interface)およびGemini Enterprise(GoogleのエージェンティックAIプラットフォーム)への対応を発表しました。

このニュースの本質は、単なるツールの連携ではありません。これは、従来の「アプリケーション性能監視(APM)」の対象が、人間が書いたコードだけでなく、「AIが自律的に実行するタスク」や「AIコーディングツールの挙動」にまで拡張されたことを意味します。

具体的には、以下のような要素を可視化する必要性が高まっています。

  • リソース消費とコスト:AIモデルへのAPIコール数やトークン消費量が適正か。
  • レイテンシとパフォーマンス:AIツールの応答待ち時間が開発プロセス全体のボトルネックになっていないか。
  • エラーと異常検知:AIが生成したコードやコマンドによって、ビルドエラーや予期せぬシステム負荷が発生していないか。

エージェンティックAIの台頭とガバナンス

特に注目すべきは、今回の連携が「Gemini Enterprise」という、より自律的なタスク実行が可能なAI(エージェンティックAI)を含んでいる点です。エージェンティックAIとは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーの意図を汲んで自律的にツールを操作したり、ワークフローを実行したりするAIのことです。

日本の商習慣において、システムの安定稼働や品質保証は極めて重視されます。もしAIエージェントが自律的に誤った判断を下し、不適切なコードをデプロイしたり、過剰なリソースを消費したりした場合、企業としての信頼に関わります。したがって、AIに権限を与える(自律性を持たせる)のであれば、その挙動をリアルタイムで追跡・監査できる仕組み(トレーサビリティ)をセットで導入することが、ガバナンス上の必須条件となります。

日本企業のAI活用への示唆

今回のDynatraceとGoogleの動きは、AI活用が「実験段階」から「実運用・管理段階」へ移行したことを示唆しています。日本企業の実務担当者は以下の点に留意すべきです。

1. AIツールの「言いなり」にならない監視体制の構築

AIコーディングアシスタントを導入する際は、単にライセンスを配布して終わりにするのではなく、それらがどのように利用されているかをモニタリングする仕組みを検討してください。Dynatraceのような既存の監視ツールがAI対応を進めているため、すでに導入済みのツールに同様の機能がないか確認することから始めましょう。

2. 「禁止」ではなく「可視化」による統制

リスクを恐れてAIツールの利用を一律禁止にすることは、開発競争力の低下を招きます。「シャドーAI(会社が把握していないAI利用)」を防ぐためにも、公式にツールを導入し、その代わりにログやメトリクス(指標)を透明化するアプローチが現実的です。

3. AIエージェント導入前の安全弁設計

今後、自律型AI(エージェンティックAI)の活用が進むと予想されますが、これらは従来の自動化スクリプトとは異なり、予測不能な動きをする可能性があります。本格導入の前には、必ず「異常時には人間が介入できる仕組み」や「AIの挙動を追跡できる可観測性」が確保されているか、PoC(概念実証)の段階で厳しく評価する必要があります。

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