Datadog Koreaは、AI導入の拡大で複雑化する企業システムの運用に対応するため、IT運用、AIガバナンス、セキュリティを単一プラットフォームで統合する戦略を打ち出した。オブザーバビリティを基盤に、自律運用やコスト最適化まで一体的に支援する構えだ。

Datadog Koreaのオム・スチャン支社長は、「AIガバナンス、IT、セキュリティに関するオブザーバビリティは、個別ではなく単一プラットフォームで実現すべきだ」と述べた。企業のAI導入が加速するなか、運用環境の複雑性も急速に高まっているとし、エンドツーエンドで対応できるオブザーバビリティ基盤の必要性を強調した。

同氏は、Datadogについて、IT管理に加えてAIガバナンスやコスト管理まで含め、企業全体の運用を単一プラットフォームで支援できる点を強みとして挙げた。

有料AIサービスの需要拡大に伴い、企業の運用は単一モデルからマルチモデルへ移行しつつあるという。クラウド、Copilot、Cursorなど複数のモデルやエージェントを併用する企業ほど、コスト、セキュリティ、信頼性の課題が同時に表面化しやすい。Datadogは、オブザーバビリティで収集した運用シグナルとセキュリティ、AIガバナンスを連携できる構造を備えていると説明した。

オム支社長は、韓国企業がAI導入のスピードに合わせて運用の安定性とガバナンス体制を整備できるよう、ローカライズした支援を提供していると述べた。Datadog Koreaは現在、GS Neotek、MegazoneCloud、LG CNSなど26社以上のパートナーと連携し、金融、製造、コマース、ゲーム分野を中心に韓国内で1000社以上の顧客を支援しているという。

同社によると、統合オブザーバビリティ・プラットフォームは、「自律運用」「AIガバナンスの可視化」「セキュリティ」の3つを柱に据える。

自律運用では、従来のモニタリングやオブザーバビリティをさらに進め、自己診断や自己修復まで担う運用モデルを志向する。モニタリングがCPU使用率やエラー率といった指標を監視し、異常時にアラートを出す段階だとすれば、オブザーバビリティはログや各種メトリクスを関連付け、問題の原因まで把握する段階に当たる。Datadogはその先の段階として、自律的に対応する運用環境の構築を目指している。

その中核に位置付けるのが「Bits AI」だ。オム支社長は、Bits AIがエラー率のしきい値超過を自動で検知し、原因を推定・検証したうえで、根本原因やコード修正案を提示すると説明した。従来はエンジニアが50分から2時間かけていた作業を5分以内で処理できるほか、ガードレールの基準に基づくメモリやCPUリソースの自動調整など、インフラ運用の自動化にも対応するという。

AIガバナンスの可視化は、「エージェント・オブザーバビリティ」「コスト管理」「ビジネス指標との連動」の3要素で構成する。

エージェント・オブザーバビリティでは、AIエージェントの内部動作を把握できるようにする。Datadog Koreaのチョン・ヨンソク技術統括は、マルチエージェント構成において、各エージェントがどのLLMを利用したか、どの工程でどれだけ時間を要したか、トークン使用量やコストがどの程度かをリアルタイムで確認できると説明した。

コスト管理では、クラウド、Copilot、Cursorなど複数アカウントで発生するAI関連コストを単一画面に集約し、チーム別・モデル別のコスト推移を追跡できる。これにより、より最適なモデルへの切り替え判断にも活用できるとしている。

ビジネス指標との連動では、運用データと実際のビジネス成果を結び付けることで、発生している問題がIT起因なのか、戦略面にあるのかをリアルタイムで切り分けられるよう支援する。

セキュリティは、Datadogがオブザーバビリティ領域の拡張に向けて育成している新規事業の1つだ。同社は参入自体は相対的に遅かったものの、過去5年間の積極投資によって成長が加速していると説明している。

チョン技術統括は、ゲートウェイ機能の「AI Guard」を通じて、送受信されるリクエストをリアルタイムで検査し、悪意あるプロンプトインジェクション、機密データの流出、ポリシー違反のリクエストを遮断できると述べた。例えば、領収書処理エージェントに取引データを外部へ持ち出させるようなインジェクションが含まれていた場合でも検知し、応答そのものを停止できるとしている。