Dynatrace、AI時代のログ管理課題を明らかにする「2026年版ログ管理レポート」を発表

AIワークロードの拡大によりログやテレメトリのデータ量が93%増加し、組織がログ管理の限界に直面するなか、平均7種類のツールを利用した手作業による非効率な個別分析が常態化

※この資料は、米国マサチューセッツ州で2026年6月17日に発表されたプレスリリースの抄訳です。

AI駆動のオブザーバビリティ（可観測性）プラットフォームを提供するDynatrace（NYSE: DT、日本支社：東京都千代田区、日本支社代表執行役社長：徳永 信二）は、新たな調査レポート「2026年版ログ管理レポート」を発表しました。本レポートでは、AIワークロードの急速な拡大により、従来型のログ管理アプローチが限界に達しつつあることが明らかになりました。現代のログは、AIによる意思決定を理解、検証、適切に管理するうえで不可欠なものとなっており、組織が大規模に信頼性、コンプライアンス、パフォーマンスを確保することを支えています。しかしながら、AI関連のテレメトリデータの量と複雑性はレガシーツールの処理能力を上回っており、チームがAIシステムの「説明可能性」、「信頼性」、「本番運用への対応力」を維持することをより困難にしています。その結果、組織は可視性の維持、コスト管理、AI活用の拡大に向けて、テレメトリデータの管理・分析方法を根本から見直す必要に迫られています。

こうしたインフラへの負荷は世界的な現象である一方、これらの課題によるコスト面での影響は、特にAPACで顕著であることが示されています。本レポートによると、APACの組織はログ管理に年間平均261万米ドルを費やしており、全回答者の世界平均である250万米ドルを上回る財務負担を抱えています。これほどの投資にもかかわらず、APAC企業の74%は「コストがメリットを上回っている」と感じており、67%がコスト管理のためにデータの保存期間を制限せざるを得ない状況に置かれています。（APACに関する調査結果は、プレスリリース後半に記載）

本レポートの主な調査結果は以下の通りです。

• AIワークロードの増加により、過去12ヶ月間におけるログのデータ量が93%増加。

• 組織はログやテレメトリの管理に平均7種類の異なるツールを使用。

• 組織の80%が、実行可能なインサイトに変換する作業が、顧客体験に悪影響を及ぼし、AIイニシアチブを遅延させていると回答。

• 組織はコストとシステム上の制約を管理するため、平均86%のログデータを除外。

• チームは、ログ管理ソリューションに年間約250万米ドルを費やしている。

• 約4分の3の回答者が、AIワークロードのログ管理にはプラットフォーム型のアプローチが必要だと回答。

• 回答者の81%が、リアルタイム分析を行うには、ログの取り込みと処理がオープンかつ自動化されている必要があると回答。

世界のシニアテクノロジーリーダー 450名を対象とした今回のグローバル調査によると、このデータ量の急増にツールの分断が重なることで、チームが問題を検知し、AIシステムを保護し、タイムリーなインサイトを得ることがますます困難になっています。組織は、複数のシステムにまたがるインサイトを比較するために、手作業で時間のかかるワークフローを余儀なくされています。その結果、インサイト獲得までの時間が長期化し、AIイニシアチブをパイロット段階から本番運用へ移行する能力が制限されています。

AIの成長が従来型のログ管理を限界点へ押し上げる

本レポートの回答者は、ログの取り込み、管理、ストレージ、インデックス化、リハイドレーション（再利用可能な状態への復元）、クエリ実行などを担うログ管理ソリューションの利用に、年間で平均250万米ドルを費やしていると見積もっています。同時に、ログはAIシステムを理解し、保護するための重要な構成要素です。従来型の手法で増大するコストとシステム上の制約に対応するため、多くの組織は取り込みまたは保持するテレメトリの量を制限せざるを得なくなっています。

約半数の組織が、コストとシステム上の制約を管理するために、ログを破棄または収集せず、ログデータの平均86%を取り込み、保存、分析の対象から除外していると回答しています。こうした課題は、AIワークロード規模のデータ処理に対応した統合型オブザーバビリティプラットフォームではなく、分断されたアプローチやログ中心のアプローチに依存する環境で最も顕著です。

Dynatraceログ管理担当バイスプレジデントであるMala Pillutlaは次のように述べています。

「AIは組織のイノベーションを加速させていますが、従来のログ管理システムの多くが、AI主導の環境に求められる規模、速度、複雑性を前提に構築されていません。AIエージェントが確率的に動作するなかで、ログ、メトリクス、トレース、イベントを別々のシグナルとして扱うことは、もはや現実的ではありません。AIシステムの信頼性を向上させるには、すべてのテレメトリをリアルタイムで統合し、深いコンテキストを付加することで、組織の十分な情報に基づいた意思決定を支援する、統合されたインテリジェントなアプローチが必要です」

AI導入の取り組みが実験段階から本番運用へと移行する中、過剰なツール利用によって分断されたログ管理は、システムの信頼性、安全性、運用規模の拡大における重要な障壁となりつつあります。

AIワークロードの拡張に不可欠となる「統合型オブザーバビリティ」

本レポートでは、ログ管理に対する根本的に新しいアプローチの必要性が明らかになりました。新たな手法では、ログが高精度な基盤として機能し、分散トレーシングやその他のテレメトリデータと統合されることで、大規模環境においてリアルタイムかつコンテキストに富んだインサイトを提供します。

回答者の約4分の3が、AIワークロードにはプラットフォーム型のログ管理アプローチが必要であると回答しています。また、回答者の81%は、厳格なスキーマやインデックス作成の負荷、データのリハイドレーションの遅延に縛られることなくリアルタイム分析を可能にするには、ログの取り込みと処理がオープンかつ自動化されている必要があると考えています。

オブザーバビリティの分断がもたらす真のコストは、単なるインフラ費用にとどまりません。チームが自社のテレメトリを信頼できないために、AI導入の取り組みがパイロット段階から本番運用への移行途中で停滞するという機会損失も含まれます。調査によると、約3分の1の組織が重複または十分に活用されていないオブザーバビリティ機能に費用を支払っており、4分の1以上の組織が複数のツールを環境全体で稼働させ続けるだけでエンジニアリングリソースを消費していることが示されています。こういったリソースは本来、AIワークロードの本番環境での運用に活用されるべきで、多数の異なるツールにまたがるダッシュボードをつなぎ合わせることに費やされるべきではありません。

【参考】 APAC地域の主な調査結果は以下の通りです。

• AIのパフォーマンスと挙動を評価するためのログへの依存度はAPACの回答者が51%と最も低く、米国の67%、欧州の65%を下回りました。

• APACの組織は、ログ管理ソリューションに対する年間予算が最も大きく、平均261万米ドルを費やしています。これに対し、米国は247万米ドル、欧州は234万米ドルでした。

• 他のテレメトリシグナルを容易に可視化できないためにログに大きく依存している割合はAPACの回答者が74%と最も高く、米国の61%、欧州の58%を上回りました。

• ログ管理コストを抑制するために保存期間を制限する割合はAPACの組織が最も高く、67%でした。これに対し、米国は51%、欧州は53%でした。

• APACの回答者は、AIネイティブ・アプリケーションの問題を監視・トラブルシューティングするためにログを活用する割合が39%にとどまり、米国の48%、欧州の51%に対して遅れを取っています。

• APACの組織は、AIシステムに関連するすべてのログを迅速かつ大規模に取り込み、管理、分析することが難しいと感じる割合が最も低く、49%でした。これに対し、米国は58%、欧州は59%でした。

• APACの回答者は、現在のログ管理アプローチのコストがメリットを上回っていると感じる割合が最も高く、74%でした。これに対し、欧州は69%、米国は57%でした。

• ログがデータセキュリティやプライバシー上の懸念を高めないようにすること、たとえば潜在的なデータ侵害やGDPR、HIPAAなどの規制遵守に関する懸念については、APACの回答者が最も懸念度が低く、29%でした。これに対し、欧州は32%、米国は43%でした。

AIワークロードがログ量とコストをどのように急増させているのか、また信頼性が高く信用できるAI運用において統合オブザーバビリティがなぜ不可欠になっているのかについて、ベンチマークデータを詳しく確認するには、「2026年版ログ管理レポート」をこちらからダウンロードしてください。

調査方法

本調査レポート「2026年版ログ管理レポート」は、年間売上高が7億5,000万米ドル以上の組織においてログ管理を担当するシニアリーダーおよび意思決定者450名を対象としたグローバル調査の結果をまとめたものです。この調査は、Dynatraceの委託を受けたColeman Parkes社によって2026年1月および2月に実施されました。本調査の回答者のうち150名は、インド、シンガポール、オーストラリア、ニュージーランド、タイ、マレーシアを含むAPACを拠点としています。

補足資料

•  The future of log management: New research reveals that AI workloads demand more from logs（ログ管理の未来：新調査が明らかにしたAIワークロードに必要なログ管理要件の高度化）

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© 2026 Dynatrace LLC

Dynatraceについて

Dynatrace (NYSE:DT）は、現代のデジタルビジネスのためのオブザーバビリティ（可観測性）を進化させ、複雑化する現代のデジタルエコシステムを強力なビジネス資産へと変革することを支援しています。AIによって強化されたインサイトを活用することで、Dynatraceは組織がより迅速に分析・自動化・イノベーションを実現し、ビジネスを推進できるようにします。Dynatraceがどのように組織のビジネスを支援できるか、詳細はこちら（ https://www.dynatrace.com/ja/ ）をご覧ください。

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