AIの導入拡大に伴い、企業は運用上の限界に直面 ―Datadog、2026年版 AI Engineering調査レポートを発表

ニューヨーク – 2026年6月2日 – AIを活用したオブザーバビリティおよびセキュリティプラットフォームのリーディングカンパニーであるDatadog, Inc.は本日、2026年版AI Engineering調査レポートを発表しました。本レポートによると、AIの導入が加速する中、AIを大規模かつ安定的に運用する上での最大の障壁はモデルの知能そのものではなく、運用の複雑性にあることが新たな調査で明らかになりました。本レポートは、本番環境でAIを運用する数千の組織から得られた実データをもとに分析したもので、AIシステムの拡大に伴い複雑性が加速度的に増していることを示しています。現在、約7割（69%）の企業が3種類以上のAIモデルを利用しており、エージェントワークフローもますます複雑化しています。また、本番環境におけるAIモデルへのリクエストの約5%が失敗しており、そのうち約60%はキャパシティ制限が原因となっています。これにより、AIを活用したアプリケーションにおいて処理の遅延やエラー、ユーザー体験の低下が発生しています。レポートの主な調査結果として、マルチモデル利用が標準化しており、OpenAIが63%のシェアを持つ一方、Google GeminiやAnthropic Claudeの採用も拡大しています。また、エージェントフレームワークの利用が前年比で倍増し、AIモデルへ送信されるデータ量も増加しています。DatadogのChief Product Officerであるヤンビン・リーは、「AIはクラウド初期と似た状況にあり、成功する企業はモデル構築だけでなく、運用管理体制を構築する企業である」と述べています。VercelのCEO、ギジェルモ・ラウフ氏も、エージェントの障害を防ぐためには観測可能性（オブザーバビリティ）が不可欠であると強調しました。