Elastic、2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platformsでリーダーに選出

AIの普及により、テレメトリの量は爆発的に増加し、業界全体でコストを押し上げています。これに対する一般的な対応は、保存するデータを減らすことです。保持期間を短縮し、積極的にサンプリングを行い、優先度の低いデータは保存対象から外します。このアプローチの問題は、その影響が積み重なっていくことです。削除されるテレメトリはすべて、もはや利用できないコンテキストとなります。そして、そのコンテキストこそが、AIを活用した調査に不可欠なものなのです。

Elasticは、これとは異なるアプローチを採用しています。Elasticsearchは、ログとトレースを標準的なインデックス方式と比べて最大4倍効率的に保存でき、メトリクスはPrometheusよりも最大2.5倍効率的に保存できます。Elasticsearchは、1つのインターフェースの下で、用途に応じて設計された2つの専用エンジンを実行しています。1つはログとトレース用に最適化された全文検索エンジン、もう1つはメトリック向けに最適化された完全な列指向エンジンです。各エンジンは、それぞれが扱うデータの特性に合わせて設計されており、そのことが効率向上につながっています。どちらも同じクエリ言語、API、ダッシュボードを共有しているため、チームは別々のバックエンドを維持したり、ツール間でコンテキストを切り替えたりすることなく、1つのインターフェースから3種類すべてのシグナルを扱うことができます。効率の低いプラットフォームでデータの一部だけを保存するよりも、すべてを保存する方がコストを抑えられます。

ログはオブザーバビリティにおいて最も豊富な情報源ですが、構造化されておらず、完全な形で格納するにはコストがかかるため、十分に活用されていません。ほとんどのチームは、ストレージ予算の範囲内でログを保存し、ログ検索はインシデントが発生した際に専門家が事後的に行うものとして捉えています。

Elastic Streamsは、生ログから構造、意味、運用コンテキストを自動的に抽出し、これまで受動的で専門家しか活用できなかったシグナルを、能動的に活用できるものへと変えます。AIを活用してナレッジインジケーター（KI）を提示するため、エンジニアは事前に何を検索すべきかを知っている必要がありません。また、非構造化データからエンティティや依存関係を抽出することで、アラート発生時に必要なコンテキストが既に利用できる状態になっています。

Elasticは、調査と根本原因分析（RCA）のために、可能な限り豊富なコンテキストで構築されたAIエージェントと機械学習（Machine Learning、ML）を提供しています。テレメトリは何も削除する必要がないほど効率的に保存され、ログデータも実用的になるよう十分に構造化されているため、AIは完全なコンテキストを活用できます。

これらすべてを支えているのは検索レイヤーです。Elasticsearchは、キーワードの一致だけでなく、意味に基づいて関連するログ、指標、トレースを取得します。その検索の質によって、AIが正しいコンテキストを見つけられるのか、それともそれに近いものしか見つけられないかが決まります。だからこそ、コンテキストエンジニアリングが不可欠になります。Elasticは、取り込み時にテレメトリを柔軟に構造化して強化し、エンティティのタグ付け、依存関係の抽出、サービスマップの構築を行い、アラートが発生する前にデータをAIが活用できる状態に整えます。

独自の調査ワークフローを構築する必要があるチーム向けに、ElasticのAgent BuilderとWorkflowsは、カスタムAIエージェントを構築するための基本機能を提供しています。Elasticはまた、Elasticsearchへのクエリ実行、ES|QLの実行、結果に基づく推論を行うAgent Skillsのオープンリポジトリも提供しています。事前設定された異常検知機能とログ分類機能は、長年にわたりプラットフォームの中核機能となっています。これらの機能はすべて、エージェント主導の調査と対処を支援します。

クローズドスタックを選択すると、エコシステムが進化するたびに移行作業が発生します。計装の変更のたびに、新しいパイプライン、スキーマ変換、データ整備などのエンジニアリングコストが伴います。オブザーバビリティの分野では、OTelが主流の計装標準となりつつあり、Prometheusはメトリクスのデフォルトとなっています。

Elasticsearchはオープンな設計を採用し、スキーマに依存せず、OTelを基盤としてゼロから構築されています。Elasticsearchを使用すれば、チームはPrometheus、OTel、その他の形式など、あらゆるソースからデータを取り込み、ネイティブに保存し、そのままクエリできます。データはネイティブ形式のまま保持され、変換レイヤーを必要とせず、変換によって失われる情報はありません。

当社は、Gartner Magic Quadrantで3年連続リーダーに選出されたことは、お客様が当社に示してくださったことを反映していると考えています。つまり、オブザーバビリティはトレードオフを強いるものであってはならず、チームはすべてのテレメトリを効率的に保存でき、クローズドなスタンダードではなくオープンスタンダードに基づいて構築し、AIによる調査に必要な完全なコンテキストを確保できるべきだということです。

ここで取り上げた4つの領域は相互に関連しています。効率性が完全なコンテキストを可能にし、完全なコンテキストがAIによる調査の信頼性を高め、オープンスタンダードが業界の進化に伴っても投資を無駄にしないことを可能にします。当社は、この評価が、4つの領域すべてにおける当社の継続的な進展を反映していると考えています。

2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platforms と 2026 Gartner® Critical Capabilities for Observability Platforms が公開されました。 

レポートにアクセスして、オブザーバビリティ市場についてさらに詳しくご覧いただくとともに、Elasticがリーダーに選出された理由として当社が考える内容をご確認ください。

Elastic Observabilityが、組織による問題の迅速な調査、AIを活用したアプリケーションの監視、オープンスタンダードへの対応、そして大規模環境での確実な運用をどのように支援するかをご覧ください。