AIを活用した分析と自動化プラットフォームを提供するDynatraceは、生成AIアプリケーションを利用する顧客向けに特別に設計された可観測性の機能強化を発表した。これらの新機能は、AIの展開において信頼性、パフォーマンス、セキュリティ、およびコンプライアンスを向上させることを目指しており、組織が投資のリターンをよりよく理解できるようにする。

AIをサポートする技術への需要が高まる中、世界的な支出が2028年までに7490億ドルを超えると予測されている中で、Dynatraceの進展はAIの可能性を活用しようとする企業にとって不可欠と位置付けられている。同社のプラットフォームの改善には、大規模言語モデル（LLM）向けの改善された分析機能が含まれており、これにより利用動向や関連コストの監視と予測が可能になる。また、AIアプリケーションの入力と出力の品質と安全性を確保する仕組みも加わっている。

プラットフォームの進展の中には、モデルの幻覚や個人情報漏洩といった問題を緩和するためのLLMの入力および出力のガードレール、ならびに孤立したコンポーネントではなく全システムを観察するのを助けるマルチモデルトレースがある。Dynatraceは責任あるAI統合に注力しており、AI関連のデータを詳細に追跡し、コンプライアンスを確保し、ガバナンスの取り組みを支援している。

顧客のフィードバックでは、これらの改善の価値が強調されており、FreedomPayのような業界のリーダーは、分析やセキュリティの向上が彼らのコンプライアンスや運用目標に合致していると述べている。IDCのStephen Elliot（スティーブン・エリオット）氏は、信頼性が高くコスト効果のあるAIソリューションを提供するための可観測性の重要性を強調し、異常を検出しデータの質を確保するためのリアルタイム監視の必要性を訴えた。

Dynatraceの最高技術戦略責任者Alois Reitbauer（アロイス・ライトバウアー）氏は、企業がAIアプリケーションを本稼働に移行するトレンドが高まっていることに言及し、ROIとガバナンスを達成するためのAI可観測性の重要性を強調した。今後のPerform 2025カンファレンスでは、AIの可観測性が目玉として取り上げられ、Dynatraceが顧客のAI目標を支援するための継続的なコミットメントを示す機会となるだろう。