可観測性（オブザーバビリティ）とは何かをわかりやすく解説、単なる監視と何が違う？

可観測性（オブザーバビリティ）とは？監視との「決定的な違い」

　可観測性（オブザーバビリティ）とは、システムが外部に出力するデータから「内部で何が起きているか」をどれだけ推測できるか、という性質のことだ。

　ガートナーは可観測性プラットフォームを、アプリ／サービス／基盤の健全性・性能・振る舞いを理解するために、ログやメトリクス、イベント、トレースなどのテレメトリ（運用データ）を取り込み、分析する製品群と定義する。

　監視（モニタリング）は、あらかじめ決めた指標と閾値で異常を検知するのが主役。一方、可観測性は「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」を後から掘れる前提を作り、想定外の障害にも説明責任を持てるようにする。

　つまり監視は可観測性の一部で、可観測性は調査・相関・仮説検証まで含む運用思想に近い。複雑な分散システムでは、現場が最初に知りたいのは「原因の当たりを付ける地図」なので、両者を区別して設計することが出発点になる。


外部に出るデータだけで内部状態を説明できるかがポイント
　可観測性の発想は制御工学（機械や回路を安定させる学問）に由来する。内部を分解しなくても、出力の変化から内部状態を推定できるほど“観測できる”という意味だ。

　ソフトウェアでは、リクエスト処理時間が急に伸びた、エラー率が増えた、といった症状だけでは原因が特定できない。そこで、処理に紐づく属性（どの顧客、どの機能、どの依存先）まで含む高粒度（細かな粒度）のテレメトリを出し、後から任意の切り口で調べられるようにする。

　ガートナーも、ログ・メトリクス・イベント・トレースなど多様なテレメトリを取り込み、分析によって障害や性能劣化の影響を把握し、早期に対処できる点を強調する。


　高カーディナリティ（値の種類が非常に多いこと。例：ユーザーID単位のタグ）まで扱えると、特定の一部ユーザーだけ遅い、といった現象も切り出せる。逆に粒度が粗いと、平均値に埋もれて“異常の声”が消える。

監視は想定内の検知、可観測性は想定外の調査を得意にする
　監視は「何を見れば故障に気づけるか」を先に決め、閾値を超えたら通知する。ディスク使用率やサーバーエラーの急増のように、起こり得る失敗モードが分かっている場面では強い。

　一方、クラウドやマイクロサービス（機能を小さなサービスに分割する設計）では依存関係が多く、障害の形が毎回違う。IBMは、監視が“予想していた問題”の検知に寄りがちなのに対し、可観測性はテレメトリを相関し「未知の未知（想定していなかった問題）」の原因を探れる、と整理している。


　“既知の未知”は『いつか起きると分かっているが、いつ起きるか不明』の類いで、CPU枯渇や容量逼迫が典型だ。“未知の未知”は『想定していなかった組み合わせで起きる』もので、特定リージョンの一部機能だけ遅い、といった複合障害が当てはまる。

可観測性が注目される背景：複雑化と高速化が同時に進行

　ここ数年で可観測性が“必須科目”になったのは、システムが複雑になっただけでなく、変化のスピードも上がったからだ。

　Kubernetes（コンテナ運用の基盤）や複数クラウドの併用、外部API依存の増加で、障害の原因は単一サーバーではなく連鎖になりやすい。

　さらにCI/CD（継続的に変更を届ける開発運用）の普及で、リリース頻度が上がり、運用は「早く直す」だけでなく「早く学ぶ」能力まで求められる。

　しかも現場はアラート過多で“データに溺れる”状態になりがちだ。実際、ガートナーは『すでにデータとアラートで溺れているのに、なぜもっとテレメトリが必要なのか』という反発が起きると指摘しつつ、AIワークロードなど新種の対象も増えるため、データの流れを設計し直す必要があると示唆している。

分散化で“原因の所在”がぼやける　クラウドネイティブの副作用
　モノリス（大きな一枚岩のアプリ）なら、障害はアプリかデータベース（DB）かサーバーか、切り分けが比較的単純だった。マイクロサービス化すると、1つのユーザー操作が複数サービス、メッセージキュー、外部SaaSをまたぐ。しかもオートスケールでインスタンスが増減し、障害が起きた瞬間の構成が後から再現できないこともある。

　こうした環境では、依存関係を自動で発見し、サービス間の関係をモデル化して、複数種のテレメトリを横断的に探索できることが重要になる。


　トポロジーは『どの要素がどこにつながっているか』を表す地図で、依存関係が多いほど価値が増す。地図があると、アラートが出た地点だけでなく、その上流・下流を視野に入れて調査を始められる。結果として、個々のチームが“自分の範囲”だけを最適化して全体を壊す、という事故も減らせる。

高速リリース時代は“信頼性を数値で回す”　開発と運用の共通言語が必要
　ビジネスがソフトウェアで差がつく時代、機能追加のスピードは競争力そのものだ。ところが、リリースを速めるほど変更は増え、障害の入口も増える。だからこそ、運用は勘や経験だけでは回らず、変更の影響を定量で把握して学習ループを回す必要がある。DORAはソフトウェアデリバリーの指標として、変更のリードタイム（コミットから本番反映まで）、デプロイ頻度、復旧時間などを定義し、2024年以降は5指標に整理している。可観測性は、この“測れる状態”を作り、開発（Dev）と運用（Ops）が同じ事実を見ながら改善できる土台になる。

主要指標の例

指標	何を見るか
変更のリードタイム	変更が届く速さ
デプロイ頻度	変更の回数
復旧時間	失敗から戻る速さ

　加えて、変更失敗率（本番障害を起こしたデプロイの割合）やデプロイやり直し率（想定外の手戻り作業の割合）も、品質と生産性を映す。

　これらを追うには、リリース直後のエラー増加や遅延悪化をすぐ検知し、どの変更が引き金だったかを追跡できなければならない。可観測性はCI/CDの“速いフィードバック”を支え、速さと安定のトレードオフを小さくする。

可観測性を支える基本要素：メトリクス・ログ・トレースの“三本柱”

　可観測性の実装は、よく「3つの柱」で説明される。IBMも、ログ・メトリクス・トレースが同じ種類のテレメトリとして扱われ、組み合わせて全体像をつかむと整理している。それぞれ得意分野が違い、どれか1つだけでは原因に届かない。現場ではMELT（Metrics/Events/Logs/Tracesの略）と呼ぶこともあるが、本質は“因果関係をつなぐ材料”を不足なく揃えることだ。

　データ量は増えやすいので、まず問いを設計し、必要な粒度だけを集める、という順序が重要になる。加えて、イベント（Events。状態変化を示す短い通知）やプロファイル（CPUの使い方を解析する計測）なども補助輪として使われる。だが、基本の三本柱を理解しておけば、新しい信号が出てきても『どの問いに効くか』を整理しやすい。

メトリクスは“健康診断”　全体の異常を素早くつかむ数値データ
　メトリクス（Metrics）は、CPU使用率やリクエスト数、レイテンシ（処理の遅延時間）などを時系列で集計した定量データだ。ダッシュボードで傾向を見たり、閾値でアラートを出したりと、監視の中心にもなる。ただし平均値だけでは“遅い少数”が隠れるので、中央値やパーセンタイル（上位側の遅い値）で見るのが定番だ。高トラフィック環境では、短い間隔で細かく取り過ぎるとコストが跳ねるため、SLOに直結する指標を優先し、必要に応じて粒度を変える。


　設計の助けになるのが、RED（Rate/Errors/Duration）やUSE（Utilization/Saturation/Errors）といった指標セットだ。どちらも『まず最低限これを見れば全体の状態が分かる』という型で、ゼロからメトリクスを考える負担を下げてくれる。

ログは“現場の実況”　原因の候補を具体名で挙げられる材料
　ログ（Logs）は、システム内で起きた出来事を時系列に残す記録だ。例外スタックトレースやSQLの実行結果、外部APIの応答など、症状を“文章”で語れるのが強みで、IBMもログを『何が、いつ、どこで起きたか』を示す粒度の高い情報として説明している。ただし自由形式の文字列だけだと検索が難しい。そこで、JSONなどの構造化ログにして、request_id、user_id、error_codeのようなキーを固定し、後で集計できる形にする。

　個人情報が混ざりやすい点には注意が必要で、マスキング（伏せ字化）や保持期間の設計も“ログ設計”の一部になる。


　ログは量が増えやすく、全文保存はコストとノイズの温床になる。重要度の低いINFOはサンプリング（間引き）し、ERRORは全文、というように階層化すると運用が楽だ。さらに“どのリリース版か”“どのリージョンか”など実行環境の文脈を付けると、比較ができて原因に近づく。

トレースは“一本道の旅”　分散システムの遅延を切り分ける
　トレース（Traces）は、1つのリクエストがどのサービスを通り、どこで時間を使ったかを端から端まで追跡するデータだ。IBMはトレースを、ユーザー要求の旅路を記録し、分散システムの理解に不可欠な柱と説明している。

　トレースはスパン（Span。処理区間）という単位で構成され、親子関係を持つ。たとえば「APIゲートウェイ→注文サービス→決済サービス→DB」のどこで遅いかが可視化できる。ここで重要なのがコンテキスト伝搬（処理の引き継ぎ情報を次のサービスへ渡すこと）で、これが欠けると旅路が途中で途切れる。


　一方でトレースは高負荷時にデータが爆発しやすい。そこでサンプリングを使う。ヘッドサンプリングは入口で間引く方式、テールサンプリングは結果（例：エラーや遅延）を見てから残す方式で、後者は“重要な失敗だけ残す”のに向くが、集約基盤が必要になる。

三本柱を相関させて初めて“なぜ”に答えられる
　三本柱は役割分担だ。メトリクスで異常を察知し、トレースで遅い区間を絞り、ログで具体的な例外や入力条件を突き止める  この連携で調査が加速する。単体ツールだと『メトリクスは見えるが、そのリクエストのログが追えない』といった断絶が起き、MTTR（平均復旧時間。障害から復旧までの時間）を押し上げる。だから多様なテレメトリを横断して探索できることが重要だろう。

問いとデータの対応（目安）

まず知りたいこと	入口になるデータ
いつから悪化したか	メトリクス
どこが遅いか	トレース
何が起きたか	ログ

　ここで鍵になるのが“つなぎ目”だ。相関IDでメトリクスの異常点に対応するトレースを引き、同じIDでログを引けるようにしておく。さらに環境やリリース版、顧客セグメントのタグを統一すると、比較・差分が取りやすい。可観測性は単にデータを集める話ではなく、データ同士が出会える設計を作る話でもある。

可観測性のメリット：運用効率からビジネス価値へ

　可観測性は“便利な運用ツール”にとどまらない。データを相関できると、障害が起きたときに原因の仮説を素早く立て、影響範囲を定量で説明できる。

　もう1つの効果は、チーム間の責任分界を“データ”でつなげることだ。SREやプラットフォームチーム、開発者が同じ事実を共有できれば、押し付け合いが減り、改善が継続しやすい。また、障害対応の議論が“感覚”ではなく証拠ベースになるため、経営層への報告や説明責任も果たしやすくなる。

原因究明を短縮しMTTRを下げる　障害対応が“探索”から“検証”へ変わる
　障害対応で時間を食うのは、修復作業そのものより「どこを疑うべきか」を探す工程だ。可観測性が高い環境では、アラートが鳴った瞬間に関連するトレースやログへ飛べるため、当たりを付けるまでの時間が短い。さらに障害の“影響”を定量化できれば、優先順位付けが速くなる。結果として、MTTR（Mean Time To Repair。平均復旧時間）を下げ、長時間の停止を回避しやすい。


　特に分散環境では、原因が自チーム外にあることも多い。可観測性が整っていると、証拠（ログやスパン）を添えて他チームへ連携できるため、口頭の推測ではなく事実ベースで引き継げる。調査が“探索”から“仮説の検証”に寄るほど、夜間オンコールの消耗も減り、継続的な改善に時間を回せる。

予兆検知と自動化で“起きる前に直す”　プロアクティブ運用に近づく
　可観測性の価値は、障害後の調査だけではない。通常時の振る舞い（ベースライン）を学習し、微妙な変化を早めに捉えれば、ユーザーが気づく前に手を打てる。

　たとえばレイテンシのじわ上がり、エラーの種類の変化、特定依存先のタイムアウト増加などは、単一指標では見逃しやすい。予兆が見えれば、キャパシティ調整やロールバック、機能フラグ（機能のON/OFFを切り替える仕組み）で影響を局所化できる。


　また、相関が取れるとアラートの誤検知も減らせる。複数信号が同時に悪化したときだけインシデントに格上げする、といったルールが組めるためだ。アラート疲れ（通知過多で重要な通知を見落とす状態）を抑えられると、少人数でも安定運用しやすくなる。

UXと売上を結び付ける“ビジネス可観測性”が広がっている
　可観測性のデータは、技術指標だけでなく事業指標にもつながる。ガートナーは、ビジネスアナリストが可観測性プラットフォームを使い、組織固有のビジネスメトリクス（例：カート放棄による損失額や平均購入額）を分析するケースを挙げている。こうした“ビジネス可観測性”は、障害の影響を『何分止まったか』ではなく『いくら失ったか』で語れるようにする。

　実際、Splunkの調査（回答者1855人）では、重要なビジネスプロセスの監視においてオブザーバビリティが重要だと考える人が74％に達し、収益にプラスの影響があるとする回答も65％あった。


　技術と事業で言葉が違っても、同じテレメトリを見れば議論が噛み合う。逆に言えば、ダッシュボードの設計は“誰が意思決定するか”から逆算する必要がある。

可観測性実装方法：標準化とプラットフォーム選定がキモ

　可観測性は「ツールを入れて終わり」ではなく、データ収集の標準化→可視化と分析→運用プロセスへの組み込み、という順で成熟する。標準化の中心にあるのがOpenTelemetry（OTel）だ。OTelはCNCF（Cloud Native Computing Foundation。クラウドネイティブを推進する団体）のプロジェクトで、OpenTracingとOpenCensusが統合されて生まれ、計装とデータ送信の共通仕様を提供する。その上で、可観測性プラットフォームをどう選び、どう使い分けるかが実務の焦点になる。

OpenTelemetryは“計測の共通部品”　ベンダーロックインを避ける基本装備
　OpenTelemetry（OTel）は、アプリに計測を埋め込むためのAPI/SDKと、収集・加工してバックエンドへ送る仕組み（Collectorなど）を標準化する。最大の利点は、計装の作法をそろえれば、出力先を特定ベンダーに固定しなくて済むことだ。OTelはOpenTracingとOpenCensusの統合としてCNCFプロジェクトになった経緯があり、標準が乱立していた課題を解消する目的が明確だ。


　OTelにはコンテキスト伝搬の仕組み（どの処理が同じリクエストかを渡す）や、セマンティック規約（属性名の推奨。例：http.method）もあり、チームごとにバラバラなタグを減らせる。さらにOTLPという送信プロトコルを使うと、複数バックエンドへ同じデータを送りやすい。

プラットフォーム選定は“データの流れ”で決める
　可観測性プラットフォームは、収集したテレメトリを保管し、相関・検索・可視化して意思決定につなげる基盤だ。代表例としてDatadogやNew Relicがあり、ガートナーのMagic QuadrantでもDatadogはLeader、New RelicもLeaderとして位置付けられている。ただし製品比較で重要なのは“機能一覧”より、データがどう流れ、誰がどう使うかだ。たとえばログ中心の組織と、トレース中心の組織では最適解が違う。

選定時のチェックリスト（例）

観点	確認すること
収集	OTel/Prometheusなど標準への対応、エージェント負荷
分析	相関検索、サービスマップ、機械学習の使い所
コスト	料金の単位（ホスト／取り込み量／ユーザー）と上限設計
運用	RBAC（権限管理）や監査、データ保持とガバナンス

　RBACはRole-Based Access Controlの略で、役割ごとに閲覧・操作権限を分ける仕組みだ。個人情報や機密ログが混じると、権限設計が品質と同じくらい重要になる。なお“全部SaaSで買う”以外に、Prometheus/GrafanaなどOSSを組み合わせる選択もある。自社の運用体制（担当者数、夜間対応）に合わせて、運用負荷も含めて評価したい。

まとめ：可観測性は今後のシステム運用で必須に

　可観測性は、分散化したシステムの中で起きる出来事を「説明できる形」に整え、運用の意思決定を速くするための考え方だ。メトリクス・ログ・トレースを相関できれば、想定外の障害でも原因と影響を短時間で言語化でき、改善が回り始める。市場の拡大も勢いを示す。

　ガートナーはオブザーバビリティ製品の売上が2028年に142億ドルに到達し、2021～2028年の年平均成長率が11.1％になると予測している。データに溺れない設計と標準化を押さえれば、可観測性は“運用の羅針盤”として効いてくる。