
現在、エンタープライズ関連の企業が自社サービスに大規模言語モデルを統合するサイクルが本格化しています。New Relicは本日、New Relic Grokでこの流れに参入します。同社はこれを「世界初の可観測性のための生成AIアシスタント」と呼んでいます(そして、これが最後ではないことは間違いないでしょう)。当然のことながら、ここでの狙いは、大規模言語モデルを用いて、エンジニアが自然言語でNew Relicの多くの日常的なタスク(インストルメンテーションの設定、レポートの作成、アカウント管理など)を実行できるようにすることです。

「可観測性ツールは、DevOpsとDevSecOpsのムーブメントを支えるために存在します。エンジニアは、構築したソフトウェアの運用とセキュリティ確保に必要なデータを取得するために、可観測性ツールを使用します」と、New Relicの最高製品責任者であるマナブ・クラナ氏は述べています。「しかし現実には、すべてのエンジニアが疑問をデータモデルに変換し、ツールを精査して適切なデータを見つけ出し、そのデータを自然言語でインサイトへと変換することは困難です。そのため、DevSecOpsの実践は、可観測性ツールのあらゆるイノベーションに遅れをとっています。今後、生成AIの登場により、全く異なる方法で開発される新しいソフトウェアが爆発的に増加し、ソフトウェアの運用とセキュリティ確保がさらに複雑化するでしょう。」
これらのモデルを使用する大きなメリットは、サービスが収集する大量のデータをエンジニアが分析しやすくなることです。Khurana氏が指摘したように、今日ではこれは特定のサービスのパフォーマンスを確保するだけでなく、運用コストも確保することを意味します。これは今や多くの企業にとって最優先事項となっています。

Grokを使えば、エンジニアは複雑なクエリを書くことなく、これらのデータすべてをより簡単に精査し、統合されたテレメトリデータを精査できます。ダッシュボードやレポートの作成は間違いなく主要なユースケースの一つですが、Grokでは「なぜこのサービスが動作しないのか?」といったクエリを使って問題の根本原因を突き止めることも可能になります。また、GrokのテレメトリおよびコラボレーションサービスであるCodeStreamは、一般的なIDEに統合可能で、必要に応じてコードレベルの問題をデバッグすることも可能です。
「2008年にクラウドAPMを開発して以来、私たちは競合他社より何年も先を行くイノベーションを先導してきました。New Relic GrokはこのDNAを受け継ぎ、生成型AIが私たちの業界をどのように変革していくかを決定づけるものです」と、New RelicのCEOであるビル・ステープルズは述べています。「全体としての進歩にもかかわらず、エンジニアはますます複雑化するソフトウェアシステムから生成される膨大なテレメトリデータを手作業で分析する複雑さのために、オブザーバビリティの真の可能性を実現できていません。New Relic Grokはデータとインサイトへのアクセスを民主化し、俊敏性、革新性、そして持続的なビジネスの構築に尽力する組織にとって、ゲームチェンジャーとなるでしょう。」
New Relic は今年初め、エンジニアリング チームが OpenAI の GPT API を使用して構築されたアプリケーションを監視できる MLOps 可観測性プラットフォームもリリースしました。
Grok はまもなく限定プレビューで利用可能になります。
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フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb(現ReadWrite)にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
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