ユーザーが利用するアプリケーションの内部動作(コードの実行速度やDBクエリ等)を詳細に監視し、動作の遅延やエラーの原因をミリ秒単位で特定する施策です。2026年は「サイトが少し重い」だけで顧客は離反し、社員の生産性も低下します。メリットは、インフラの監視だけではわからない「プログラムレベルのボトルネック」を瞬時に特定し、開発者にフィードバックできる点です。問題が発生してから調査するのではなく、AIが異常の予兆を検知して事前に対処。ユーザー体験(UX)を最高レベルに保ち、機会損失を根絶します。複雑なマイクロサービス環境においても、システム全体の「健康状態」を可視化。顧客満足度の向上と、トラブルシューティング工数の劇的な削減を実現するための、攻めの運用施策です。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
全業界 | 目的 |
品質向上 障害対応 |
業界② |
対象 |
SRE インフラエンジニア 開発チーム | |
費用 |
100〜1000万円 | 90 |
主なToDo
- 全アプリケーションにAPMエージェントを導入し、エンドユーザーの体感速度とプログラム内部(DBクエリ等)の実行時間を可視化する
- 「表示に3秒以上かかる」などの遅延やエラー発生時の自動アラートを設定し、発生箇所(ソースコードの行数等)を特定できる体制を作る
- パフォーマンス低下の兆候をAIが検知した際、自動的に開発チームへチケットを発行し、根本原因を修正してリリースする改善サイクルを回す
期待できる効果
アプリの内部動作をミリ秒単位で監視し、遅延の根本原因をAIが瞬時に特定。ユーザーが不満を感じる前にボトルネックを解消することで、最高レベルのUXを維持し、システム障害による機会損失と開発者の調査工数の劇的削減を目指します。
躓くところ
複雑に絡み合ったマイクロサービス環境において、全トラフィックを正確に追跡するための分散トレーシングの実装が困難です。監視ツール自体がアプリ性能に与えるオーバーヘッドの最小化と、高額な監視コストの管理も課題です。

APM(アプリケーションパフォーマンス監視)導入






