Datadog

Datadogとは？

Datadogは、サーバー、コンテナ、アプリケーションからメトリクス、トレース、ログを収集し、ダッシュボード、アラート、トラブルシューティングのために1か所に集めるクラウド監視プラットフォームです。同社は「監視とセキュリティのための統合プラットフォーム」と位置づけ、製品メニューはオブザーバビリティ、セキュリティ、デジタル体験、ソフトウェアデリバリー、サービス管理にわたります。

AIツールディレクトリの読者にとって、Datadogの重要性は2点です。1つ目は、独自のAIレイヤーを提供していることです。テレメトリについて対話し、アラートを調査し、コード修正を提案し、セキュリティシグナルをトリアージするBits AIエージェント群です。2つ目は、AI製品を開発するチーム向けツールの販売で、代表例がLLM呼び出しとエージェントワークフローをトレースして評価するAgent Observability（旧称LLM Observability）です。どちらもDatadogの監視製品と同じデータプラットフォーム上で動きます。

Datadogは対象を「クラウド時代の開発者、IT運用チーム、ビジネスユーザー」と説明しています。同社によると、33,000+の組織がインフラ稼働のために同社を信頼しています。また、2026年のGartner Magic Quadrant（オブザーバビリティプラットフォーム部門）で6回目のリーダーに選ばれたとアピールしています。単一価格のアプリではなく、製品ラインごとに独自の単位（ホスト、ギガバイト、セッション、LLM span、AIクレジット）で課金されるため、費用はどの機能を有効にするかで変わります。

主な機能

Datadogのカタログには数十の製品があります。以下はAI中心のチームに合うかどうかを最も左右する部分で、それ以外（ネットワーク監視、RUM、CI Visibility、クラウドセキュリティなど）も同様に、1つの共有プラットフォーム上で製品ごとに課金されます。

インフラ、APM、ログ

• Infrastructure Monitoring：Proティアは「システム、サービス、サーバーレス関数の監視を一元化」する用途で販売され、1,000+のインテグレーションと15か月のメトリクス保持をうたっています。Enterpriseティアでは機械学習ベースのアラート、Live Processes、Governance Consoleが加わります。
• APM：アプリケーションパフォーマンス監視はAPMホスト単位で課金され、取り込みスパンとインデックス済みスパンには別料金がかかります。
• Log Management：ログは2段階で課金されます。取り込みはGB単位、インデックスは100万イベント単位で、インデックス料金は保持期間（3、7、15、30日）に応じて上がります。

この3つがBits ChatとBits Investigationの参照するメトリクス、ログ、トレースを供給します。

Bits AIエージェント

Bits AIは1つのチャットボットではなく、エージェント群として販売されています。製品ページには5つが挙げられています。

• Bits Chat：システムについて質問し、関連するメトリクス、ログ、トレース、モニター、ドキュメントを即座に取得します。
• Bits Investigation：アラートを自律的に調査し、根本原因を特定し、修復手順を提案するAI SREと説明されています。
• Bits Code：オブザーバビリティデータに基づき、AIが生成した本番対応のコード修正と単体テストを作成します。
• Bits Security Analyst：Datadog Cloud SIEMのシグナルを自律的にトリアージし、アラート疲れを減らすことを目指します。
• Bits Agent Builder：カスタムコードなしでカスタムエージェントを構築でき、クラウド、セキュリティ、CI/CD、コラボレーションツールにわたる2,000+の構築済みアクションに接続できます。

Bits Investigationは、オンコールチームが既に使っているツールにも引き継ぎます。DatadogはAI生成のサマリー、ポストモーテム、そしてSlack、MS Teams、Jira、ServiceNow、GitHubなどとの連携を挙げています。2026年6月のDASHカンファレンスに関する独立系の報道によると、Bits AIはSlackやAnthropicのClaudeなど、チームが既に使っているツールの中で動作します。Bits Chat、Bits Investigation、Bits Code、Bits Agent BuilderはAIクレジットで課金され、詳細は価格の節を参照。

LLMアプリ向けAgent Observability

Agent Observabilityは、自社のAI機能をリリースするチーム向けのDatadogのLLMオブザーバビリティ製品です。掲げる目標は、オフラインの実験と本番のオブザーバビリティを1つのプラットフォームにまとめ、AIエージェントを評価、改善、トレースすることです。

• トレース：各リクエストがたどるプロンプト、検索ステップ、ツール呼び出し、エージェントの判断を追跡し、ステップごとのレイテンシ、トークン使用量、リトライ、エラーを示します。
• 評価：データセット、実験、テスト用プレイグラウンド、オフラインとオンラインの評価、プロンプトワークフロー、人によるレビューとアノテーションが、プランで制限されることなく全パッケージに含まれます。
• 安全性チェック：ページによると、ハルシネーション、プロンプトインジェクションの試み、PIIの露出を発生時に検出できます。
• フルスタックのコンテキスト：LLMスパンをAPMサービス、インフラシグナル、RUMセッションと関連付けられ、これがLLM専用トレースツールとの実質的な違いです。

WatchdogとAIアクセス

DatadogはWatchdogを、インフラとアプリケーション全体の数十億のデータポイントを継続的に分析し、問題の迅速な解決を助ける組み込みのインテリジェンスレイヤーと呼んでいます。その自動根本原因分析は、手動調査なしで重大障害の根本原因を見つける手段として打ち出されています。

自分のAIツールを使いたい開発者向けには、Datadog MCP ServerとPup CLIがライブのテレメトリを外部エージェントに公開します。Datadogによると、本番の問題を調査する際にライブのログ、メトリクス、トレースをClaude Code、Cursor、CodexなどのAIコーディングエージェントに直接渡せます。エージェントはユーザーベースのアクセスで認証され、既存のRBAC制御が自動的に適用されます。

ガイド

典型的な初期セットアップはトライアルとAgentの流れで進みます。

1. 無料トライアルを始めます。トライアルページには「Datadogを14日間お試しください」とあり、登録時にクレジットカードは不要と記されています。
2. アカウントのDatadogサイト（リージョン）を選びます。後からサイト間でデータを共有できないためです（プラットフォーム参照）。
3. 各ホストにDatadog Agentをインストールします。ホスト上で動き、イベントとメトリクスを収集して分析用にDatadogへ送るソフトウェアです。
4. 利用中のクラウドサービス、データベース、フレームワークのインテグレーションを有効にし、その上にダッシュボードとモニターを構築します。
5. AIアプリの場合は、Claude CodeやCursorなどのAIアシスタントを使って1つのプロンプトでアプリを計装するか、SDKを直接使います。

Agent Observabilityはアカウントなしでも試せます。Datadogは、自分のマシン上でAIアプリやコーディングエージェントをトレースする方法を無料・登録不要で提供しています。

Datadogのユースケースと活用例

• オンコールのインシデント対応：Bits Investigationは、複雑なトラブルシューティングや深夜のアラートに対応するために作られた常時稼働のSREエージェントと説明されています。
• 本番エラーの修正：Bits Codeはスケジュール実行でき、Error Tracking、Test Optimization、APM Recommendations、Bits Investigationからトリガーしてコード修正を提案させることもできます。
• LLM機能のリリース：チームはリリース前に実際の本番データでプロンプト、モデル、ツールの変更をテストし、本番ではAgent Observabilityで各エージェントステップをトレースします。
• セキュリティのトリアージ：Bits Security Analystは、Cloud SIEM上で重要資産や高リスクユーザーに関わる疑わしいシグナルに焦点を当てます。
• 規制対象のワークロード：複数のBitsエージェントがDatadogのHIPAA対象リストに載っているため、医療など同様の分野のチームはAI機能を締結済みの契約の範囲内に収められます（制限事項参照）。

対象ユーザー

Datadogが最も適するのはテレメトリが既に大規模で多数のサービスに分散している環境です。

• SREチームとプラットフォームチーム：アラート調査、ダッシュボード、インシデントワークフローを同じデータ上で扱いたいチーム。
• AIエンジニアリングチーム：プロンプトログだけでなく、バックエンドやユーザーセッションと関連付けたLLMトレースが必要なチーム。
• 既にCloud SIEMを使っているセキュリティチーム：自動トリアージを求めるチーム。
• データ所在地の規則がある企業：アカウントを米国、EU、日本、オーストラリア、英国のサイトに置けるほか、FedRAMP向けの政府サイトもあります。

小さなアプリ1つの個人開発者には向きにくいでしょう。無料のインフラティアは最大5ホスト・メトリクス保持1日までで、価格表上、APM、ログインデックス、AIクレジットには無料ティアがありません。あるエンタープライズソフトウェアのレビュープラットフォームでは、Datadogは211件のレビューで5点満点中4.3点、97%が推奨意向を示しています（2026年9月27日時点で取得）。

プラットフォーム

• Webアプリ：メインのインターフェースはアカウントのDatadogサイト上でブラウザから使います。
• Datadog Agent：Agentはオープンソースで、ソースコードはGitHubで公開されています。DatadogはKubernetes、Amazon ECS、AWS Fargate向けのAgent構成を文書化しており、組み込みデバイス向けのIoT Agentもあります。
• モバイル：Datadog MobileアプリはiOS向けにApple App Store、Android向けにGoogle Playストアで提供され、主に外出先でアラート、モニター、ダッシュボードを確認する用途です。
• AI SDK：Agent ObservabilityはOpenAI、Anthropic、Geminiに対応します。Vertex AI、LangChain、CrewAIのほか、Pydantic、Bedrock、LiteLLM、Strands Agentsにも対応します。Python、Node.js、Java向けSDKを提供します。それ以外の環境ではOpenTelemetryまたはHTTP APIで取り込めます。

Datadogのサイトとデータ所在地

Datadogは世界各地に複数のサイトを用意しています。各サイトは完全に独立しており、サイト間でデータを共有することはできません。米国の3サイトに加え、EU1サイトはドイツ、AP1は日本、AP2はオーストラリア、UK1は英国にあります。US1-FEDサイトは、米国政府機関とパートナー向けのDatadogのFedRAMP High認証サイトと説明されています。

価格

Datadogの料金は製品ごと・課金単位ごとに設定され、公開価格表は年間請求、月次請求、オンデマンド請求の3列で構成されています。以下は定価で、含まれる割当量がある製品については、既存顧客は最新の請求契約を参照するよう案内されています。

表の外のルールもあります。

• 無料ティア：Infrastructure Monitoringには最大5ホスト、メトリクス保持1日の$0ティアがあります。
• ログ取り込み：どの請求方式でもログの取り込みはGBあたり$0.10で、インデックス料金は別です。
• AIクレジット：オンデマンドでは1クレジット$1.30です。Datadogの参考見積もりは、おおよそBits Chatのメッセージ1件で0.5クレジット、Agent Builderの実行1回で3、Bits Codeの修正1件で5、自律調査1回で6.5です。
• LLMスパン：Freeティアには月最大40K LLMスパンと15日保持が含まれます。課金されるのはLLMプロバイダーへの呼び出しのみで、ツール、ワークフロー、エージェント、埋め込み、検索のスパンは無料です。
• 追加LLMスパン：最初の100Kを超える分は、15日保持で10K LLMスパンあたり年間$3.50、月次$4.20、オンデマンド$5です。
• 評価：オフラインやオンラインの評価に別途の製品料金はなく、評価実行中のLLM呼び出しはLLMスパンとして数えられます。
• クレジット超過：購入した月間バンドルを超えると、追加クレジットはOn-Demand料金で自動請求され、手動のチャージは不要です。

Agent Observabilityでは契約形態によって保持期間も異なります。オンデマンドのFreeプランとProプランではトレース、スパン、実験データの保持が15日で、年間または月次契約では実験結果を90日保持します。データセットには別途3年の保持期間があります。

Datadogの代替ツール

より安価なDatadogを探す2026年の開発者フォーラムのスレッドでは、ある返信が、APM、ログ、メトリクス、アラートを備え、ごく小さなプロジェクト向けの無料ティアもあるGrafanaを使えると指摘しました。他の返信ではNew Relic、Sentry、Scout APM、SigNozが挙がりました。

• New Relic：価格ページには月100 GBの無料データ取り込みと、超過分はGBあたり$0.40と記載されています。
• Grafana Cloud：常時無料プランにはすべてのGrafana Cloudサービスが限定的な使用量で含まれ、メトリクス、ログ、トレース、プロファイル、k6パフォーマンステストの保持は14日です。

Datadog側で最も近い無料の入口は5ホストのインフラティアと40KスパンのAgent Observabilityティアで、Bits AIはAIクレジットで課金されます。

制限事項

• AI出力の正確性：Datadogのサービス規約は、生成AIサービスが生成する出力には誤った、または不正確な出力を生じうる技術が使われており、コードとテストは使用前にレビューすべきだとしています。
• クレジット消費の変動：機能ごとのクレジット数値は平均値で、個々のリクエストの実際の消費量はタスクの複雑さやモデルが処理するコンテキスト量によって変わる場合があります。
• 繰り越し不可：AIクレジットは毎月の暦月初日にリセットされます。未使用のクレジットは翌月に繰り越されません。
• 政府向けサイト：価格ページは、AIクレジットとAgent ObservabilityをUS-FEDサイトで現在利用不可としています。
• HIPAAの範囲：HIPAA対象ページに記載のDatadogサービスは、ビジネスアソシエイト契約がある場合に限りPHIの処理に使えます。Bits Agent Builder、Bits Investigation、Bits Chat、Bits Security Analystはこのリストに載っており、確認した版ではBits Codeは載っていませんでした。
• コスト管理：あるレビュープラットフォームのDatadogレビューのまとめによると、改善要望はアラート、コストの可視性、ユーザー体験に集中しており、正確なコストの追跡と予測は難しいとされています。
• RUMのコンプライアンス：Real User MonitoringとSession Replayについて、Datadogは顧客の利用が適用法の下で許容されることについて一切の表明や保証をしていません。

プライバシーとAIデータの利用

Datadogは生成AIサービスの出力に対する所有権を主張しませんが、その出力を品質管理とサービス改善に利用する権利を留保しています。顧客のテレメトリがモデルのトレーニングに使われるかどうかは、確認した規約、プライバシーポリシー、製品ページには記載されていません。サードパーティモデルについては、Bits InvestigationはサードパーティのAIサービスプロバイダーに対するデータ保持ゼロをうたっています。Datadogのサブプロセッサーリストには、Anthropic, PBCが米国所在のAIサービスプロバイダーとして記載されています。OpenAI, LLCも同じリストにAIサービス用として載っており、こちらも米国です。

よくある質問

Q1. Datadogは無料ですか？

一部は無料です。Infrastructure Monitoringには最大5ホスト・保持1日の無料ティアがあり、Agent Observabilityには40Kの無料LLMスパンが含まれ、プラットフォーム全体をクレジットカードなしで14日間試せます。

Q2. Bits AIの料金体系は？

Bits AIはAIクレジットで動きます。年間プランでは500クレジットのバンドルが月$500、オンデマンドでは1クレジット$1.30です。チャットメッセージ1件でおよそ0.5クレジット、自律調査1回で約6.5です。

Q3. Agent ObservabilityはLLM Observabilityと同じですか？

はい。DatadogのHIPAA対象ページには「Agent Observability（旧称LLM Observability）」と記載されており、料金はLLMスパンに基づきます。

Q4. データをEU内に保管できますか？

はい、ドイツにあるEU1サイトを選べば可能です。サイトは完全に独立しており、データはサイト間で移動しません。