DatadogはDIYのAIに賭ける。SaaSpocalypse（SaaS終末論）を回避することにつながるだろう
理屈は、ドメイン特化モデルが一般的なLLMよりも成果と経済性で勝てるはずだというもの
Datadogは、いわゆるSaaSpocalypse（SaaS終末論）──顧客がAIを使って自分たちのツールを作ってしまうこと──を回避するのに役立つと同社が考える更新AIモデルを近々リリースするところだ。
オブザーバビリティ（可観測性）ツールのベンダーであるDatadogは、すでにToto-Open-Baseというモデルを「作成」している。同社の説明用の論文によれば、このモデルは151 million（1億5100万）パラメータで構築され、2兆以上の時系列データポイントで学習されたという。これは、オープンウェイトの時系列基盤モデルとしてはおそらく最大の事前学習データセットだ。モデルの学習に使われたデータはすべてDatadog自身のもので、同社のSaaSyオブザーバビリティサービスを運用する過程で収集された。
The Registerとの対談で、Datadog最高製品責任者（CPO）のYanbing Liは、同社が次のモデルを見直しているとしつつ、その取り組みは手段であって目的ではない、と述べた。
「SaaS企業の役割は何だろう？」と彼女は尋ね、答えとしてこう続けた。「自分たちの領域で革新を起こすことです」
Datadogにとってそれは、汎用的なLLMに頼るのではなく、自社のドメイン──オブザーバビリティ──に特化したモデルを作ることを意味する。
Liは、モデル開発によってDatadogにもたらされるのは2つのことだと考えている。
1つは、AIが自社のプラットフォームの一部になることで、別サービスでトークンの予算を顧客に設定させる必要がなくなることだ。もう1つは、異常をより効果的に検出し、予測できる、より優れたエージェントだ。
彼女は、Datadogのサイト信頼性エージェントがすでにインシデントを調査でき、根本原因の分析を行い、是正のためのアクションを提案できると主張した。
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AIは不安定な分野であり、エージェントはミスもする。 The Register はそのため、ミッションクリティカルなITの運用者は、エージェントにシステムへの変更を提案させる前に、ましてや監督なしでそれらの変更を実行させる前に、警戒すべきだとLiに問いただした。
彼女は同意し、AIシステムが信頼を勝ち取るには、その出力が説明可能であり、かつ検証可能でなければならないと述べた。Datadogは自社のモデルを使うことで、その点がより容易になるのだと彼女は語った。同社はさらに、AIプラットフォームが稼働している間それを監視し、幻覚の出力を生成している兆候を検知できるツールの開発にも役立てている。
「私はモデルを開発する競争のことは心配していません。問題は、それを適用することです」と彼女は付け加え、ユーザーは、ヘルスを常に監視できるためDatadogのモデルを適用するようになると考えている、と述べた。いわばウェアラブル端末のように。
「今日、医者に診てもらうのは高くつく手間なので、私たちは本当に具合が悪いときにだけ行く」と彼女は言った。センサーが詰まったスマートウォッチに加えて、それらの信号を分析するAIがあれば、いまや病気を検知し、予測することが可能になっている。
Liは、Datadogが“時々行う診断”から“常時の診断”へと同様の変化をもたらし、SaaSpocalypseを回避できると考えている。
「この移行で脆弱なのは、顧客があなたのツールであなたの言うことを実行しないときのポイントツールです」と彼女は述べた。「そうしたものは、より簡単に混乱させられます」
彼女の見立てでは、AIはDatadogがSaaSを超えてプラットフォームになるところまで見届けた（ということだ）。
あらゆるベンダーがその地位を目指している。なぜなら顧客が離れにくくなるからだ。たぶんAIはいつかこの問題を解決できるだろう。®
