New Relic、AIエージェント間のやりとりを可視化する監視機能とMCPサーバを発表：複雑さが増すシステムにどう向き合うか

New Relicは、AIエージェント向けの監視やMCPサーバの新機能を発表。システムの複雑さが増す中で、AIツールとオブザーバビリティの連携を強化する。

[＠IT]

　AI（人工知能）エージェントの導入が進み、AIエージェントが相互に連携するにつれてシステムの複雑さは増す。その状況に対し、オブザーバビリティ（可観測性）ツールを提供するNew Relicは2025年11月26日、AIエージェントの監視機能「New Relic Agentic AI Monitoring」と、New Relicの機能をAIエージェントに提供するMCP（Model Context Protocol）サーバである「New Relic MCP Server」を発表した。

　AIワークロード（AI関連のタスク）やクラウドネイティブアーキテクチャ、リアルタイムデータ処理などによってシステムの複雑性が増し、トラブルの原因が見えにくくなったり、ダウンタイムによるコストが増大したりしている。その状況下で、AIエージェントの監視やMCPサーバの機能は、AIエージェント群の振る舞いと基盤システムを一体的に可視化し、企業のAI活用とオブザーバビリティを結び付けるためのものだという。提供する主な機能は次の通り。

AIエージェント同士のやりとりを可視化

　New Relic Agentic AI Monitoringは、複数のAIエージェントが連携するマルチエージェントシステム（MAS：Multiagent Systems）において実行されるAIエージェントとツールの呼び出しを一元的に可視化する機能だ。どのAIエージェントとツールがどの順序で呼び出されたか、レイテンシやエラー率はどうかといった詳細なパフォーマンスデータを確認できる。

　ユーザーは、組織内で使われているAIエージェントやツールを一覧で表示するビューを通じて、各コンポーネントのレイテンシやエラーの傾向を把握できる。エージェントサービスマップという機能では、エージェント同士の相互作用を可視化し、個々のエージェントのパフォーマンスや処理の流れを掘り下げて分析することが可能になる。

　これにより、あるエージェントによるハルシネーション（誤った応答）が別のエージェントに波及するケースでも、問題が顕在化する前段階の処理ステップまでさかのぼって特定しやすくなる。相互接続されたエージェントやツール群だけでなく、それらが依存するサービスやインフラまで含めた包括的なオブザーバビリティを提供する。

MCPサーバでAIツールに観測データを提供

　New Relic MCP Serverは、AIエージェントにNew Relicの機能とオブザーバビリティデータへのアクセスを提供するMCPサーバ機能で、標準化されたエージェントエコシステムの構築を支援する。これにより、「GitHub Copilot」「ChatGPT」「Claude」「Cursor」といった生成AIツールが、New Relicが収集する本番環境の詳細なテレメトリーデータに直接アクセスし、エンジニアのワークフローに観測結果を組み込めるようになる。

　従来は、開発者が利用するAIアシスタントが本番環境で実行中のコードや基盤の状態を十分に把握できず、別のツールに切り替えてメトリクスやログを確認する必要があった。New Relic MCP Serverを利用すれば、エンジニアはそのときの作業環境から離れることなく、New Relic上の詳細なデータと洞察（インサイト）を引き出せるようになる。

　同社は、MCP対応エージェントに観測データを提供することで、AIシステムの可視性と信頼性を高めるとともに、オブザーバビリティツール側もより知能化されると説明する。これにより、平均復旧時間（MTTR）の短縮やアップタイム向上、市場投入までの時間の短縮といった効果が期待できるとしている。