AI支援開発のコストやコード生成量、分かる？ GoogleがGemini CLIに監視ダッシュボードを追加：OpenTelemetryでカスタマイズ可能

Google Cloudは、「Gemini CLI」において、事前構成済みの監視ダッシュボードを提供開始した。ツールの導入状況やトークン消費量、パフォーマンスなどを可視化できるという。

[＠IT]

　Google Cloudは2026年1月8日（米国時間）、コマンドラインのAI（人工知能）支援開発ツール「Gemini CLI」の新しいテレメトリー機能と、事前構成済みの監視ダッシュボードの提供を開始した。

　今回のアップデートにより、事前構成済みのダッシュボードを通じて、Gemini CLIの採用状況や対話パターン、パフォーマンスを容易に把握できるようになる。オープンソースの「OpenTelemetry」を活用して生ログを使用し、ニーズに合わせたデータ視覚化のカスタマイズも可能になるという。

事前構成済みダッシュボードで、何が分かるようになるのか？

　クエリを記述することなく、Gemini CLIの利用状況やパフォーマンス指標を即座に確認できるダッシュボードが利用可能になった。主な表示項目は以下の通り。

• 月間／日間アクティブユーザー（MAU/DAU）
• インストール数
• 追加および削除されたコード行数
• トークン消費量
• APIおよびツール呼び出し

チーム内でのGemini CLIの普及率を把握できるダッシュボード（提供：Google Cloud）

Gemini CLIによる消費トークン量やコード変更量など、コストと成果を可視化するダッシュボード（提供：Google Cloud）

APIやツールの呼び出し頻度とレイテンシを監視するダッシュボード（提供：Google Cloud）

　このダッシュボードを利用するには、Gemini CLIプロジェクトでOpenTelemetryを構成し、データをGoogle Cloudにエクスポートする。ダッシュボードテンプレートは「Google Cloud Monitoring」内で「Gemini CLI Monitoring」として提供されている。

Google Cloudにデータをエクスポートする3ステップ

　Google Cloudにデータをエクスポートするための手順は以下の通り。

1：Google CloudプロジェクトIDの設定

　最初に、利用するGoogle CloudのプロジェクトIDを設定する。

2：Google Cloudでの認証

　適切なIAM（Identity and Access Management）ロールとAPIが有効になっていることを確認し、Google Cloudで認証する。

3：Google Cloud Platform（GCP）への直接エクスポート機能の導入

　「Direct GCP Exporters」の追加により、中間的なOTLP（OpenTelemetry Protocol）コレクタの構成をバイパスしてセットアップを簡素化できる。「.gemini/settings.json」を更新することで利用可能になる。

　これらの基盤ツールの提供により、インフラのセットアップに費やす時間を削減し、アプリケーションの構築とイテレーションに集中できる環境を整えられるという。

生データを用いた詳細な利用状況分析

　Gemini CLIのテレメトリーが有効なプロジェクトでは、Google Cloudコンソールの「Logs」および「Metrics」からデータを追跡できる。OpenTelemetry経由で提供される生情報を組み合わせることで、次のような複雑な問いへの回答が可能になる。

• チーム全体でツールがどの程度活用されているか？（「user.email」のユニーク値をカウントする）
• ツールの信頼性はどの程度か？（特定の「status_code」を確認する）
• 現在の使用量はどの程度か？（「api_method」が存在するエントリを確認する）
• 誰がパワーユーザーか？（「user.email」ごとの「input_tokens」および「output_tokens」を確認する）
• 予算がどの領域に費やされているか？（コマンドタイプ別のトークン数を確認する）
• トークン使用量による上位10ユーザーは誰か？

OpenTelemetry採用によるメリット

　メトリクスとログの収集を効率化するために、Gemini CLIはベンダー中立の業界標準フレームワーク、OpenTelemetryを採用している。同フレームワークの採用により、以下のメリットを享受できるという。

• ユニバーサルな互換性
  • Google Cloudや「Jaeger」「Prometheus」「Datadog」などの任意のバックエンドにエクスポートできる
  • 「GenAI OpenTelemetry convention」（生成AI向けOpenTelemetry規約）に準拠できる
• 標準化されたデータ
  ツールチェーン全体で一貫したフォーマットと収集方法を使用できる
• 将来を見据えた統合
  現在使用中か将来使用するオブザーバビリティインフラと接続できる
• ベンダーロックインの排除
  計測方法を変更せずにバックエンドを切り替えできる