［開発者向け］ Claude PlatformがOpenTelemetryに対応、エージェントの動作を既存ツールで追跡

2026-10-152026-10-17

はじめに

　Anthropicは2026年10月14日、Claude Managed Agents、Messages API、Claude SDKから、OpenTelemetry形式のトレースを外部の監視ツールへ送信できる機能を発表しました。本稿では、この発表をもとに、機能の概要、対応ツール、利用開始の方法、導入企業のコメントを解説します。

参考記事

タイトル: Agent observability on the Claude Platform
著者: 記載なし
発行元: Anthropic（Claude公式サイト）
発行日: 2026年10月14日
URL: https://claude.com/ja/resources/articles/agent-observability-on-the-claude-platform

要点

Claude Managed Agents、Messages API、Claude SDKから、OpenTelemetry形式のトレースを任意のOTel対応ツールへ送信できるようになった。
Claude Consoleで送信先を追加すると、エージェントのターン、モデル呼び出し、ツール利用が、レイテンシ・トークン数・IDを含む標準的なトレースとして届く。
トレースはOpenTelemetryのGenAIセマンティック規約に準拠しており、Grafana Cloud、Datadog、Langfuseなど多数のツールで扱える。
機能はパブリックベータとして提供され、Managed AgentsとMessages APIはConsoleでの送信先設定が必要、Claude SDKは自動でトレースをエクスポートする。

詳細解説

発表の概要

　Anthropicによれば、Claude Managed Agents、Messages API、Claude SDKの3つから、OpenTelemetry（OTel）のトレースを任意のOTel対応ツールへ送信できるようになりました。これにより、エージェントが実行する各ステップを順に追跡できます。また、すでにClaude CodeやCoworkのトレースを監視ツールへ送っている場合は、Claude Platform上で構築したエージェントのトレースも同じ場所に表示できるとされています。

　補足すると、オブザーバビリティ（可観測性）とは、システムが外部に出力するデータから内部の状態を把握できる性質を指す言葉です。OpenTelemetryは、そのためのトレース、メトリクス、ログを共通の形式で収集・送信するためのオープンな標準として広く使われています。トレースは、1つの処理の流れを「スパン」と呼ばれる個々の処理単位の連なりとして記録するもので、どの処理にどれだけ時間がかかったかを時系列で確認できます。本稿としては、開発用ツール（Claude Code）と自社構築のエージェントのトレースを同じ基盤で扱えるようになる点が、運用面での実務的な利点だと考えています。

OpenTelemetryでエージェントの動作を追跡する

　元記事では、エージェントにより多くの権限を任せるための第一歩として、モデル呼び出し、ツール利用、MCPサーバー呼び出しをトレースすることを挙げています。まずトレースを確認し、エージェントが信頼できると分かった段階で権限を広げていく、という進め方が示されています。

　具体的には、Claude Consoleで送信先（destination）を追加すると、エージェントのすべてのターン、モデル呼び出し、ツール利用が、標準的なOpenTelemetryトレースとして監視ツールに届きます。トレースには次の情報が含まれるとされています。

レイテンシ（各処理にかかった時間）
トークン数
各種ID

　元記事では、この流れを図で説明しています。なお、MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルを外部のツールやデータソースに接続するための標準的な仕組みです。エージェントの処理はモデル呼び出しだけでなく、こうした外部連携を何段階も経由することが多いため、どのステップで時間がかかったか、どのツール呼び出しで失敗したかを切り分けるにはトレースが有効だと考えられます。また、トークン数がステップ単位で記録されるのであれば、コストの内訳把握にも活用できる可能性があります。「トレースを見てから権限を広げる」という考え方は、本稿としては、エージェントを段階的に本番導入する際の現実的な判断材料を提供するものと受け止めています。

既存の監視ツールとの連携

　Anthropicによれば、ClaudeのトレースはOpenTelemetryのGenAIセマンティック規約（生成AIに関するデータ項目の名前や意味を揃えるための共通ルール）に準拠しています。そのため、Claudeと他のプロバイダーのデータを、同じツールやダッシュボードで扱えるとされています。元記事では、用途ごとに対応ツールが次のように整理されています。

既存のスタックと並べてエージェントをデバッグする: Grafana Cloud、Honeycomb、Sentry、Splunkでは、エージェントのトレースがログやメトリクスと並んで表示されます。処理が遅いステップや失敗したステップが、どのサービスに起因するのかを確認できます。
本番データでエージェントを改善する: Arize AI、Braintrust、Datadog、Langfuse、LangSmith by LangChain、New Relic、PostHogでは、実際のトレースを評価（eval）に変換し、品質上の問題を検出し、変更が効果をもたらしたかどうかを測定できます。
組織全体の利用状況を追跡する: Databricks Unity Gatewayへトレースを送ることで、プラットフォームチームやセキュリティチームがチーム別のトークン使用量を把握し、通常と異なる動きを検知できます。

　さらに、標準的なOTLPエンドポイントを受け付けるOpenTelemetryツールであれば、上記以外でもClaudeのトレースを扱えるとされています。元記事には各ツールの連携ガイドへのリンクと、紹介動画も掲載されています。

　OTLP（OpenTelemetry Protocol）は、OpenTelemetryのデータを送受信するための標準プロトコルです。共通規約に沿ったデータであれば、特定ベンダーの専用SDKに依存せずに送信先を選べるため、ツールの乗り換えや併用がしやすくなると考えられます。上記の3分類は、ツール選定の観点としても読めます。障害調査が主目的ならログ・メトリクスと統合できるツール、品質改善が主目的なら評価機能を持つツール、コスト管理やガバナンスが主目的なら組織横断で集計できる基盤、というように、目的から逆算して選ぶのが一つの判断基準になると思います。

利用開始の方法と提供状況

　Anthropicによれば、Claude PlatformのOpenTelemetryトレースはパブリックベータとして提供されています。利用開始に必要な作業は、対象ごとに次のように異なります。

Claude Managed Agents: Claude Consoleで送信先を追加する必要があります。
Messages API: 同様に、Claude Consoleで送信先を追加する必要があります。
Claude SDK: トレースを自動的にエクスポートします。

　具体的な設定方法は、Claude PlatformのOpenTelemetryに関する公式ドキュメントで案内されています。

　導入にあたっては、いくつか確認しておきたい点があると考えられます。まず、パブリックベータであるため、仕様や提供範囲が今後変わる可能性があります。また、トレースにどの属性が含まれるか、たとえばプロンプトや出力の内容がどこまで記録されるかによって、機密情報や個人情報の取り扱い方針への影響が変わります。送信先ツール側での保存期間やアクセス権限も含め、公式ドキュメントで仕様を確認したうえで設定することが重要だと思います。SDKの自動エクスポートについても、送信先の指定方法や無効化の方法は元記事に記載がないため、ドキュメントでの確認が必要です。

導入企業のコメント

　元記事には、すでにこの機能を活用している企業のコメントが掲載されています。

Foxglove（Roman Shtylman氏、共同創業者兼CTO）: ロボティクスチームのロボットのデバッグを支援するエージェントを構築しています。Claude PlatformのネイティブなOpenTelemetryエクスポートにより、エージェントとのやり取りをPostHog上でプロダクトの利用データと並べて分析できるようになり、エージェントの実際のパフォーマンス評価、不足点の特定、改善の優先順位付けに役立っているとしています。
Ramp（David Traina氏、Senior Software Engineer）: 社内向け・顧客向けのエージェントにClaudeを使っています。Langfuseのトレースを採点し、繰り返し発生する失敗を見つけて修正案を出すエージェントシステム「Reflect」を構築し、一部のエージェントではトークン使用量を10〜20%削減し、セッションを30%高速化したと述べています。そのうえで、Reflectは観測できるものしか改善できないため、Claude APIからのネイティブなエクスポートが、追加の手順なしに精度の高い計測データを改善ループへ直接供給できるとしています。
Sterling Labs（Hyon Lee氏、CTO）: 市場を24時間365日分析するエージェントを運用し、Langfuseをレースチームの「ピットウォール」に例えています。独自の計測コードを書かずにすべてのトレースがLangfuseへ送られるため、チームは配線作業ではなく本来の強みに集中できると述べています。
FloQast（Ankush Sharma氏、Head of Infrastructure）: 企業の帳簿に関わるエージェントは、会計担当者と同じように作業の過程を示す必要があるとしています。Claude Platform上のエージェントとGrafana Cloudのテレメトリを組み合わせ、各モデル呼び出しを、それが実行された照合（reconciliation）や仕訳入力のワークフローと同じトレースに収めています。プロンプトのバージョン、ツール呼び出し、レイテンシ、トークン消費を他のシステムと並べて確認できるため、監査人から「エージェントが何をなぜ行ったか」を問われても、1本のタイムラインから回答できると述べています。

　Rampが挙げた数値は、同社の特定のエージェントにおいて、Reflectという独自の改善システムを運用した結果として示されたものです。トレースの送信を有効にするだけで同様の効果が得られることを意味するものではなく、効果は対象業務や改善の進め方によって変わると考えられます。一方で、4社のコメントには、デバッグ、品質評価、監査対応という異なる目的でトレースが使われている様子が表れており、本稿としては、トレースが単なる障害調査用のデータにとどまらず、エージェントの改善や説明責任を支える基盤として位置づけられつつあると読んでいます。

まとめ

　Claude Platformは、Managed Agents、Messages API、SDKからOpenTelemetry形式のトレースを出力できるようになり、既存の監視・評価ツールでエージェントの各ステップを追跡できます。現在はパブリックベータのため、記録される項目やデータの取り扱いを公式ドキュメントで確認しながら導入を検討するのがよいと思います。