KubeCon Japan 2026開幕、GPUスケジューリング・OTel・認可がAI時代に向け成熟

クラウドネイティブコミュニティにとって日本で2回目となる年次イベントが、火曜日（7月28日）に横浜で始まった。Kubernetes上でAIエージェントを動かすためのオープンソース基盤では、GPUスケジューリング、オブザーバビリティ（可観測性）、認可という主要な3領域が同時期に本番利用可能な成熟段階へ達している。KubeCon + CloudNativeCon Japan 2026は、実務者がAIエージェント向けの一連の基盤が整いつつあることを確認できる初めてのKubeConとなる。

■AIエージェント展開を変える3つのマイルストーン

併催イベントのKeycloakCon Japan、ArgoCon Japan、Japan Community Dayは、日本時間午前9時（米東部時間では前日の午後8時）からパシフィコ横浜で始まった。メインカンファレンスは7月29日（水）に開幕し、30日（木）まで開催される。両日とも基調講演と6つのテクニカルトラックが設けられ、Cloud Native Community Japan（CNCJ）傘下に新設されたAI Infrastructure Special Interest Group（AI Infra SIG）もお披露目される。

CNCFのエグゼクティブディレクターであるJonathan Bryce氏は、5月にカンファレンスの日程が発表された際、「推論は急速に人類史上最大のコンピューティング用途になりつつある。だからこそ、すでに66％の組織がKubernetesをAIのオペレーティングシステムとして利用している」と述べた。2025年に東京で開催された初回大会には700件を超える講演応募が寄せられ、参加登録枠とスポンサー枠はいずれも完売した。今年の横浜大会も再び完売となった。

KubeCon Japan 2026の開催時期は、組織がKubernetes上でAIエージェントの本番展開に踏み切るのをためらう原因となってきた3つの阻害要因が解消されつつある時期と重なっている。

1つ目はハードウェアスケジューリングだ。Dynamic Resource Allocation（DRA）は、不透明なデバイスを整数単位で要求する代わりに、式ベースのルールを使って特定のGPUやアクセラレーターの要件をワークロードから宣言できるKubernetes APIフレームワークである。DRAは2025年8月にリリースされたKubernetes 1.34で一般提供（GA）となり、Kubernetes 1.35以降はデフォルトで有効になっている。

従来のデバイスプラグインモデルでは、スケジューラーが指定されたデバイス数を提供できるかどうかを、事実上「可能か不可能か」でしか判断できなかった。DRAでは、最小GPUメモリー容量などの属性ベースの要件と、優先順位を付けた代替条件を指定できる。例えば、1基の高性能GPUで最も効率よく動作するワークロードについて、代替案として中位クラスのGPU 2基も許容すると指定し、スケジューラーに利用可能な選択肢の中から最適なものを自動的に選ばせられる。こうした能力は、GAとともに導入されたDRAの「消費可能容量（consumable capacity）」機能で説明されている。

2つ目はオブザーバビリティである。分散システムのテレメトリー信号を統一的に扱うオープンソース標準のOpenTelemetry（OTel）は、2026年5月にCNCFのGraduated（卒業）ステータスを獲得し、KubernetesやPrometheusと同じ成熟度区分に加わった。

Graduatedステータスを得るには、複数の組織における本番導入実績、堅牢なガバナンスモデル、指摘事項への対応を終えたセキュリティ監査、APIの安定性保証などが必要となる。OTelは現在、CNCFで2番目に開発活動が活発なプロジェクトで、2,800社を超える企業が貢献し、個人によるコントリビューションは1万2,000件を超えている。

AIワークロードにとって特に重要なのは、OTelのGenAI SIGが2024年4月以降、エージェント型システムのオブザーバビリティ上の課題に対応する「gen_ai.*」セマンティック規約を策定していることだ。ツールの呼び出し、LLMの呼び出し、情報検索の各ステップを、エージェントの処理過程を追跡する完全なトレースの子スパンとして記録できる。プロンプトと生成結果の内容は、バックエンドで個人を特定できる情報（PII）が露出するのを防ぐため、インデックス化される属性ではなくスパンイベントとして保存される。このパターンは、OTelのAIエージェント向けオブザーバビリティ文書で解説されている。

3つ目は認可である。外部ツールを呼び出すAIエージェントには、どのエージェントが、どのユーザーの代理として、どのツールを呼び出せるのかを制御するアイデンティティ層が必要となる。

水曜日のセッションでは、Keycloakメンテナーである日立製作所のTakashi Norimatsu氏とAlexander Schwartz氏が、Model Context Protocol（MCP）を使うエージェント型ワークフロー向けに、オープンソースのアイデンティティー・アクセス管理プラットフォームであるKeycloakをMCP認可サーバーとして構成する方法を解説する。MCPは、AIエージェントによるツール呼び出しのためのオープン標準である。

認可層を設けずにMCPを利用すると、すべてのツール呼び出しがエージェントの実行コンテキストに与えられた権限全体を使って動作することになる。Keycloakとの統合により、スコープとクレームに基づくアクセス制御を導入し、エージェントの処理全体を通じてユーザー単位、ツール単位の制限を適用できる。

これら3つの機能は、個別に見ればまったく新しいものではない。新しいのは、3領域が同時期にGAまたはGraduated相当の本番成熟段階を迎えたことだ。オープンソースのAIエージェント基盤が安定するのを待っていた組織にとって、本番展開を先送りする技術上の理由は少なくなっている。

■DRAが実現するエネルギー効率の高いGPUスケジューリング

木曜日のセッションでは、IBM Research TokyoのSunyanan Choochotkaew氏とEricssonのFaseela Kundattil氏が、DRAを利用したエネルギー効率の高いGPUスケジューリングを実演する。

このセッションの前提となるのは、DRAがGPUの存在だけでなく、そのGPUがどのような属性を持っているかも認識できるため、スケジューラーが性能と消費電力の両方を考慮して最適化できるという考え方だ。GPUを多用するAI推論ワークロードによってデータセンターのエネルギーコストが上昇する中、電力効率の重要性は高まっている。

ただし、ScaleOpsによる本番対応状況の分析で詳しく説明されているように、DRAだけですべてのGPUスケジューリング問題を解決できるわけではない。DRAはデバイス属性を表現し、式ベースのマッチングを可能にするが、それ自体がGPUを分割可能にするわけでも、安全なマルチテナント共有を保証するわけでもない。また、DRA対応ドライバーがまだ成熟していない本番環境では、従来のデバイスプラグインを直ちに置き換えられるわけではない。

NVIDIA Multi-Instance GPUの管理などの高度な機能には、DRAと併せて引き続きGPU Operatorが必要となる。Red HatはOpenShift 4.21でDRAをGAとして提供しており、サポート付きディストリビューションを必要とするエンタープライズKubernetesユーザーも利用できるようになった。

■OTelの「卒業」が未導入の組織にもたらす意味

OTelを標準として採用すべきか検討している実務者にとって、Graduatedステータスの発表は、これまで一般的だった懸念を取り除くものとなる。OTel End User SIGのDan Gomez Blanco氏は卒業発表後、今こそOTelを導入する好機であり、まだ利用していないと推定される25％にとって、導入を先送りする理由はもはやないと記している。

KubeCon Japanでは、メインカンファレンスとJapan Community Dayの双方で複数のOTel関連セッションが行われる。OTelのKubeCon Japan 2026セッション一覧によると、Grafana LabsのTed Young氏は火曜日、Japan Community Dayの一環として「OpenTelemetry Past and Future」と題する回顧・ロードマップセッションを行い、オブザーバビリティ関連プログラムの口火を切った。

同じ時間帯には、LayerXのYuzuru Ohira氏が、AIエージェントのワークロードにOTelによる計装を適用するセッションを行った。AIエージェントは、「サービスへの同じ入力からは一貫して同じ出力が得られる」という従来の分散トレーシングの前提が成り立たない種類のシステムである。エージェント型システムでは実行のたびに結果が変わり得るため、エージェントが実際に何をしたかを示すトレースが、何が起きたのかを確認するための唯一の信頼できる記録となる。

木曜日のメインステージでは、AppleのAlolita Sharma氏とTed Young氏が、OTelの卒業と「エージェント型オブザーバビリティの次の時代」をテーマとする基調講演を行う。KubeCon Japan 2026の基調講演日程によると、これはOTelプロジェクトの焦点が、エージェント型ワークロードによって生じる計装上の課題へ明確に向かいつつあることを示している。

一方、現在のGenAI規約には重要な不足も残っている。Fiddler AIのOpenTelemetry AIオブザーバビリティガイドによると、モデル名、トークン数、ツール呼び出し、レイテンシーなど、エージェントが何をしたかを記録する方法は標準化されているが、出力評価、安全性スコアリング、コンテンツ品質の評価までは対象になっていない。これらの領域には、OTelを置き換えるのではなく、OTelの上に専用の評価ツールを追加する必要がある。

■日本市場の動向と新SIGの発足

このカンファレンスが日本市場を明確に意識していることには、通常のイベント宣伝以上の意味がある。「State of Open Source Japan」調査では、日本企業の69％が、オープンソースへの投資によって前年より大きなビジネス価値を得たと回答した。CNCFはカンファレンスの発表において、この数字を、日本のエンタープライズ市場が評価段階から導入段階へ積極的に移行していることを示す材料として引用している。

LY CorporationのShingo Omura氏とIBM Research TokyoのSunyanan Choochotkaew氏が7月23日に発表したCNCJ AI Infra SIGは、これまで認識されていた課題に直接対応するものだ。CNCFのブログ発表によると、日本の金融機関、通信事業者、製造業がKubernetes上でのAIワークロード展開を加速させる一方、運用上の知見、ベストプラクティス、アップストリームへの貢献経験を日本語で共有するための専用コミュニティーが存在していなかった。

同SIGの技術分野には、Dynamic Resource Allocation、ワークロードを考慮したスケジューリング、Kueue、KubeRay、KServe、Gateway API Inference Extension、SIG Architectureで進められているAI適合性標準化の取り組みが含まれる。第1回ミートアップは2026年10月1日に東京で開催される予定で、登壇提案は8月28日まで募集されている。

木曜日には、PowerXのRyota Yonekura氏が基調講演で、エッジ環境におけるKubernetesの利用を紹介する。PowerXの基調講演セッション一覧によると、同社はKubernetesベースのエッジオーケストレーションで管理する200カ所のEV充電ステーションを運用している。これは、Kubernetesのコントロールプレーンが企業のデータセンターを越え、産業・インフラ分野へ広がっていることを示す具体例となる。

■セキュリティトラック：SBOMの正確性とコンプライアンス対応

KubeCon Japan 2026のセキュリティトラック日程によると、注目セッションの一つが、ニューヨーク大学のMarco De Vincenzi氏とJustin Cappos氏による「SBOMit: Making SBOMs Accurate with Attestations」である。このセッションでは、以前から知られていた技術上の問題であり、近くコンプライアンス上の問題にもなり得るSBOMの正確性を取り上げる。

ソフトウェア部品表（SBOM）は、米国大統領令14028号により連邦政府のソフトウェア調達で求められており、規制対象業界でも要求される事例が増えている。しかし、現在のSBOM生成ツールは、ビルドパイプラインのどの層をスキャンするか、どの包含条件を適用するかによって、同じコンテナイメージから相互に矛盾する、または不正確なコンポーネント一覧を生成することがある。

SBOMitのセッションでは、その解決策として暗号学的アテステーションの仕組みを紹介する。単にツールが生成したという理由でSBOMを信頼するのではなく、SBOMに記載された内容を、特定のビルド成果物およびそれを生成したビルドパイプラインの工程と暗号学的に結び付ける。これにより、SBOMの内容だけでなく、その来歴も検証可能になる。

EUサイバーレジリエンス法の要件に備えるチームにとって、この方法は、SBOMが実際のビルドを反映しているかという具体的な監査上の問いに対応するものとなる。

■CNCF YouTubeチャンネルで注目すべきセッション

カンファレンスの日程ページによると、メインカンファレンスの全セッションは録画され、イベント終了後2週間以内にCNCFのYouTubeチャンネルで公開される予定だ。

現地参加できない実務者が優先的に確認すべき録画としては、Sharma氏とYoung氏による木曜日午前のOTel卒業に関する基調講演、金融分野におけるRed Hatのエージェント型ワークフローのセッション、KeycloakとMCPを組み合わせた認可のセッション、IBM ResearchとEricssonによるDRAのエネルギー効率に関するセッションが挙げられる。

OTelの基調講演では、プロジェクトの卒業がエージェント型AIの計装にとって何を意味するのかが示される。Red Hatのセッションでは、Kubernetes上でガバナンス要件に対応するエージェントパイプラインがKubeConの主要テーマとして初めて本格的に扱われる。KeycloakとMCPのセッションはエージェントによるツール呼び出しの認可層を、DRAのセッションはAI向けGPUクラスターの電力最適化にDRAのGA版を応用する方法を取り上げる。

■注目ポイントQ&A

●Dynamic Resource Allocation（DRA）とは何ですか。なぜKubernetes上のAIワークロードにとって重要なのですか？

Dynamic Resource Allocationは、GPUやアクセラレーターのスケジューリングに使われてきた従来のデバイスプラグインモデルを発展させるKubernetes APIフレームワークです。不透明なデバイスを整数単位で予約する代わりに、最小GPUメモリー容量や、優先するGPUを利用できない場合の代替ハードウェアなど、属性ベースのルールで要件を表現できます。

DRAはKubernetes 1.34（2025年8月）で一般提供（GA）となり、Kubernetes 1.35以降はデフォルトで有効です。AIワークロードでは、Kubernetesスケジューラーがデバイス数だけでなく、実際のハードウェア能力を考慮して配置を決定できるようになります。「消費可能容量（consumable capacity）」と呼ばれる新機能により、ネットワーク帯域幅など分割可能なリソースを、より細かい単位で共有することも可能になります。

ただし、DRA自体がGPUを物理的に分割するわけではありません。GPUのパーティショニングには、引き続きベンダー固有のドライバーやNVIDIA GPU Operatorなどのツールが必要です。

●OpenTelemetryは正式にCNCFのGraduatedプロジェクトになったのですか。評価中のチームにとって何を意味しますか？

はい。OpenTelemetryは2026年5月にCNCFのGraduatedステータスを獲得し、KubernetesやPrometheusと同じ成熟度区分に位置付けられました。このステータスは、複数の組織における本番導入、文書化されたガバナンス、セキュリティ監査、APIの安定性保証などの要件を満たしたことを示します。

まだOTelを導入していないと推定される25％の組織にとっては、安定する前にプロジェクトが大きく変わる可能性があるという一般的な懸念が後退したことを意味します。AIワークロードについては、OTelのGenAIセマンティック規約が、LLMの呼び出し、エージェントによるツール呼び出し、複数段階の処理を、OTel互換バックエンドでトレースするための標準的な方法を定義しています。CNCFの卒業に関する発表では、OpenAI、Anthropic、LangChain、LlamaIndex向けの自動計装パッケージも紹介されています。

●Kubernetes上でAIエージェントを本番運用するための完全なオープンソーススタックはすでに存在しますか？

ハードウェアスケジューリング、オブザーバビリティ、認可という3つの主要なインフラ層が、初めて同時期に本番利用を想定できる成熟段階へ達しています。具体的には、DRAのGA、GenAIセマンティック規約を伴うOTelの卒業、エージェントによるツール呼び出しに対応するKeycloakとMCPの統合です。

ただし、Kubernetes上へのAIエージェントの展開が単純になったわけではありません。DRA対応ドライバーの成熟度はハードウェアベンダーによって異なります。GenAIのオブザーバビリティ規約はまだ安定版になる前の段階で、バージョン変更の影響を受ける可能性があります。MCPベースの認可も標準化されたばかりで、まだ広く導入されてはいません。

それでも、導入を待つ根拠となってきた主要な阻害要因は解消されつつあります。KubeCon Japan 2026の各セッションでは、それぞれの層に残る実装・運用上の課題が取り上げられます。

●CNCJ AI Infra SIGとは何ですか。日本の実務者はどのように参加できますか？

Cloud Native Community Japan（CNCJ）傘下のAI Infrastructure Special Interest Groupは、LY Corporation、IBM Research Tokyo、CyberAgent、Preferred Networks、Fsas Technologiesのエンジニアによって2026年7月下旬に立ち上げられた新しいコミュニティーグループです。

クラウドネイティブインフラ上のAIワークロードを対象に、運用上のベストプラクティス、最適化手法、アップストリームへの貢献経験を共有することを目的としています。対象分野にはDRA、Kueue、KubeRay、KServe、Gateway API Inference Extension、AIエージェント基盤の標準が含まれます。

第1回ミートアップは2026年10月1日の午後6時から9時まで東京で開催され、ライブ配信も予定されています。登壇提案は2026年8月28日まで募集されています。CNCJ AI Infra SIGの発足に関する発表によると、AIインフラに携わる人であれば誰でも無料で参加できます。

元記事: KubeCon Japan 2026: Kubernetes GPU Scheduling, OTel Graduation Converge for AI Era