Datadogが追従したBYOCアーキテクチャ、牽引役の競合スタートアップが約164億円を調達

Datadogは2026年6月、長年維持してきたSaaS専用のデータモデルを転換し、顧客自身のクラウド環境にデータを保存するBYOC（Bring-Your-Own-Cloud）のサポートを発表した。その6週間後、創業時からBYOCをアーキテクチャの中核に据えてきた競合スタートアップのgroundcoverが、1億ドル（約164億円）のシリーズC資金調達を実施したと発表した。AIワークロードの拡大によってテレメトリデータが急増する中、オブザーバビリティ（可観測性）のコスト構造を根本から変える動きとして注目を集めている。

■DatadogがBYOCを構築した背景とその意味

Datadogは、ホスト、メトリクス、ログごとにエンジニアに課金することで数十億ドル規模のビジネスを築き上げた企業だが、2026年6月にSaaS専用のデータモデルを静かに放棄した。年次カンファレンス「DASH」でBYOC（Bring-Your-Own-Cloud）のサポートを展開し、新世代の競合他社が長年主張してきた「エンタープライズのテレメトリ量は、いかなる従量課金モデルでも吸収しきれない速度で増加している」という事実を認めた形だ。その6週間後、創業初日からBYOCをアーキテクチャの中心に据えていたスタートアップが、前回ラウンドの約4倍となる評価額5億ドル（約820億円、1ドル=164円換算）で、1億ドル（約164億円）のシリーズC資金調達を発表した。

このタイミングは偶然とは言いがたい。Goldman Sachsは2026年1月、競争の激化と顧客の予算疲労による「挟み撃ち」を警告し、Datadogに「売り」の評価を下していた。6月までにDatadogは、挑戦者たちの最も目立つ差別化要因を模倣することでこれに応じた。そして7月には、その挑戦者の1社が、今年最大規模となるオブザーバビリティ分野のスタートアップ資金調達を完了させたのである。

オブザーバビリティにおけるBYOCとは、エンジニアリングチームのテレメトリデータ（ログ、メトリクス、トレース）が、顧客自身のクラウドアカウントから決して外に出ないことを意味する。ベンダーはコントロールプレーンを管理し、顧客はデータプレーンを所有して、クラウドネイティブなオブジェクトストレージの料金を直接支払う。

Datadogが上場企業として歩んできた歴史の中で、このような仕組みは存在しなかった。テレメトリはDatadogのクラウドに流れ込み、顧客はDatadogの料金を支払ってきた。インフラストラクチャ監視の年間プランではホスト1台あたり月額15〜23ドル（約2,460〜3,770円）、さらにカスタムメトリクス、取り込まれたログ、インデックス化されたトレースごとに追加料金が発生する。AIやエージェント型のワークロードによってテレメトリ量が膨れ上がる中、エンジニアはサンプリングによる不完全な可視性か、青天井の請求書かの二者択一を迫られていた。

DatadogのプロダクトマネージャーであるZara Boddula氏は、DASH 2026の基調講演で次のように述べている。「チームがAIに多大な投資を行い、複数の地域にまたがってビジネスを展開する中、多くの皆様がペタバイト規模に急増するテレメトリ量に直面しています。これは、各地域のコンプライアンス要件と相まって、多くの課題をもたらしています」

しかし、この譲歩には代償が伴う。TechTargetの報道によれば、OmdiaのアナリストであるTorsten Volk氏は、DatadogのBYOC実装において、データベース監視、データオブザーバビリティ、クラウドネットワーク監視などの高度な機能を利用するには、依然としてDatadogの独自エージェント、またはオープンソースのOpenTelemetryデータコレクターの独自バージョンが必要であると指摘している。アップストリームのオープンソース版OpenTelemetryコレクターを使用する顧客は、基本的な機能しか得られない。このアーキテクチャ上の譲歩には、ベンダーロックインを維持するメカニズムが組み込まれているのだ。

■Goldman Sachsが「売り」を推奨した理由

2026年1月12日、Goldman SachsはDatadogの評価を「買い」から「売り」に引き下げ、目標株価を当時の株価125.49ドルから14%下落する113ドルに設定した。同社の見解では、3つの圧力が同時に進行しているとされた。1つ目は、AIの導入によるテレメトリ量の増加が、顧客にオブザーバビリティ戦略の見直しを促していること。2つ目は、Grafana、ClickHouse、Chronosphereなどの競合他社が、顧客のオブザーバビリティ予算の最適化（すなわちDatadogへの支払いの削減）に特化していること。そして3つ目は、2025年12月のAWS re:InventでGoldman Sachsのチームが耳にしたと報告しているように、Amazonがクラウドオブザーバビリティへの独自の取り組みを加速させていることだ。

同社はこれらを一時的な圧力とは見ていなかった。「挟み撃ち」という表現は、顧客がテレメトリの単位あたりに費やす金額を減らそうとする動きと、より低い単位コストで利用できる競争力のある代替手段の登場という、2つの方向からの構造的な収益圧迫を暗示していた。

2026年1月の時点でGoldman Sachsが知らなかったのは、Datadog自身がBYOCを採用して対抗するということだった。それは6月のDASHで現実となった。Goldman Sachsは2026年5月に目標株価を139ドルに引き上げたが、AI需要の追い風と並行して持続的な競争圧力があるとして、「売り」の評価を維持した。

同時に、Goldman Sachsが最初の「売り」を出したのと同じ日に、Morgan StanleyはDatadogを「オーバーウェイト」に格上げし、エージェント型AIがオブザーバビリティ需要の第2波を牽引すると主張した。この見解の相違が注目されるのは、Morgan Stanley Expansion Capitalが7月のgroundcoverのシリーズCにも参加しているためだ。単一の銀行が、同じ週の内にDatadogの競争力ある未来に対して真っ向から対立する2つの立場をとり、市場の脅威と呼んだ企業の投資家にもなったのである。

■eBPFがコストモデルをどう変えるか

groundcoverのアーキテクチャは、組み合わせて動作する2つの技術に基づいている。1つ目はeBPF（extended Berkeley Packet Filter）だ。これはLinuxカーネルの機能であり、プログラムをJITコンパイルされたバイトコードとしてカーネル内部で実行し、アプリケーションコードを変更したりユーザースペースのエージェントを注入したりすることなく、フックポイント（システムコール、ネットワークパケット、関数エントリ）にアタッチできる。すべてのHTTPリクエスト、DNSルックアップ、ディスク読み取りなど、あらゆる処理がカーネル層を通過するため、Kubernetesノードごとに単一のDaemonSetとしてデプロイされたeBPFセンサーは、エンジニアリングの作業なしに、あらゆるプログラミング言語でそのノード上のすべてのポッドを自動的に計装する。

その結果、サンプリングを行う必要がなくなる。従来のオブザーバビリティベンダーは、システムが取り込むデータ量を管理するために、トレースを10回に1回、あるいはログイベントを100回に1回だけ保持するといったテレメトリのサンプリングを行っている。サンプリングはコストを削減するが、可視性も低下させる。障害の原因となったイベントは、破棄された9回の中に含まれているかもしれないからだ。

2026年のCNCF Observability Technical Advisory Groupの調査によると、Kubernetesを大規模に運用しているチームの67%が、本番環境ですでに少なくとも1つのeBPFベースのオブザーバビリティツールを採用していることが分かった。この技術は、すでにアーリーアダプターの段階を大きく通り越している。

2つ目のコンポーネントはBYOCである。テレメトリが顧客のクラウドアカウントから出ない場合、データはAmazon S3などのクラウドオブジェクトストレージに、1ギガバイトあたり月額約0.023ドル（約3.8円）で保存される。これが顧客の支払う料金となる。SaaSのオブザーバビリティベンダーが同じストレージを購入し、監視データ製品の一部として再販する場合、そこにはマージンが上乗せされる。毎月ペタバイト規模のAIワークロードのテレメトリを生成するチームにとって、オブジェクトストレージの料金を支払うか、SaaSベンダーの料金を支払うかの違いは、オブザーバビリティ予算がスケールするか破綻するかの違いとなる。

Atomik Researchが2026年4月に米国のテクノロジー専門家500人を対象に実施したgroundcoverの調査によると、テクノロジーリーダーの49%が、AIワークロードがオブザーバビリティ総コストの26%〜50%を占めていると報告した。42%はすでに予算超過を経験していると回答した。また、79%がオブザーバビリティの支出を管理するために、データのサンプリング、契約の再交渉、オープンソースによる回避策の構築など、少なくとも1つのコスト削減策を講じていた。

■groundcoverの1億ドル調達

このアプローチに賭けたテルアビブ発のスタートアップは、2026年7月29日に発表されたシリーズCラウンドで1億ドル（約164億円）を調達した。運用資産40億ドル以上を誇るロンドンのグロースエクイティファンド、One Peakが投資を主導した。Morgan Stanley Expansion Capital、Zeev Ventures、Angular Ventures、Heavybit、Jibeも参加している。総資金調達額は1億6,000万ドル（約262億円）に達した。評価額は約5億ドル（約820億円）となり、前回ラウンドの4倍の水準となった。

groundcoverの創業者であるCEOのShahar Azulay氏とCTOのYechezkel Rabinovich氏は、以前イスラエル首相府のサイバー部門で共に働いていた。彼らは2021年、オブザーバビリティの問題は最終的にアーキテクチャの問題になるという仮説のもと、groundcoverを設立した。それは、より優れたダッシュボードやより高速なクエリエンジンではなく、テレメトリがどこに存在し、誰がその保存費用を支払うのかという問いに対する、異なる答えを提示することだった。

過去1年間で、同社は年間経常収益（ARR）を3倍に伸ばし、グローバルでの従業員数を2倍の140名に増やし、テルアビブ、ボストン、サンフランシスコに拠点を展開している。現在、Fortune 5企業との複数の7桁（数百万ドル）規模の年間契約を含む、250社以上の有料顧客にサービスを提供している。2026年初頭には、エージェント型オブザーバビリティ製品「Agent Mode」にAzureサポートを追加し、Microsoft FoundryでホストされるAnthropicのClaudeモデルを使用して、顧客環境内でネイティブにAI分析を実行できるようにした。

Azulay氏は発表の中で次のように述べている。「私たちは、オブザーバビリティのためにeBPFの可能性とBYOCの無限の力を活用する唯一のプラットフォームです。本日発表したこのラウンドにより、エンジニアとエージェントが協力する方法を変革し、本番環境の運用に真の自律性をもたらす計画です」

One Peakの共同創業者兼マネージングパートナーであるDavid Klein氏は、次のように述べている。「AI時代には全く異なるオブザーバビリティのアーキテクチャが求められており、それを構築した企業はgroundcoverだけです。彼らがこのカテゴリーの次の章を定義すると私たちは信じています」

■アーキテクチャの正しさは勝利を意味するか

Datadogは依然としてオブザーバビリティ分野のリーダーである。2025年度の収益は34億3,000万ドル（約5,625億円）に達し、2026年度のガイダンスでは40億6,000万〜41億ドル（約6,658億〜6,724億円）を見込んでいる。世界中で2万8,000社以上の顧客にサービスを提供し、80%を超える高い粗利益率を誇り、Gartnerのオブザーバビリティプラットフォーム向けマジック・クアドラントでは常にリーダーのポジションを獲得している。同社独自のAI監視製品（LLM Observability、Bits AI SRE Agent）は、実際の顧客に採用されている本番環境向けの機能である。

オブザーバビリティツールおよびプラットフォームの市場は巨大かつ成長を続けており、さまざまなアナリストの情報源によると、2026年には約280億〜340億ドル（約4兆5,920億〜5兆5,760億円）と推定され、2031年まで年平均約15〜20%の複利成長率で拡大すると予測されている。OpenObserve、Grafana Labs、SigNoz、Dynatrace、Elastic、そして新たにSnowflake（2026年1月にObserveの買収計画を発表）やPalo Alto Networks（Chronosphereを買収）など、複数の競合他社がこの領域で同時に開発を進めている。OpenTelemetryの台頭により収集レイヤーはコモディティ化し、競争は分析とストレージのバックエンドへと移行している。これこそまさに、BYOCネイティブなアーキテクチャが優位性を持つ領域である。

BYOCに賭けているスタートアップはgroundcoverだけではない。しかし、同社は他社の多くよりも速く、大規模に動いており、総額1億6,000万ドルの資金は、今回のラウンドの優先事項として明言している北米エンタープライズ市場への参入を構築するための十分なランウェイを提供する。

問題は、アーキテクチャの正しさが、Datadogのような規模の企業に対する競争的なリプレイスに結びつくかどうかだ。エンタープライズソフトウェアにおけるアーキテクチャの転換は、四半期単位ではなく数年単位で起こる傾向がある。敗れ去る既存企業は通常、テクノロジーについて見誤り、適応が遅れた企業である。DatadogのBYOC展開が十分に迅速であったかどうか、そしてエージェントへの依存という留保条件がエンタープライズのバイヤーにとって重要であるかどうかは、Goldman SachsとMorgan Stanleyがリアルタイムで、双方に実際の資本を投じて議論しているテーマそのものである。

■注目ポイントQ&A

●Datadogは現在、BYOC（Bring-Your-Own-Cloud）プラットフォームになったのですか？

Datadogは2026年6月のDASH 2026カンファレンスでBYOCサポートを発表し、顧客がDatadogのインフラストラクチャではなく自身のクラウドアカウントにオブザーバビリティデータを保存できるようにしました。しかし、OmdiaのアナリストであるTorsten Volk氏によると、DatadogのBYOC実装でデータベース監視やネットワーク監視などの高度な機能を利用するには、依然としてDatadogの独自エージェント、またはオープンソースのOpenTelemetryコレクターの独自改変版が必要です。アップストリームのオープンソース版OpenTelemetryコレクターを使用するチームは、基本的な機能しか利用できません。したがって、DatadogのBYOCは部分的なアーキテクチャの譲歩であり、完全なアーキテクチャの転換とは言えません。

●eBPFとは何ですか？なぜオブザーバビリティのコストに影響するのですか？

eBPF（extended Berkeley Packet Filter）は、システムコール、ネットワークパケット、関数エントリなどのイベントに応答して、サンドボックス化されJITコンパイルされたコードをカーネル内で実行できるようにするLinuxカーネルの機能です。すべてのアプリケーショントラフィックはカーネル層を通過するため、eBPFセンサーはアプリケーションコードの変更、エージェントの注入、言語ごとのSDKを必要とせずに、ホスト上のすべてのワークロードを監視できます。運用上の結果として、サンプリングの必要がなくなります。センサーはほぼゼロのオーバーヘッドですべてを把握します。従来のSaaSオブザーバビリティプラットフォームは、取り込みコストを管理するためにデータをサンプリングしますが、eBPFベースのプラットフォームはこのトレードオフを完全に回避できるため、生データのすべてのバイトに課金することなく、完全な忠実度を持つテレメトリを提供できます。

●なぜMorgan Stanleyはgroundcoverに投資しながら、Datadogを「オーバーウェイト」に格上げしたのですか？

Morgan Stanleyのプライベートグロースエクイティ部門であるMorgan Stanley Expansion Capitalは、2026年7月29日に発表されたgroundcoverの1億ドルのシリーズCに参加しました。一方、Morgan Stanleyの公開株式調査部門はこれとは別に、2026年1月にDatadog株を「オーバーウェイト」に格上げし、エージェント型AIがDatadogの監視ツールに対する第2波の需要を牽引すると主張しました。これら2つの部門は独立して運営されており、ポジションの調整は行いません。その結果、単一の金融機関が、既存企業に対しては強気な公開見解を持ちながら、その競合他社の成功に直接的な金銭的利害関係を持つという状況が生じています。

●BYOCのオブザーバビリティは、AIワークロードのコストをどのように削減するのですか？

AIやエージェント型システムは、従来のマイクロサービスワークロードを凌駕する量のテレメトリ（ログ、トレース、トークン使用データ、モデル呼び出し記録など）を生成します。SaaSのオブザーバビリティモデルでは、そのすべてのデータがベンダーの価格設定でベンダーのクラウドに流れ込みます。BYOCモデルでは、テレメトリは顧客自身のクラウドアカウントに留まり、クラウドネイティブなオブジェクトストレージの料金（Amazon S3の場合は1ギガバイトあたり月額約0.023ドル）で保存されます。ベンダーのソフトウェアは管理のために顧客環境内で実行されますが、顧客はマージンを上乗せされた価格ではなく、原価でストレージ料金を支払います。2026年春の調査でテクノロジーリーダーの49%が報告したように、AIワークロードがオブザーバビリティ総支出の26%〜50%を占めるようになったチームにとって、このユニットエコノミクスの違いは非常に大きく、groundcoverの資金調達ラウンドが完了する前に、すでに79%のエンジニアリングチームがオブザーバビリティの請求を管理するためのコスト削減策を講じていました。

元記事: Datadog Copied Its Challenger’s Architecture: That Challenger Just Raised $100M