New Relic 調査レポート

開発元: New Relic, Inc.
カテゴリ: 🔭 オブザーバビリティ/APM
公式サイト Docs

New Relicは、インフラ、アプリケーション、ログ、ユーザー体験を統合的に監視・分析できるフルスタックオブザーバビリティプラットフォームです。

総合評価
85点
基準点70点からの評価
オープンソース
非公式・商用
無料プラン
あり
最低価格
無料 (100GB/月まで)
対象ユーザー
開発者DevOpsエンジニアSRE
更新頻度
高
🆕 最新情報: 2026年8月にNotebooksが一般提供開始

📋 評価の詳細

👍 加点項目

  • +8 無料プランが非常に充実しており（100GB/月、1フルユーザー）、個人や小規模チームが導入しやすい
  • +5 30以上の機能がオールインワンで提供され、データのサイロ化を防げる
  • +2 OpenTelemetryへのネイティブ対応など、オープンスタンダードへの準拠が進んでいる

👎 減点項目

  • -3 クエリ言語（NRQL）の習得が必要で、高度な分析には学習コストがかかる
  • -2 従量課金制のため、大規模環境ではコスト予測が難しい場合がある
総評: 無料プランの手厚さと全方位的な機能セットにより、導入のハードルが低く、かつスケーラブルな優秀なプラットフォーム

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New Relic 調査レポート

1. 基本情報

  • ツール名: New Relic
  • ツールの読み方: ニューレリック
  • 開発元: New Relic, Inc.
  • 公式サイト: https://newrelic.com/
  • 関連リンク:
  • カテゴリ: 監視/可観測性
  • 概要: New Relicは、アプリケーション、インフラストラクチャ、ログ、ユーザー体験などを一元的に監視・分析できるクラウドベースのフルスタックオブザーバビリティプラットフォームです。エンジニアがシステム全体の状態をリアルタイムで把握し、問題の根本原因を迅速に特定することを支援します。

2. 目的と主な利用シーン

  • 解決する課題:
    • 監視ツールの散在によるデータのサイロ化とトラブルシューティングの遅延
    • システム全体の可視性不足によるパフォーマンス低下やダウンタイムの発生
    • 開発サイクルにおけるフィードバックの欠如
  • 想定利用者:
    • ソフトウェア開発者 (Frontend, Backend, Mobile)
    • DevOpsエンジニア / SRE
    • IT運用担当者
  • 利用シーン:
    • アプリケーションのパフォーマンスボトルネック（遅いクエリ、エラー）の特定と改善
    • マイクロサービスアーキテクチャにおける分散トレーシングによるリクエスト追跡
    • クラウドインフラとアプリケーションの相関分析
    • 実際のユーザー体験（Core Web Vitalsなど）のモニタリング
    • AIアプリケーション（LLM等）のパフォーマンスとコストの監視

3. 主要機能

  • Application Performance Monitoring (APM): Java, Python, Ruby, Node.js, Go, .NET, PHPなど主要言語に対応し、アプリのパフォーマンスをコードレベルで可視化。
  • Infrastructure Monitoring: AWS, Azure, GCPなどのクラウド環境やオンプレミスサーバー、Kubernetesクラスターのリソース状況を監視。
  • Log Management: アプリケーションやインフラのログを集約・検索・分析し、コンテキスト付きでエラー調査が可能。
  • Browser / Mobile Monitoring (Real User Monitoring): Webブラウザやモバイルアプリでのエンドユーザーの実際の体験（ロード時間、エラー、クラッシュ）を計測。
  • Synthetic Monitoring: 世界中の拠点からWebサイトやAPIへのアクセスをシミュレーションし、可用性とパフォーマンスを監視。
  • New Relic AI (AI Monitoring): LLMアプリケーション（OpenAI等）のトークン使用量、応答時間、コスト、品質を監視。
  • Dashboards & NRQL: 独自のクエリ言語（NRQL）を使用して、収集したデータからカスタムダッシュボードやレポートを作成。
  • Alerts & Applied Intelligence: 異常検知やアラート設定を行い、AIを活用してアラートノイズを削減。
  • New Relic Autopilot: インシデントの調査や根本原因の特定、推奨アクションの提示を行うAIアシスタント機能。
  • Notebooks: クエリ、視覚化、テキストを組み合わせた構造化ドキュメントを作成・共有する機能。

4. 動作原理・システム構成

  • アーキテクチャ: クラウドベースのプラットフォーム。
  • 主要コンポーネントとデータフロー:
    • APM agent、Browser agent、Infrastructure agents、Mobile agent などを通じて、各サービスやアプリケーションからテレメトリデータを収集する。
    • 収集されたデータはNew Relicのプラットフォームに送信され、分析される。
  • 特筆すべき要素技術:
    • OpenTelemetryやPrometheusなどのオープンソース規格からのデータ報告のサポート。

5. 開始手順・セットアップ

  • 前提条件:
    • アカウントの作成（メールアドレスまたはGoogle/GitHubアカウントなどで登録）
    • 監視対象のアプリケーションまたはサーバーへのアクセス権限

  • インストール/導入: 多くの言語や環境で「Guided Install（ガイド付きインストール）」が利用可能。

    # Linux環境へのインストール例（curlコマンド）
curl -Ls https://download.newrelic.com/install/newrelic-cli/scripts/install.sh | bash && sudo NEW_RELIC_API_KEY=YOUR_LICENSE_KEY NEW_RELIC_ACCOUNT_ID=YOUR_ACCOUNT_ID /usr/local/bin/newrelic install
  • 初期設定:
    • インストール時にAPIキー（ライセンスキー）を設定。
    • アプリケーション名（app_name）などを設定ファイルで指定。
  • クイックスタート:
    • インストール後、データが送信されると自動的にUIに表示される。
    • 「Quickstarts」ライブラリから、使用している技術スタック（例: Nginx, MySQL, AWS Lambda）に合わせたダッシュボードとアラートを即座に導入可能。

6. 特徴・強み (Pros)

  • オールインワンのプラットフォーム: APM、インフラ、ログ、ブラウザなど30以上の機能が統合されており、全てのデータを関連付けて分析できる。
  • 強力な無料プラン: 月間100GBのデータ取り込みと1名のフルプラットフォームユーザーが無料で利用でき、学習や小規模利用に最適。
  • OpenTelemetryネイティブ: OpenTelemetryデータの取り込みと活用に注力しており、ベンダーロックインを軽減できる。
  • AI/LLM監視の先行: 生成AIアプリケーション向けの監視機能（AI Monitoring）を早期に提供し、トークンコストや品質の可視化が可能。

7. 弱み・注意点 (Cons)

  • クエリ言語（NRQL）の学習コスト: 高度な分析やカスタムダッシュボード作成にはNRQL（New Relic Query Language）の習得が必須であり、SQLに似ているが独自の仕様がある。
  • 大規模利用時のコスト管理: 従量課金（データ量＋ユーザー数）のため、ログなどのデータ量が予期せず増大するとコストが急増するリスクがある。
  • 機能の多さによる複雑性: 機能が非常に豊富なため、UIのメニューが多く、初心者が目的の機能にたどり着くのに迷うことがある。

8. 料金プラン

New Relicは「データ量」と「ユーザー数」に基づく従量課金モデルを採用しています。

プラン名 料金 主な特徴
Free 無料 データ取り込み100GB/月まで無料。フルプラットフォームユーザー1名、基本ユーザー無制限。
Standard ユーザー課金 + データ課金 フルユーザー1名無料（追加不可の場合あり）、データ超過分は$0.40/GB（※要確認）。小規模チーム向け。
Pro ユーザー課金 + データ課金 フルユーザー数無制限（$349/月〜）。SLA保証、データ保持期間の延長オプションあり。
Enterprise 要問い合わせ 高度なセキュリティ、専任サポート、より厳しいSLA。
  • 課金体系:
    • データ: 月間100GBまで無料。超過分は従量課金（例: $0.40/GB〜）。
    • ユーザー: 「Full Platform User」（有料）、「Core User」（一部機能制限）、「Basic User」（無料・閲覧のみ）の3種類。
  • 無料トライアル: Freeプラン自体が無期限で利用可能（制限内）。Pro機能のトライアル期間もあり。

9. 導入実績・事例

  • 導入企業: 世界中の数万社で利用されており、Adidas, H&R Block, Domino’s などの大手企業が含まれる。日本でも多くのテック企業やエンタープライズ企業で採用。
  • 導入事例:
    • 大規模イベント時のトラフィック急増に対するリアクティブな対応からプロアクティブな対応への転換。
    • ログとAPMの統合によるトラブルシューティング時間の短縮（MTTRの改善）。
    • クラウド移行時のパフォーマンスベースラインの確保と移行後の最適化。
  • 対象業界: Eコマース、メディア、金融、SaaSベンダーなど、デジタルサービスを提供するあらゆる業界。

10. サポート体制

  • ドキュメント: Docs は非常に充実しており、日本語訳も提供されている（一部英語のみ）。
  • コミュニティ: New Relic Explorers Hub というフォーラムがあり、活発な質疑応答が行われている。
  • 公式サポート: Standardプラン以上でチケットサポートが利用可能。Pro/Enterpriseでは応答時間のSLAや専任サポートが付く。

11. エコシステムと連携

11.1 API・外部サービス連携

  • API: NerdGraph (GraphQL API) や REST API を提供し、データの取得や設定の自動化が可能。
  • 外部サービス連携: Slack, PagerDuty, Jira, Microsoft Teams, ServiceNow など、主要なコミュニケーション・管理ツールと連携可能。

11.2 技術スタックとの相性

技術スタック 相性 メリット・推奨理由 懸念点・注意点
Java / JVM ◎ 歴史的にAPMとして最も強く、詳細なプロファイリングが可能 エージェントのオーバーヘッドに注意が必要（設定で調整可）
Kubernetes ◎ Pixieベースの自動計装機能があり、導入が容易 クラスター全体のデータ量が多くなりがちでコスト管理が必要
AWS / Azure / GCP ◎ 各クラウドのメトリクス統合（Metric Streams等）が充実 APIポーリングの制限やコストに注意
OpenTelemetry ◎ ネイティブ対応しており、エージェントレスでのデータ取り込みも強力 OTel自体の設定の複雑さは残る

12. セキュリティとコンプライアンス

  • 認証: SAML SSO, 多要素認証 (MFA) に対応。2026年1月よりMFAが強化されている。
  • データ管理: データは暗号化されて保存・転送される。データセンターは米国とEUから選択可能（プランによる）。
  • 準拠規格: SOC 2 Type II, FedRAMP Moderate Authorized, HIPAA (対象アカウントで対応可), GDPR, ISO 27001。

13. 操作性 (UI/UX) と学習コスト

  • UI/UX: モダンで洗練されたUIだが、機能追加のスピードが速く、メニュー構成が頻繁に変わることがある。「Entity Explorer」でシステム全体を俯瞰しやすい。
  • 学習コスト: 基本的なダッシュボードを見るだけなら容易だが、カスタムチャートの作成や複雑なアラート条件の設定にはNRQLの知識が必要となり、学習コストはやや高め。

14. ベストプラクティス

  • 効果的な活用法 (Modern Practices):
    • タグ付け（Tagging）の徹底: インフラやアプリに適切なタグを付け、ワークロード機能でグルーピングして管理する。
    • Service Level Management (SLM): SLI/SLOを設定し、ビジネス目標に基づいた信頼性管理を行う。
    • Logs in Context: APMエージェントでログ転送を有効にし、トレースとログを紐付けて調査効率を上げる。
  • 陥りやすい罠 (Antipatterns):
    • デフォルト設定のまま放置: 不要なデータまで大量に取り込んでしまい、コストが膨らむ（Drop Filter等で制御すべき）。
    • Basic Userの未活用: エンジニア以外や閲覧のみのメンバーには無料のBasic Userを活用すべきなのに、有料ユーザーを割り当ててしまう。

15. ユーザーの声（レビュー分析）

  • 調査対象: Google検索結果からの引用（G2, Capterra等のレビュー内容）
  • 総合評価: 4.5/5.0 (G2) ※調査時点の概算
  • ポジティブな評価:
    • 「全てのデータが1箇所にまとまっており、問題の切り分けが非常に速くなった」
    • 「無料プランが寛大で、個人のプロジェクトでもエンタープライズ級の監視が使える」
    • 「NRQLが強力で、どんなデータも好きなように集計・可視化できる」
  • ネガティブな評価 / 改善要望:
    • 「データ量が増えると料金が跳ね上がるため、常に監視が必要」
    • 「UIが頻繁に変わるため、ドキュメントと実際の画面が一致しないことがある」
    • 「サポートのレスポンスがプランによっては遅い」
  • 特徴的なユースケース:
    • スタートアップが無料プランから開始し、成長に合わせてシームレスにプランをアップグレードしてスケーリングするケース。

16. 直近半年のアップデート情報

  • 2026-08-11: クエリ、視覚化、テキストを組み合わせた構造化ドキュメントを作成・共有できるNotebooksが一般提供（GA）開始。
  • 2026-07-21: インシデントの調査、根本原因の特定、推奨される次のステップの提示を行い、MTTR削減を支援するAIオペレーションアシスタント「New Relic Autopilot」を発表。
  • 2026-03-19: PHPエージェントのRPM署名キーをローテーションし、セキュリティのベストプラクティスとアップデートの継続性を強化。
  • 2026-03-12: デプロイメントだけでなく、すべての変更イベントを単一のビューで追跡・分析できる「Change Tracking」機能を導入。
  • 2026-03-11: プロダクションレディなeBPF技術を活用し、APM機能を拡張したeBPFネットワークメトリクスが一般提供(GA)開始。
  • 2026-02-26: Agent ControlとFleet ControlによるWindowsホストのサポートおよびエージェント選択機能がパブリックプレビューとして追加。
  • 2026-02-25: クエリ、ビジュアライゼーション、テキストを組み合わせた構造化ドキュメントを作成・共有できるダイナミックランブック（Notebook）がパブリックプレビュー公開。
  • 2026-01-28: アカウントセキュリティの強化として、多要素認証（MFA）の要件を厳格化。

(出典: New Relic What’s New)

17. 類似ツールとの比較

17.1 機能比較表 (星取表)

機能カテゴリ 機能項目 New Relic Datadog Splunk Grafana
基本機能 APM ◎ ◎ ◯
機能はある		 △
OSS連携前提
統合監視 ログ管理 ◎ ◎ ◎
検索・分析最強		 ◯
Loki活用
AI/自動化 AI分析 ◎
New Relic AI/Autopilot		 ◎
LLM Obs/AI Guard		 ◯
AI Assistant		 ◯
Grafana Assistant
コスト 無料プラン ◎
100GB/月無料		 ◯
機能制限あり		 ◯
制限あり		 ◎
OSS/Cloud Free

17.2 詳細比較

ツール名 特徴 強み 弱み 選択肢となるケース
New Relic ユーザー数＋データ量の従量課金、フルスタック統合 無料プランが強力。開発者向けの機能が充実。OpenTelemetryに強い。 大規模データ時のコスト管理が必要。NRQLの学習が必要。 開発者が主体で、コストを抑えつつフルスタックな監視を始めたい場合。
Datadog ホスト単位課金が主、インフラ監視に強い インフラ監視が非常に強力。製品間の連携がスムーズ。 製品ごとにコストが積み上がる。ホスト数が多いと高額になる可能性。 インフラ監視を重視し、幅広い連携機能を活用したい場合。
Splunk ログ管理とセキュリティ分析(SIEM)のパイオニア 膨大なログデータの収集・分析・可視化に非常に強い。セキュリティ要件に強い。 非常に高価。学習コストが高い。 ログ分析やSIEMが主目的で、コンプライアンス要件が厳しい場合。
Grafana 可視化特化のOSSプラットフォーム データソースを選ばない柔軟性。OSSで無料で始められる。 データ保存機能はない（別途DBが必要）。構築・運用スキルが必要。 コストを抑えたい、既存のOSSスタック（Prometheus等）を活用したい場合。

18. 総評

  • 総合的な評価: New Relicは、現代のオブザーバビリティプラットフォームとして非常に完成度が高く、特に「始めやすさ」と「機能の網羅性」のバランスが優れています。無料プランの実用性が高く、スタートアップからエンタープライズまで幅広く対応可能です。
  • 推奨されるチームやプロジェクト:
    • 開発者と運用者が協力してパフォーマンス改善に取り組むDevOpsチーム。
    • コストを抑えて小さく始めたいが、将来的には高度な分析も行いたいプロジェクト。
    • OpenTelemetryなどのオープンスタンダードを採用したい組織。
  • 選択時のポイント:
    • 課金モデル（ユーザー＋データ）が自社の組織体制やデータ量に合っているかシミュレーションすることが重要です。特に、ログデータを大量に取り込む場合はコスト試算を慎重に行う必要があります。