Datadog、AIコスト管理の基盤としてタグ付けとモデルガバナンスを重視

AIコスト管理はFinOps実務者に新しい分類法をもたらしているが、基本原則——何を使っているか、なぜ使っているか、そのコストはいくらか——を理解することは変わらない。Datadog Inc.のシニアFinOpsアナリストDeeja Cruz氏によると、この一貫性は安心感と教訓を与えるものだ。企業がクラウドからAIに持ち越せる最大の実践的教訓は、高品質な属性タグを維持することである。タグがなければ、AIワークロードがどれほど洗練されていても、支出の配分と最適化の機会を特定する能力は崩壊する。

Cruz氏はFinOps X 2026でtheCUBEのインタビューに答え、「最大のアドバイスは『タグを軽視しないこと』です。データに適切なタグを付ければ、コストを配分し、経営陣が尋ねる質問に答えられるようになります」と語った。同氏はtheCUBEのJohn Furrier氏とPaul Nashawaty氏とともに、AIコスト管理がFinOpsの役割をどのように発展させているか、またエンジニアリング、財務、セキュリティ間の協力が実際にどのように行われているかについて議論した。

Cruz氏はAI支援FinOpsの具体例を紹介した。開発経験のない同僚がストレージバケット設定でコスト削減の機会を発見し、大規模言語モデルを使用して必要なコード変更を生成し、バケット所有者にプルリクエストを送信して承認を得た結果、数日後にコストデータに実際の削減が反映された。この小さなケースは、FinOpsの役割が発展させつつある実務者主導のAI活用の典型例である。

「すべてのFinOps実務者には、これらのツールに十分慣れることをお勧めします」とCruz氏は述べた。「自分のドメイン知識を活かし、これらのツールを使って組織により速く価値を提供してください。」

ガバナンス面では、Datadogはマルチモデル選択戦略を開発しており、最も高価なオプションをデフォルトで選択するのではなく、特定のワークロードに適したモデルを評価している。DatadogにおけるAI支出の所有権は、FinOpsチームと内部のAI開発者体験チームのパートナーシップを通じて自然に形成され、FinOpsが予測と帰属を担当し、開発者体験チームがガバナンスツールと開発者からのフィードバックを担当している。このダイナミクスはクラウド所有権の進化と類似しており、Cruz氏によれば、責任の所在をまだ整理中の組織にとってはわかりやすい枠組みである。

「誰が何を担当するのか、特定の取り組みのリーダーは誰か、サポートは誰かを見極めることです」と同氏は述べた。「これはチームスポーツです。」

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