Embrace は、300名のエンジニアリング専門家を対象とした2026年の調査レポートを発表しました。調査は2026年1月から2月にかけて実施され、16か国からモバイルエンジニア、フロントエンドWebエンジニア、フルスタックエンジニア、エンジニアリングマネージャー、ディレクター、プロダクトマネージャーが参加しました。業種はEコマース、メディア、SaaS、ゲーム、フィンテックなどで、回答者の46%がWeb専用、29%がモバイル専用、22%が両方のプラットフォームで作業しています。
主な発見として、大多数のチーム（74%）がオブザーバビリティ成熟度のレベル2または3（1～5段階）にとどまっています。部分的な計装はあるものの、エンドツーエンドの可視性が不足しています。フロントエンドとバックエンドのデータを完全に連携できているチームはわずか5%で、フロントエンドの問題をバックエンドの根本原因に結びつけることが最大の課題です（「非常に自信がある」は8%のみ）。使用されている監視ツールは、ネットワーク/パフォーマンストレーシングとRUMが各69%と最も多く、カスタムログ（63%）、クラッシュレポート（62%）、合成監視（58%）が続き、セッションリプレイは26%にとどまります。
AIツールの開発での利用率は89%（毎日使用は52%）と高い一方、オブザーバビリティでの利用はわずか8%、29%はAIがオブザーバビリティに応用可能であることを知りません。エンジニアリングマネージャーはリソースと予算の制約を挙げ、現場のエンジニアはツールと自動化の不足を指摘します。改善の最大の障壁は「時間とリソース不足」（約3分の2）で、次いで自動化不足（40%）、シグナル/ノイズ比の悪さ（37%）、予算制約（31%）、データ量コスト（29%）です。小規模チーム（1～50人）では自動化ギャップが59%と顕著で、大規模組織（1001人以上）では予算、データ量、リーダーシップの同意が各40%と課題が複合します。
AIの将来性については、72%が2～3年以内にオブザーバビリティにとって非常に重要または不可欠になると予想しますが、検証可能な出力（69%）、透明性（66%）、人間参加型ワークフロー（57%）が必須条件です。オブザーバビリティ成熟度とAI準備性には強い相関があり、レベル1のチームの67%がAI for オブザーバビリティを知らないのに対し、レベル4～5では20%前後が積極的に活用しています。
モバイルチームとWebチームの違いも顕著です。約半数（ほぼ50%）のWebチームが「RUM、トレーシング、ログで十分に計装されている」と回答したのに対し、モバイルチームは21%のみ。26%のモバイルチームは基本監視のみで、Webチームは7%です。成熟度レベル4では、Webチームが20%なのに対しモバイルは5%です。モバイルチームはオブザーバビリティとAI認知で遅れをとりますが、根本原因分析への強い需要があります。レポートはチームを3つのプロファイルに分類しています：74%の「中位で停滞」（レベル2～3、時間リソース不足）、14%の「先進的だが制約あり」（レベル4以上、組織複雑性）、および「新興モバイル」（モバイル優先、成熟度低、根本原因分析需要大）。
全体として、この調査はフロントエンドチームがオブザーバビリティとAIのギャップを埋める緊急の必要性を浮き彫りにしています。AIの可能性を最大限に引き出すには、まず信頼できるオブザーバビリティ基盤を構築し、信頼、自動化、リソース配分、組織統合といった課題に対処しなければなりません。