Datadog、Adaptive MLを買収し10億ドルのAI研究推進を強化

DatadogによるAdaptive MLの買収は、強化学習運用（RLOps）を同社の年間10億ドル規模の研究エンジンにもたらす。

Datadog Inc.は、初の強化学習運用（RLOps）プラットフォームを構築するスタートアップAdaptive MLを買収した。これにより、継続的なAI改善機能を可観測性およびセキュリティ製品に組み込む。今回の取引でAdaptive MLは、インフラ監視向けのワールドモデルとエージェント型LLMのポストトレーニングに特化したDatadogの研究所「Datadog AI Research」に統合される。

「我々はAdaptive MLを創業し、あらゆる企業が自社のAIを永続的に改善できるようにすることを目指してきた。欠けていたのはアルゴリズムではなく、本番環境でのスケールだった」とAdaptive MLの共同創業者兼CEOであるJulien Launay氏は声明で述べた。「Datadogが持つ比類なき実世界インフラへのアクセスにより、継続的インテリジェンスの実現を加速できる」。

Datadogは研究開発に年間10億ドル以上を投資しており、Toto 2.0研究プロジェクトや、顧客向けに数十万件の自動調査を実施してきた一連のAIエージェント（Bits Investigation、Bits Code、Bits Security Analyst）などの取り組みを資金提供している。Adaptive MLのRLOpsプラットフォームは、企業が本番環境のフィードバックを活用して時間とともに改善する専門特化型AIエージェントを構築、所有、展開することを可能にする。Datadogはこの機能を自社の監視スタックに統合する計画だ。

今回の買収は、可観測性が受動的なダッシュボードから、顧客に影響が及ぶ前に問題を検知・修正する自律型システムへと移行するというDatadogの賭けを示している。Datadogの株価は発表を受けて3.2％上昇し247.45ドルとなり、年初来の上昇率は85％に拡大した。ただし、株価は5月の高値277.49ドルから依然として10.8％低い水準にある。スコシアバンクは目標株価を275ドルに、シティは270ドルに引き上げ、AIインフラが監視ソフトウェアに新たな需要を生み出す中、Datadogの競争優位性が拡大していると指摘した。

Adaptive MLがDatadogの研究所にもたらすもの

Adaptive MLは、企業AIにおいて最も困難な課題である本番環境での改善を解決するために設計された、初の専用強化学習運用（RLOps）プラットフォームを開発した。大半のAIモデルは一度トレーニングされて静的にデプロイされるが、RLOpsは実世界のシグナルがモデルの動作を継続的に改良するフィードバックループを生み出す。数千のエンタープライズ顧客からテレメトリデータを処理するDatadogにとって、このフィードバックループは生の可観測性データを、最高科学責任者Ameet Talwalkar氏が「ファーストパーティ・インテリジェンス」と呼ぶものに変える可能性がある。

「当研究所は、当社のデータとドメインの専門知識を活用して専門特化型エージェントとモデルを構築し、データを効果的にファーストパーティ・インテリジェンスに変換することに注力している」とTalwalkar氏は述べた。「Adaptive MLのチームを迎え入れることは、当研究所ですでに進めている作業を強化・拡充する上で自然な適合である」。

この取引はまた、DatadogをDynatrace Inc.やCisco Systems Inc.のSplunk部門などの競合との競争に位置づける。いずれもAI駆動型の可観測性に投資している。DynatraceのDavis AIやSplunkのAIアシスタントは同じエンタープライズ監視予算を争っているが、Datadogの優位性はデータの幅広さにある。同社はアプリケーション、インフラ、データ、モデル、セキュリティを単一プラットフォームで監視し、いずれの競合よりも多くのトレーニングシグナルを得ている。

投資家への示唆

Datadogの株価はフォワード売上高の約12倍で取引されており、Dynatraceの約9倍に対してプレミアムだが、5年平均の16倍を下回っている。これは、2月の「SaaSpocalypse」売り崩し後、SaaSの価格設定に対するAIの影響について市場が不確実性を抱えていることを反映している。Adaptive MLの買収はDatadogの時価総額800億ドルと比較すれば小規模だが、可観測性データを継続的に改善するAIエージェントに変換し、より高いシート単価を正当化するという戦略的方向性を示している。

Datadogが自社のBitsエージェントが人間のエンジニアよりも迅速にインシデントを解決できることを実証できれば、従業員数を増やさずに顧客あたりの平均収益を拡大できる。これはマルチプル拡大を支えるマージン向上のストーリーとなる。リスクは、AIエージェントが監視そのものをコモディティ化し、Datadogの30％超の収益成長を支えてきた価格決定力を圧縮することだ。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではない。