New Relicとは｜できること・料金・NRQLと仕組みを実例で解説

アプリに入れたエージェント（または OpenTelemetry）がデータを New Relic の受け口へ送り、データベース NRDB にためます。画面のグラフもアラートも、NRQL という SQL に似た言葉でそのデータを読んでいます。

flowchart TD
    A[アプリ・サーバー] -->|APM・インフラのエージェント| C[New Relic の受け口]
    B[OpenTelemetry] -->|OTLP| C
    C --> D[(NRDB)]
    D -->|NRQL| E[画面・ダッシュボード]
    D -->|NRQL| F[アラートが通知]

よく出る言葉を先にまとめます。

確認環境：Ubuntu 24.04.4・Python 3.11.15・New Relic Python エージェント（newrelic）14.0.0・OpenTelemetry Python SDK 1.45.1（opentelemetry-exporter-otlp-proto-http 1.45.1）。エージェントの送り先を、New Relic の受け口（collector）の代わりに自作の HTTPS の擬似サーバーへ向け、届いた通信をすべて記録しました。OpenTelemetry は OTLP/HTTP の擬似の受け口で受け、protobuf を JSON に変換して中身を見ました。NRQL の集計は、エージェントが送った40件の Transaction イベントを SQLite 3.45.1 に入れ、同じ意味の SQL で計算しました。料金の試算は Python で計算しました。New Relic のサービス本体（画面・NRQL の実行・アラート）には接続しておらず、仕様・画面・料金は docs.newrelic.com と newrelic.com の料金ページ（英語版・日本語版）で、他の製品は各公式サイトで確かめました（確認日 2026年10月22日）。

New Relicとは（読み方・どこの会社か）

この節では、New Relic が何をするサービスで、どこの会社が出しているかが分かります。

New Relic（ニューレリック）は、アプリ・サーバー・ブラウザ・ログなどのデータ（テレメトリ）を集め、1つの画面で調べたり、異常を通知したりする SaaS です。 公式ドキュメントは、エージェントでサービスからデータを集め、New Relic Database（NRDB）に保存し、NRQL（New Relic query language）という SQL に似た言葉で読む仕組みだと説明しています。

監視とオブザーバビリティの違い

New Relic は自社を「オブザーバビリティ（observability、可観測性）」のプラットフォームと呼んでいます。

New Relicでできること（APM・インフラ・ログ・ブラウザ・合成監視・アラート）

この節では、New Relic の主な機能と、それぞれで何が見られるか、どのイベントにデータが入るかが分かります。

公式ドキュメントの「Introduction to New Relic」に挙がっている機能から、よく使うものをまとめます。New Relic は機能ごとに別料金にはなっておらず、データ量とユーザー数で料金が決まる点が特徴です（料金の節で詳しく見ます）。

イベント名は公式のデータ辞書（Data dictionary）にある名前です。

合成監視（Synthetics）の種類

New Relicを使うと何が変わるか

New Relicの仕組み（エージェント→NRDB→NRQL）

この節では、データがどの順番で New Relic に届き、どこで読まれるかが分かります。

データの入り口は大きく3つです。

APM エージェントの場合、アプリの起動からデータを送るまでの流れは次のとおりです（次の節で、この順番を実物で確かめます）。

flowchart TD
    S[アプリ起動] --> P[preconnect 送り先を聞く]
    P --> C[connect アプリを登録 run_id を受け取る]
    C --> H[集めたデータを定期的に送る]
    H --> H
    H --> X[終了時に残りを送って shutdown]

キーは用途で分かれています。公式ドキュメントの説明です。

Pythonエージェントが送るデータの中身（擬似の受け口で受けた実物）

この節では、APM エージェントが実際に何回、どんな JSON を送っているかが分かります。

Python エージェント（pip install newrelic）を入れ、注文処理の中で DB への書き込みと決済の呼び出しをする小さなプログラムを作りました。決済は例外で失敗させ、カスタムイベントとカスタムメトリクスも記録します。

import logging, time
import newrelic.agent
newrelic.agent.initialize()                      # 環境変数 NEW_RELIC_* で設定
app = newrelic.agent.register_application(timeout=10.0)
log = logging.getLogger("shop"); logging.basicConfig(level=logging.INFO)

@newrelic.agent.function_trace(name="db.insert_order")
def insert_order():
    time.sleep(0.03)

@newrelic.agent.function_trace(name="payment.call")
def call_payment():
    time.sleep(0.05)
    raise RuntimeError("payment gateway returned 502")

@newrelic.agent.background_task(name="create_order", group="Shop")
def create_order(order_id):
    newrelic.agent.add_custom_attribute("order_id", order_id)
    insert_order()
    try:
        call_payment()
    except RuntimeError:
        newrelic.agent.notice_error()
        log.error("payment failed order_id=%s", order_id)
    newrelic.agent.record_custom_event("OrderCreated", {"order_id": order_id, "amount": 1200, "status": "payment_failed"})
    newrelic.agent.record_custom_metric("Custom/Shop/QueueSize", 42)

create_order(1001)
newrelic.agent.shutdown_agent(timeout=10.0)       # 終了時に残りのデータを送る

送り先は、New Relic の受け口の代わりに、届いた HTTPS のリクエストを記録する擬似サーバー（ポート 33843）にしました。エージェントは環境変数で送り先を変えられます。ライセンスキーは40桁の仮の値です。

NEW_RELIC_LICENSE_KEY=0000000000000000000000000000000000000000 \
NEW_RELIC_APP_NAME=shop-api \
NEW_RELIC_HOST=localhost NEW_RELIC_PORT=33843 \
NEW_RELIC_CA_BUNDLE_PATH=./cert.pem \
python app.py

1回の実行で13回の通信が届いた

擬似サーバーに届いたリクエストの一覧です。すべて POST /agent_listener/invoke_raw_method で、何のデータかは URL の method= で区別されていました。

=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=preconnect             (2 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=connect                (1549 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=agent_settings         (9380 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=analytic_event_data    (357 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=span_event_data        (1605 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=error_event_data       (542 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=custom_event_data      (169 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=log_event_data         (285 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=update_loaded_modules  (271 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=error_data             (996 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=metric_data            (8210 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=get_agent_commands     (17 bytes)
=== POST /agent_listener/invoke_raw_method  method=shutdown               (17 bytes)

ヘッダーと URL の中身です（データを送るリクエストの1つ）。

POST /agent_listener/invoke_raw_method?protocol_version=17&license_key=0000…0000&marshal_format=json&method=span_event_data&run_id=fake-run-0001
  user-agent: NewRelic-PythonAgent/14.0.0 (Python 3.11.15 linux)
  X-NR-Run-Token: token-123
  Content-Type: application/json
  Content-Encoding: Identity

run_id と X-NR-Run-Token は、connect の応答でサーバーから受け取った値です（ここでは擬似サーバーが返した仮の値）。どちらもこの後の全部のリクエストに付きました。データは今回の大きさでは圧縮されず、JSON のまま（Content-Encoding: Identity）送られました。

connect（アプリの登録）

connect で送られた JSON の一部です（実行ファイルのパスは省略しました）。

[
 {
  "host": "vm",
  "pid": 14229,
  "language": "python",
  "app_name": ["shop-api"],
  "agent_version": "14.0.0",
  "environment": [
   ["Arch", "x86_64"],
   ["OS", "Linux"],
   ["Logical Processors", 2],
   ["Python Runtime", "3.11.15"],
   ["Python Implementation", "CPython"]
  ],
  "security_settings": {
   "capture_params": null,
   "transaction_tracer": {"record_sql": "obfuscated"}
  },
  "utilization": {
   "metadata_version": 6,
   "logical_processors": 2,
   "total_ram_mib": 8027.5859375,
   "hostname": "vm"
  },
  "high_security": false,
  "event_harvest_config": {
   "harvest_limits": {
    "analytic_event_data": 1200,
    "custom_event_data": 3600,
    "span_event_data": 2000,
    "error_event_data": 100,
    "log_event_data": 10000
   }
  }
 }
]

record_sql: "obfuscated" は、SQL の値の部分を伏せて送る設定（既定値）です。harvest_limits は、1回の送信に入れる件数の上限です。

Transaction・Span（APM のデータ）

analytic_event_data に入っていた Transaction イベントです。配列の2つ目が add_custom_attribute で付けた属性です。

[
 {
  "guid": "01702876dc4c10c7",
  "traceId": "01702876dc4c10c797a67c58ac1839a1",
  "timestamp": 1792673751240,
  "duration": 0.08397769927978516,
  "type": "Transaction",
  "name": "OtherTransaction/Shop/create_order",
  "totalTime": 0.08397769927978516,
  "error": true
 },
 {"order_id": 1001},
 {}
]

span_event_data の3件を、guid と parentId でつなぐと次の木になりました。duration は秒です。

Shop/create_order          84.0 ms   error.class=builtins:RuntimeError
├─ Function/db.insert_order  30.1 ms
└─ Function/payment.call     50.3 ms   error.message=payment gateway returned 502

エラー・カスタムイベント・ログ

エラーは2か所に送られていました。error_event_data（NRQL の TransactionError）と、スタックトレースつきの error_data です。

{
 "type": "TransactionError",
 "error.class": "builtins:RuntimeError",
 "error.message": "payment gateway returned 502",
 "transactionName": "OtherTransaction/Shop/create_order",
 "spanId": "2526f641ed0f7eba"
}

record_custom_event("OrderCreated", …) は、そのままの名前のイベントになりました。NRQL では FROM OrderCreated で読めます。

[{"type": "OrderCreated", "timestamp": 1792673751324}, {"order_id": 1001, "amount": 1200, "status": "payment_failed"}]

Python の log.error(...) で書いたログは、コードに何も足さなくても log_event_data で送られ、トレースの ID が付いていました。

{
 "timestamp": 1792673751321,
 "level": "ERROR",
 "message": "payment failed order_id=1001",
 "attributes": {
  "entity.name": "shop-api",
  "hostname": "vm",
  "span.id": "2526f641ed0f7eba",
  "trace.id": "01702876dc4c10c797a67c58ac1839a1"
 }
}

ログの trace.id は、Transaction の traceId と同じ値です。New Relic の画面で、トレースから同じ処理のログへ移れるのは、この値でつながっているからです。

metric_data（集計済みのメトリクス）

72個のうち、アプリに関係する行の抜粋です。値の配列は [回数, 合計, 自分だけの時間, 最小, 最大, 二乗和] の形でした。

{"name": "OtherTransaction/Shop/create_order"}  [1, 0.0840, 0.0036, 0.0840, 0.0840, 0.0071]
{"name": "Function/db.insert_order"}            [1, 0.0301, 0.0301, 0.0301, 0.0301, 0.0009]
{"name": "Function/payment.call"}               [1, 0.0503, 0.0503, 0.0503, 0.0503, 0.0025]
{"name": "Errors/all"}                          [1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
{"name": "Custom/Shop/QueueSize"}               [1, 42, 42, 42, 42, 1764]
{"name": "Memory/Physical"}                     [1, 37.25, 37.25, 37.25, 37.25, 1387.85]

create_order の「自分だけの時間」0.0036秒は、合計 0.0840秒から、中の2つの処理（0.0301＋0.0503）を引いた残りです。

Web アプリでは何が送られるか

WSGI のアプリを newrelic.agent.wsgi_application() で包み、curl で3回アクセスしました。Transaction の名前に URL が入り、HTTP の情報が属性として付きました（1件目）。

{"type": "Transaction", "name": "WebTransaction/Uri/", "duration": 0.000846, "apdexPerfZone": "S",
 "request.method": "GET", "request.uri": "/", "request.headers.userAgent": "curl/8.5.0",
 "http.statusCode": 200, "response.status": "200"}

同じ形で40回アクセスした結果を、次の NRQL の節で集計に使います。

ひとつ気付いた点があります。例外を起こさずに 500 を返しただけの処理には、error が付きませんでした（4件とも error なし、error_event_data も送られない）。500 の割合を見たいときは、後の節のように http.statusCode で数えます。

OpenTelemetryで送るデータの中身（OTLPの実物）

この節では、New Relic のエージェントを使わずに OpenTelemetry で送るときの設定と、届くデータの形が分かります。

公式ドキュメントの OTLP の受け口は次のとおりです（2026年10月22日時点）。

ドキュメントが挙げる設定の要点です。

トレース・メトリクス・ログを1つずつ出す小さなプログラムを書きました。送り先や鍵はコードに書かず、OTEL_* の環境変数で渡します。

import logging, time
from opentelemetry import trace, metrics
from opentelemetry._logs import set_logger_provider
from opentelemetry.sdk.resources import Resource
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.sdk.metrics import MeterProvider
from opentelemetry.sdk.metrics.export import PeriodicExportingMetricReader
from opentelemetry.sdk._logs import LoggerProvider, LoggingHandler
from opentelemetry.sdk._logs.export import BatchLogRecordProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.metric_exporter import OTLPMetricExporter
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http._log_exporter import OTLPLogExporter

res = Resource.create({"service.name": "shop-api", "service.version": "1.4.2", "deployment.environment.name": "dev"})
tp = TracerProvider(resource=res); tp.add_span_processor(BatchSpanProcessor(OTLPSpanExporter())); trace.set_tracer_provider(tp)
mp = MeterProvider(resource=res, metric_readers=[PeriodicExportingMetricReader(OTLPMetricExporter())]); metrics.set_meter_provider(mp)
lp = LoggerProvider(resource=res); lp.add_log_record_processor(BatchLogRecordProcessor(OTLPLogExporter())); set_logger_provider(lp)
logging.getLogger().addHandler(LoggingHandler(logger_provider=lp))

tracer = trace.get_tracer("shop"); meter = metrics.get_meter("shop")
orders = meter.create_counter("shop.orders", unit="{order}", description="注文数")
log = logging.getLogger("shop")

with tracer.start_as_current_span("POST /orders", kind=trace.SpanKind.SERVER) as span:
    span.set_attribute("order.id", 1001)
    with tracer.start_as_current_span("INSERT orders"):
        time.sleep(0.03)
    orders.add(1, {"status": "ok"})
    log.warning("stock is low order_id=1001")

tp.shutdown(); mp.shutdown(); lp.shutdown()

本番では OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=https://otlp.nr-data.net にします。ここでは擬似の受け口（33845番）に向けました。

OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://127.0.0.1:33845 \
OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS="api-key=0000000000000000000000000000000000000000" \
OTEL_EXPORTER_OTLP_COMPRESSION=gzip \
OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_TEMPORALITY_PREFERENCE=delta \
python otel_app.py

届いたのは3回のリクエストです。

=== POST /v1/traces  (363 bytes on wire, 456 bytes protobuf)
=== POST /v1/metrics (351 bytes on wire, 419 bytes protobuf)
=== POST /v1/logs    (415 bytes on wire, 486 bytes protobuf)
  user-agent: OTel-OTLP-Exporter-Python/1.45.1
  content-type: application/x-protobuf
  api-key: 0000000000000000000000000000000000000000
  Content-Encoding: gzip

/v1/traces の protobuf を JSON にした中身の要点です（ID は16進数にしました。resource の属性は一部を省略）。

{
 "resource": {"attributes": {"service.name": "shop-api", "service.version": "1.4.2",
              "deployment.environment.name": "dev", "telemetry.sdk.language": "python"}},
 "spans": [
  {"name": "INSERT orders", "kind": "SPAN_KIND_INTERNAL",
   "traceId": "96a02cd6028482404bfaa93dbe160cdb", "spanId": "2d9ec0eabc346fe3", "parentSpanId": "8e790e77cfc924f8"},
  {"name": "POST /orders", "kind": "SPAN_KIND_SERVER",
   "traceId": "96a02cd6028482404bfaa93dbe160cdb", "spanId": "8e790e77cfc924f8",
   "attributes": {"order.id": 1001}}
 ]
}

メトリクスは "aggregationTemporality": "AGGREGATION_TEMPORALITY_DELTA" で届き、環境変数の delta 指定が効いていました。ログには、同じ処理のスパンの traceId・spanId が入っていました。

OpenTelemetry の計装そのものは、関連記事「OpenTelemetry入門｜Pythonで始めるトレース・メトリクス実装」で扱っています。

NRQLの書き方（早見表と実データでの計算例）

この節では、NRQL の基本の形と、よく使う関数・句、それが何を計算しているかが分かります。

NRQL は SELECT 関数 FROM イベント名 WHERE 条件 FACET 分け方 SINCE 期間 の形で書きます。 必須は SELECT と FROM だけで、FROM から書き始めてもかまいません（例：FROM Transaction SELECT average(duration)）。

句の早見表

関数の早見表

目的別のNRQL（コピーして使える形）

-- アプリごとの平均応答時間と件数（直近1時間）
SELECT average(duration), count(*) FROM Transaction FACET appName

-- 遅い URL の上位10件（直近1日）
SELECT average(duration) FROM Transaction FACET name SINCE 1 day ago LIMIT 10

-- 95・99パーセンタイルを5分ごとの折れ線で、先週と比べる
SELECT percentile(duration, 95, 99) FROM Transaction SINCE 1 day ago COMPARE WITH 1 week ago TIMESERIES 5 minutes

-- 5xx の割合
SELECT percentage(count(*), WHERE http.statusCode >= 500) FROM Transaction SINCE 1 hour ago

-- エラーの種類と件数
SELECT count(*) FROM TransactionError FACET error.class, error.message SINCE 1 day ago

-- ホストごとの CPU 使用率（インフラエージェント）
SELECT average(cpuPercent) FROM SystemSample FACET hostname TIMESERIES

-- ERROR のログを新しい順に
SELECT * FROM Log WHERE level = 'ERROR' SINCE 30 minutes ago LIMIT 100

-- 自分で送ったカスタムイベント
SELECT count(*) FROM OrderCreated FACET status SINCE 1 day ago

-- ブラウザの表示時間を国ごとに
SELECT average(duration) FROM PageView FACET countryCode SINCE 1 week ago

実データで「NRQL が何を計算するか」を確かめる

前の節の Web アプリに40回アクセスし（/ 16回、/items 12回、/search 6回、/checkout 4回、/report 2回）、エージェントが送った Transaction 40件を SQLite に入れて、NRQL と同じ意味の SQL で計算しました。/search は0.6秒、/report は2.1秒かかるようにし、/checkout は 500 を返すようにしています。

FACET name の結果です（平均の遅い順）。

WebTransaction/Uri/report    2件  平均 2100.7 ms
WebTransaction/Uri/search    6件  平均  601.0 ms
WebTransaction/Uri/items    12件  平均   50.8 ms
WebTransaction/Uri/checkout  4件  平均   11.5 ms
WebTransaction/Uri/          16件  平均   10.9 ms

全体の平均（0.2159秒）は、2件しかない /report に引っ張られて、ほとんどのリクエスト（10〜50ms）より大きな値になっています。平均だけで判断せず、FACET で分けるかパーセンタイルを見る理由がここにあります。

Apdex（利用者の満足度の指標）は、目標時間 T 以内を「満足（S）」、4T 以内を「許容（T）」、それより遅いと「不満（F）」とし、（S の件数＋T の件数÷2）÷全件数 で出します。エージェントは各 Transaction に apdexPerfZone を付けて送っていて、Python エージェントの T の既定値は0.5秒でした（ソースの NEW_RELIC_APDEX_T の既定値）。

S（0.5秒以内）32件 / T（2.0秒以内）6件 / F 2件
(32 + 6 ÷ 2) ÷ 40 = 0.875

NRQL の apdex() は、T を省くと0.4秒で計算します。APM の画面の Apdex と NRQL の値を比べるときは、T を同じ値にそろえます。

NRQLをAPIで実行する（NerdGraph）

画面のクエリビルダーのほか、GraphQL の API（NerdGraph）からも NRQL を実行できます。公式ドキュメントの形です。キーはユーザーキーを使います。

curl -X POST https://api.newrelic.com/graphql \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'API-Key: YOUR_NEW_RELIC_USER_KEY' \
  -d '{"query": "{ actor { account(id: YOUR_ACCOUNT_ID) { nrql(query: \"SELECT count(*) FROM Transaction SINCE 1 HOUR AGO\") { results } } } }"}'

送り先は EU が api.eu.newrelic.com、JP が api.jp.newrelic.com です。

New Relicの料金（データ量とユーザー数）

この節では、New Relic の料金がどの単位で決まり、いくらになるかが分かります。

New Relic の料金は「取り込んだデータ量（GB）」と「有料ユーザーの人数」の2つで決まります。 ホスト数や機能ごとの課金ではありません。公式ドキュメントでは、データ量は種類を問わず取り込んだ GB で数え、月の GB は整数に切り上げます。ユーザーは月ごとに数え、その月にいちばん上だった種類で数えます。

英語版の料金ページの価格です（米ドル、1か月あたり。2026年10月22日時点）。

Enterprise は営業に問い合わせる形です。EU のデータセンターに保存するときは 0.05ドル/GB が加わり、合成監視は含まれる回数を超えると1回 0.005ドルです。

日本語版の料金ページは、英語版と値が違います（同じく2026年10月22日時点）。日本語版の表にあるのは無料・Pro・Enterprise で、データの単価は Original 0.30ドル/GB、Data Plus 0.50ドル/GB、フルプラットフォームユーザーは Pro が年契約349ドル（月払い418.80ドル）、Enterprise が年契約549ドル（月払い658.80ドル）です。契約するときは、申し込むページと見積もりで単価を確かめます。

ユーザーの種類（ベーシック・コア・フルプラットフォーム）

公式ドキュメントは、ユーザーの種類は「使える権限の上限」を決めるもので、細かい権限はロールで分けるとしています。

月額の試算

10人のチーム（フルプラットフォーム3人・コア2人・ベーシック5人）が、月に350GB 取り込む場合を、英語版の単価で計算しました。

日本語版の単価（0.30ドル/GB）で Pro（年契約）を計算すると 1,220ドルでした。この構成では、費用の大部分はユーザー数です。 だれをフルプラットフォームにするかで、料金が大きく変わります。

ほかに、ユーザー数の代わりに処理量（CCU）で払う Core Compute（2026年10月22日時点でパブリックプレビュー）と、AI などの機能のための Advanced Compute という追加の仕組みもあります。

New Relicの無料枠でできること

この節では、無料のまま使える範囲が分かります。

料金ページの無料枠です（2026年10月22日時点）。

保持期間は「少なくとも8日」です。無料枠でも APM・インフラ・ログ・ブラウザなどの機能は使え、フルプラットフォームユーザー1人がすべての画面を見られます。100GB を超えて取り込みたいときや、見る人を増やしたいときは、料金ページの Standard・Pro などのプランを選びます。

前の節の実測では、Python エージェント1回の実行で送られた JSON は合計で約23KB（13回の合計 23,398バイト）でした。実際の量はリクエスト数・ログの量・送る属性で大きく変わります。試すときは、数日分の取り込み量を画面の使用量（Usage）で見て、30日分に直すと月の量を見積もれます。

データの保持期間とリージョン（US・EU・JP）

この節では、データがいつまで残るかと、どこに保存されるかが分かります。

保持期間

公式ドキュメントの既定値です（日数。2026年10月22日時点）。

集計済みのメトリクスは13か月残ります。APM のイベントは既定で8日なので、それより前と比べたいときは、ダッシュボードやメトリクスで残す形を考えます。

リージョン

公式ドキュメントは、組織とアカウントは1つのリージョンにだけ置かれ、既存のアカウントのデータを別のリージョンへ移すことには対応していないとしています。リージョンは最初に決める必要があります。JP リージョンでは、APM の週次レポート・Log Patterns・Infinite Tracing・Insights Query API・REST API v2 など、一部の機能と API が使えず、代わりの方法（NRQL・NerdGraph など）が案内されています。

New Relicの導入の流れ（アカウント作成→エージェント→アラート）

この節では、アカウントを作ってから通知が届くまでの順番が分かります。

Python エージェントの入れ方

公式ドキュメントの newrelic-admin の使い方に沿って、手元で設定ファイルを作りました（キーは仮の値）。

pip install newrelic
newrelic-admin generate-config 0000000000000000000000000000000000000000 newrelic.ini
NEW_RELIC_CONFIG_FILE=newrelic.ini newrelic-admin run-program gunicorn wsgi:application

作られた newrelic.ini は257行で、コメントを除いた最初の部分は次のとおりでした。

[newrelic]
license_key = 0000000000000000000000000000000000000000
app_name = Python Application
monitor_mode = true
log_file = stdout
log_level = info
high_security = false
transaction_tracer.enabled = true
transaction_tracer.transaction_threshold = apdex_f
transaction_tracer.record_sql = obfuscated
error_collector.enabled = true
browser_monitoring.auto_instrument = true
distributed_tracing.enabled = true

[newrelic:development]
monitor_mode = false

app_name は画面に出るアプリの名前なので、最初に書き換えます。[newrelic:development] などの節は環境ごとの上書きで、環境変数 NEW_RELIC_ENVIRONMENT で選びます。Python エージェント 14.0.0 が対応する Python は 3.10〜3.14 です（パッケージの情報と公式ドキュメント。Windows は 3.13 以上）。

newrelic-admin のコマンドの一覧です（14.0.0 で表示）。

Available commands are:
  generate-config
  license-key
  local-config
  network-config
  record-deploy
  run-program
  run-python
  server-config
  validate-config

validate-config は、設定ファイルでテスト用のアプリ「Python Agent Test」を登録してデータを送り、ログを /tmp/python-agent-test.log に書きます。データが画面に出ないときの切り分けに使えます。

インフラエージェントのコマンド

sudo systemctl status newrelic-infra     # 動いているか
sudo systemctl restart newrelic-infra    # 設定を変えたら再起動

アラートの仕組み（条件・ポリシー・Issue・ワークフロー）

この節では、New Relic のアラートの部品と、通知が届くまでの流れが分かります。

flowchart TD
    Q[NRQL で数える] --> C[条件 Condition しきい値]
    C -->|しきい値を超えた| E[アラートイベント]
    E -->|関連するものをまとめる| I[Issue]
    I --> W[ワークフロー]
    W --> D[通知先 Slack など]

しきい値は固定の値のほか、普段と違う動きを見つける異常検知（anomaly）や、将来の値を予測する方法も選べます。条件の中身は NRQL なので、前の節の percentage(count(*), WHERE http.statusCode >= 500) をそのまま「5xx が5%を超えたら」の条件にできます。

何をどのしきい値で監視するかは、関連記事「監視設計の項目一覧｜死活・リソース・ログ監視のしきい値例とテンプレート」で、SLO とエラーバジェットの考え方は関連記事「SREとは｜SLI・SLO・SLAの違いとエラーバジェット計算」で扱っています。

Datadog・Zabbix・Prometheusとの違い

この節では、よく比べられる監視ツールとの違いを、事実で比べられます。

Datadog の料金の数え方と Agent の通信の中身は関連記事「Datadogとは｜できること・料金・仕組みと他ツールとの違いを実例で解説」で、Zabbix の構成とインストールは関連記事「Zabbixとは｜構成・用語・インストールと使い方を実例で解説」で、Prometheus と Grafana で監視を組む手順は関連記事「Prometheus Grafana入門｜監視構築とPromQL一覧」で扱っています。

New Relicのよくあるエラーとデータが出ないとき

この節では、データが画面に出ないときの原因と直し方を引けます。エラー文は、この記事で実際に出たもの（Python エージェント 14.0.0）です。

• 1キーの種類は合っているか送信はライセンスキー、NerdGraph はユーザーキー
• 2リージョンは合っているかUS・EU・JP で送り先と画面の URL が違う
• 3エージェントのログを見たかlog_level を debug にすると、登録の再試行などが出る
• 4アプリ名は思っている名前かapp_name を書き換えないと「Python Application」で届く
• 5期間の指定は合っているかNRQL の SINCE は既定で1時間前から

New Relicが合う・合わないの判断表

この節では、状況ごとに New Relic を選ぶかどうかの目安が分かります。

よくある質問

Q. New Relicの読み方は？ A. 「ニューレリック」です。社名は創業者 Lew Cirne 氏の名前のアナグラムです。

Q. New Relic（newrelic）とは何ですか？ A. アプリ・サーバー・ブラウザ・ログなどのデータを集めて NRDB に保存し、NRQL で調べたり、アラートで通知したりする SaaS です。機能の一覧は「New Relicでできること」の節にあります。

Q. New Relicはどこの国の会社ですか？ A. 米国サンフランシスコに本社がある New Relic, Inc. です。2023年11月から Francisco Partners と TPG の傘下で、非上場です。日本には New Relic株式会社（2018年8月設立）があります。

Q. New Relicは無料で使えますか？ A. 使えます。毎月100GB までの取り込み、フルプラットフォームユーザー1人、ベーシックユーザーは人数無制限で無料です。クレジットカードは不要です（2026年10月22日時点）。

Q. New Relicの料金はいくらですか？ A. データ量とユーザー数で決まります。英語版の料金ページでは、100GB を超えた分が 0.40ドル/GB、フルプラットフォームユーザーは Pro の年契約で1人349ドル/月です。日本語版のページはデータの単価が 0.30ドル/GB と違うので、申し込むページで確かめます（2026年10月22日時点）。試算は「月額の試算」にあります。

Q. NRQLとは何ですか？ A. New Relic のデータに問い合わせる SQL に似た言葉です。SELECT average(duration) FROM Transaction FACET name SINCE 1 day ago のように書きます。早見表は「NRQLの書き方」の節にあります。

Q. New RelicとDatadogの違いは？ A. どちらも SaaS ですが、料金の数え方が違います。New Relic はデータ量とユーザー数、Datadog は製品ごとにホスト数やデータ量で数えます。New Relic はデータを NRQL で横断して集計できます。表は「Datadog・Zabbix・Prometheusとの違い」にあります。

Q. New RelicはOpenTelemetryで使えますか？ A. 使えます。OTLP の受け口（US は otlp.nr-data.net、ポート 4317・4318・443）に、ヘッダー api-key でライセンスキーを付けて送ります。届くデータの実物は「OpenTelemetryで送るデータの中身」の節にあります。

Q. New Relicに日本リージョンはありますか？ A. あります。JP リージョンの画面は one.jp.newrelic.com で、日本法人の申し込みフォームから作ります。一部の機能・API は JP では使えず、代わりの方法が案内されています。

Q. ベーシックユーザーとフルプラットフォームユーザーの違いは？ A. ベーシックは無料で、NRQL・ダッシュボード・基本的なアラートが使えます。APM・インフラ・ブラウザ・モバイル・合成監視の専用画面を使うにはフルプラットフォームユーザー（有料）が要ります。

Q. New RelicのPythonエージェントはどのバージョンに対応していますか？ A. 2026年10月22日時点の 14.0.0 は Python 3.10〜3.14 に対応しています。Windows では Python 3.13 以上が要ります。

Q. データはどれくらいの期間残りますか？ A. 既定で APM・分散トレース・ブラウザは8日、ログとカスタムイベントは30日、インフラの連携と合成監視は395日です。Data Plus にすると APM は98日、ログは120日に延びます。

まとめ

• New Relic（ニューレリック）は、APM・インフラ・ログ・ブラウザ・合成監視のデータを NRDB に集め、NRQL で読み、アラートで通知する SaaS。
• Python エージェントは preconnect→connect で登録し、Transaction・Span・TransactionError・Log・メトリクスを JSON で送る（1回の実行で13回の通信を確認）。ログには trace.id が付き、トレースとつながる。
• OpenTelemetry なら otlp.nr-data.net にヘッダー api-key で送る。protobuf・gzip・delta が推奨の形。
• NRQL は SELECT … FROM … WHERE … FACET … SINCE …。平均は少数の遅い処理に引っ張られるので、FACET やパーセンタイルで分けて見る。
• 料金はデータ量とユーザー数。無料枠は100GB/月とフルプラットフォーム1人。英語版と日本語版の料金ページで単価が違う（2026年10月22日時点）。
• リージョン（US・EU・JP）は後から移せないので最初に決める。APM のデータの保持は既定で8日。

参考・出典

確認日はいずれも 2026年10月22日です。

• New Relic「Pricing」（英語版）：https://newrelic.com/pricing
• New Relic「料金」（日本語版）：https://newrelic.com/jp/pricing
• New Relic「会社概要」（日本語版）：https://newrelic.com/jp/about
• New Relic Docs「Introduction to New Relic」：https://docs.newrelic.com/docs/new-relic-solutions/get-started/intro-new-relic/
• New Relic Docs「Pricing and billing」：https://docs.newrelic.com/docs/accounts/accounts-billing/new-relic-one-pricing-billing/new-relic-one-pricing-billing/
• New Relic Docs「User type」：https://docs.newrelic.com/docs/accounts/accounts-billing/new-relic-one-user-management/user-type/
• New Relic Docs「Manage data retention」：https://docs.newrelic.com/docs/data-apis/manage-data/manage-data-retention/
• New Relic Docs「Choose your data center」：https://docs.newrelic.com/docs/accounts/accounts-billing/account-setup/choose-your-data-center/
• New Relic Docs「New Relic API keys」：https://docs.newrelic.com/docs/apis/intro-apis/new-relic-api-keys/
• New Relic Docs「NRQL syntax, clauses, and functions」：https://docs.newrelic.com/docs/nrql/nrql-syntax-clauses-functions/
• New Relic Docs「Introduction to NerdGraph」：https://docs.newrelic.com/docs/apis/nerdgraph/get-started/introduction-new-relic-nerdgraph/
• New Relic Docs「NerdGraph tutorial: NRQL」：https://docs.newrelic.com/docs/apis/nerdgraph/examples/nerdgraph-nrql-tutorial/
• New Relic Docs「New Relic OTLP endpoint」：https://docs.newrelic.com/docs/opentelemetry/best-practices/opentelemetry-otlp/
• New Relic Docs「Compatibility and requirements for the Python agent」：https://docs.newrelic.com/docs/apm/agents/python-agent/getting-started/compatibility-requirements-python-agent/
• New Relic Docs「Python agent admin script」：https://docs.newrelic.com/docs/apm/agents/python-agent/installation/python-agent-admin-script-advanced-usage/
• New Relic Docs「Install the infrastructure agent for Linux」：https://docs.newrelic.com/docs/infrastructure/install-infrastructure-agent/linux-installation/install-infrastructure-monitoring-agent-linux/
• New Relic Docs「Start, stop, restart, or check infrastructure agent status」：https://docs.newrelic.com/docs/infrastructure/install-infrastructure-agent/manage-your-agent/start-stop-restart-infrastructure-agent/
• New Relic Docs「Install the browser agent」：https://docs.newrelic.com/docs/browser/browser-monitoring/installation/install-browser-monitoring-agent/
• New Relic Docs「Synthetic monitor types」：https://docs.newrelic.com/docs/synthetics/synthetic-monitoring/getting-started/types-synthetic-monitors/
• New Relic Docs「Alerts overview」：https://docs.newrelic.com/docs/alerts/overview/
• New Relic Docs「Data dictionary」：https://docs.newrelic.com/attribute-dictionary/
• New Relic Python エージェント（PyPI）：https://pypi.org/project/newrelic/
• OpenTelemetry Python（PyPI）：https://pypi.org/project/opentelemetry-sdk/
• Wikipedia「New Relic」（英語版。創業・上場・買収）：https://en.wikipedia.org/wiki/New_Relic
• Datadog「Pricing」：https://www.datadoghq.com/pricing/
• Zabbix「License」：https://www.zabbix.com/license
• Prometheus「Overview」：https://prometheus.io/docs/introduction/overview/

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