GrafanaCON 2026発表まとめ：Grafana Labsからの最新ニュースガイド
2013年、Grafana Labsの共同創設者であるTorkel Ödegaardは、休暇で訪れていたこのカタルーニャの都市で、後にGrafanaとなるプロジェクトの最初のコミットを行いました。「クリスマス休暇でここに来ていたのですが、風邪を引いてしまい、一日のほとんどをベッドの中でGrafanaのコーディングに費やしていました」と、Torkelは年間最大のコミュニティイベントであるGrafanaCONのオープニングキーノートで語りました。「体調が良くなってからも、部屋にこもって開発を続けました。自分が作っているものに、すでに夢中になっていたのです」
結果として、Grafanaは多くの人へと広がりました。このオープンソースプロジェクトは現在、全世界で100人のGrafanaチャンピオンを含む3,500万人以上のユーザーを抱えています。
Grafana Labsの共同創設者兼CEOであるRaj Duttは、会場に集まった参加者を前に「この道のりは、私たち全員の共有の道のりであることを改めて強調したい」と述べました。「コミュニティの非常に多くの方々から、素晴らしいフィードバック、意見、プルリクエストをいただきました。この会場にいる皆さんもその一人です」
本日開催されたGrafanaCON 2026では、何百人ものオープンソースコミュニティメンバーが集まり、Grafana Labsのエンジニアリングおよびリーダーシップチームによる活気あふれるキーノートに耳を傾けました。そこでは、オブザーバビリティの開始をより迅速にする方法、大規模なGrafana運用の効率化、そしてどこからでもデータにアクセスして分析できるようにする新機能が次々と発表されました。
ここでは、GrafanaCONで発表された主要なニュースを素早く振り返ります。オープンソースの最新動向やAIの新たな進展については、キーノート全編をご覧ください。
Grafana 13リリース：数分でデータから洞察を
Grafanaの最新メジャーリリースが登場しました。ダッシュボード構築、大規模運用、あるいは変化するニーズに合わせたプラットフォームの拡張など、あらゆる場面でデータからより迅速に価値を引き出すための支援をします。
真っ白なキャンバスから数クリックで意味のある洞察を得るために、推奨ダッシュボード（Suggested Dashboards）が登場しました。接続されたデータソースに合わせて、厳選された事前構築済みのダッシュボードや可視化オプションを自動的に提示します。また、直感的でレスポンシブ、かつチームの成長に合わせて拡張可能な動的ダッシュボード（Dynamic Dashboards）も一般提供（GA）を開始しました。もちろん、新しい可視化パネルも追加されています（Graphvizパネルについて気になっていた方、お待たせしました！）。
さらに迅速な洞察を可能にするもう一つのアップデートとして、Grafana OSSおよびGrafana Enterpriseユーザーも、Grafana CloudのAIエージェントであるGrafana Assistantを利用できるようになったことを発表しました。これにより、ダッシュボードやテンプレートのカスタマイズ、SQL式の効率化などがさらに容易になります（詳細は後述します）。
Grafana 13では、大規模な環境でのメンテナンスと運用性向上にも焦点を当てています。一般提供を開始したGit Syncにより、ネイティブなGitOpsワークフローをGrafanaに導入し、オブザーバビリティをコードとして管理（Observability as Code）できるようになりました。また、新しいGrafana Advisorツールを使用すると、Grafanaサーバーの健全性を定期的にチェックし、システムパフォーマンスを最適に保つための具体的なアドバイスや推奨事項を受け取ることができます。
詳細は、Grafana 13のブログ記事をご確認ください。
どこでも使えるGrafana Assistant
Grafanaを「どこで、どう動かしているか」によって、Grafana Assistantの恩恵を受けられるかどうかが決まるべきではありません。そのため、私たちは専用LLMの活用手段を拡大し、自己管理型環境のユーザーにもAssistantを開放しました。
Grafana OSSおよびGrafana Enterpriseのユーザーは、Grafana Cloudアカウントを作成し、ワンクリック設定で自身のGrafana環境と接続することで、テレメトリデータやコードのリアルタイム分析、ダッシュボード構築、質問への回答などにAssistantを活用できるようになります。
ニーズに合わせてGrafana Assistantをカスタマイズ
一般提供を開始したAssistant Skills（スキル）を使用すると、チームのワークフローに関する指示やコンテキスト、専門知識をエージェントに学習させることができます。また、スキルを活用して運用手順書（ランブック）を作成したり、サードパーティツールとの連携、ツール呼び出しの自動承認、自動修復パイプラインの設定も可能です。さらに、新機能のAssistant Automations（オートメーション）を使えば、アクティビティの定期的な要約を自動生成し、インスタンス内の状況を常に把握できるようになります。
思考の中断を減らし、より現場に近い場所で作業できるよう、アクセス手段も拡充しました。SlackやMicrosoft Teamsに加え、APIやCLIからもAssistantを利用できます。さらに、ホスト型のリモートMCPサーバーと新ツールgcx CLIの追加により、自前のエージェントをAssistantやGrafana Cloud、あるいはその両方と対話させることが可能になりました。
詳細は、Grafana Assistantのブログ記事をご確認ください。
AIエージェントのワークロードを監視するAIオブザーバビリティ
Grafana CloudのAIオブザーバビリティ（AI Observability）（パブリックプレビュー中）は、本番環境でエージェントを運用するチームのための包括的なソリューションです。
エージェントは自律的に意思決定を行い、ツール実行やコンテンツ生成を通じてユーザーやシステムと対話します。こうした挙動は従来の監視の枠組みを超えており、これまでは生の会話履歴を読み込み、品質を推測し、手遅れになってから対処するという状況に陥りがちでした。しかし、Grafana CloudのAIオブザーバビリティを使えば、以下のことが可能になります。
- リアルタイムの挙動監視：入出力や実行フローを含む、AIエージェントの動きをリアルタイムで観察。
- 継続的なアウトプット評価：低品質なレスポンス、ポリシー違反、異常な挙動に対するアラート通知。
- リスクの早期発見：データ露出や不正利用（認証情報の漏洩や異常な利用パターンなど）の可能性を早期に特定。
- 対話データの統合：エージェントの会話やセッションを「主要な監視指標」として位置づけ、アプリケーション監視と同じ環境で他のデータと相関分析。
AIオブザーバビリティは、もともとはGrafana Assistant自体の監視を改善するために社内ハッカソンから始まったプロジェクトです。私たちが学んだ知見を共有することで、他の皆さまにも私たちの役に立った機能をご活用いただけることを楽しみにしています。
AIエージェントのためのオブザーバビリティ・ベンチマーク
AIを活用したオブザーバビリティという新しい世界をコミュニティが探索しやすくするため、私たちはgrafana/o11y-benchをオープンソースとして公開しました。これは、オブザーバビリティのワークフローにおいてAIエージェントを評価するためのベンチマークです。エージェントを実際のGrafanaスタック（Grafana MCPサーバーへのアクセス権を含む）上で実行し、その環境内での一連のタスク実行能力を採点します。
o11y-benchは、Harborというオープンソースフレームワークをベースに構築されています。HarborはTerminal Benchの作成者らによってリリースされたもので、特定のタスク群に対してエージェントを評価するための環境を標準化します。私たちが開発したベンチマークは、メトリクス・ログ・トレースのクエリ、インシデント調査、的を絞ったダッシュボードの変更など、実務で実際に重要となるワークフローに焦点を当てています。
o11y-benchの目標は、コミュニティと共に「何が可能か」を探ることです。まずは主要な基盤モデル（Frontier Models）を用いたリーダーボードを開始しましたが、エージェントの仕組みやモデル構成の新しい組み合わせ、そしてオブザーバビリティにおけるエージェントの可能性を押し広げるための皆さまからのフィードバックを歓迎します。
詳細はgrafana/o11y-benchのブログ記事をご確認ください。
OSSプロジェクトのアップデート：Loki、OpenTelemetry、その他
Lokiの進化
構造化ログとOpenTelemetryの普及により、チームのログ活用方法は根本的に変化しました。単純な検索から、より分析的で高カーディナリティなクエリへとシフトしています。この変化に対応するため、大規模環境でより高速なロギングを実現するよう設計された、オープンソースのログ集約システムLokiのメジャーアップデートを発表します。
主なアップデート内容：
- Kafkaベースのインジェクション：取り込み（インジェクション）レイヤーにおいて、より効率的で耐久性の高いパイプラインを実現。
- クエリエンジンとスケジューラの刷新：大規模な分析ワークロードをより適切に処理。
これらの変更により、スキャンデータ量を最大20分の1に削減し、集計クエリのパフォーマンスを10倍高速化しました。膨大なデータセットにわたる複雑な問いに対しても、より素早く回答を得られるようになります。
さらにLokiの進化を加速させるため、Grafana LabsはLogline社の買収を発表しました。同社は、経験豊富なエンジニアリングリーダーであり起業家でもあるJason Nochlin氏によって設立されたアーリーステージの企業です。同社が強みとする「藁をも掴むような（極めて稀な）」ログクエリやフルテキスト検索の技術を活かし、大規模データセットの中から特定の非常にユニークな値を極めて高速に見つけ出す、新しいインデックス手法を導入します。
Pyroscope 2.0：継続的プロファイリング用データベースの再構築
オープンソースの継続的プロファイリング用データベースであるPyroscope 2.0は、ゼロベースでアーキテクチャを再構築しました。これにより、大規模環境での継続的プロファイリングをより効率的かつ低コストで実現します。
書き込みパスのレプリケーション廃止、データ保存効率の向上、需要に応じてスケーリングするステートレスなクエリの導入により、最新のメジャークアプデートでは継続的プロファイリングのコストと複雑さの両方を低減しました。これらのアーキテクチャの変更により、プロファイルからのメトリクス生成、個別のプロファイルの検査、ヒートマップクエリなど、多彩な新機能も利用可能になります。
詳細はPyroscope 2.0リリースのブログ記事をお読みください。
k6 2.0：AI駆動のパフォーマンス・テスト
近日公開予定のk6 2.0では、パフォーマンスの問題をより早期に、かつ少ない労力で発見できるようになります。このオープンソース・パフォーマンス・テストツールのメジャーアップデートでは、AIを活用したテスト作成、充実したアサーション、幅広いプロトコルサポートを提供します。主なハイライトは以下の通りです。
- AI駆動のテスト：新しいAI向けサブコマンド（agent、mcp、docs、explore）により、テストの生成・調整・実行がより容易になります。これらのツールはAIワークフローとの深い統合を可能にし、チームがプログラムからk6を活用するのを支援します。
- 拡張機能（Extensions）エコシステム：正式なエコシステムとカタログを導入し、Grafana Labs公式の拡張機能と成長を続けるコミュニティからの貢献を統合します。
k6 Operator 1.0による分散テスト：Kubernetes向けのk6 Operatorがバージョン1.0に到達し、安定したカスタムリソース定義（CRD）、セマンティックバージョニング、予測可能なリリースサイクルを提供します。
Grafana Marketplace
オブザーバビリティの実践が進むにつれ、さまざまなシステムやサービス内のターゲットデータにアクセスするために、利用するプラグインも増えていきます。これらのプラグインはミッションクリティカルなものとなり、継続的なサポートや互換性の維持が極めて重要になります。
こうしたプラグインの継続的かつ持続可能な成長を支援するため、私たちはGrafana Marketplaceを導入します。これは、独立系ソフトウェアベンダー（ISV）、システムインテグレーター、およびGrafanaコミュニティのデベロッパーが、Grafana向けに開発したプラグインを販売・配布できる新しいプラットフォームです。Marketplaceの初期パートナーには、Crest Data、Phenisys、KensoBIが名を連ねています。
Grafana Marketplaceは現在パイロットフェーズにあります。皆さまと共にこのプラットフォームを作り上げていきたいと考えています。詳細はGrafana Marketplaceのブログ記事をお読みください。
2026年Golden Grot Awards受賞者の発表
第4回を迎えた年次アワード「Golden Grot Awards」では、星（あるいは月）を目指すような、創造的でインパクトのあるGrafanaダッシュボードを称えるだけでなく、AIオブザーバビリティ分野の革新者やリーダーも表彰します。栄えある受賞者は以下の通りです。
オーロラ追跡システム：Mohamed Adem氏
カナダ在住のMohamed Adem氏は、オーロラ出現のチャンスを逃し続けることに嫌気がさしていました。彼は複数のWebサイトを使い分ける代わりに、太陽フレアから空の視認条件に至るまで、一連の流れを追跡するダッシュボードを構築しました。NOAAの宇宙天気データ、IMF Bz磁場変動、Kp指数（地磁気活動）、雲量予測、月相を監視し、それらを統合して「観測可否（Go/No-Go）」の総合スコアを算出します。
このシステムはTelegrafとInfluxDB Cloudを使用し、すべて公開APIで動作しています。強力なインサイトを得るのに有料データフィードは不要であることを証明しました。太陽風、地磁気乱れ、視認条件の相関関係を可視化することで、Mohamed氏はより深い理解と適切なタイミングを手に入れました。これは、科学、天文学、そしてオブザーバビリティが融合し、「今夜、外に出るべきか？」という単純な問いに答えるための作品です。
Blue Ghost Mission 1 月面着陸：Jackson Sweeney氏（Firefly Aerospace）
Jackson Sweeney氏のダッシュボードは、Firefly Aerospaceによる月着陸船「Blue Ghost Mission 1」において、500以上のテレメトリポイントを監視しました。地球から月への60日間にわたる旅路において、温度センサー、ヒーターの状態、電力使用量、バッテリー残量、機体の姿勢を追跡しました。
ミッションチーム全員がアクセス可能なこのGrafanaダッシュボードは、運用中の熱管理やリスク状況に関する極めて重要な可視性を提供し、月面着陸手順における主要な意思決定支援ツールとして機能しました。これは単なるオブザーバビリティではありません。宇宙船を月面に着陸させるためのミッションクリティカルなインフラでした。
AIオブザーバビリティのパイオニア：Oren Lion氏（TeleTracking）
TeleTrackingの使命は、入院、転院、ベッドサイドのケア調整、ベッドの清掃などのロジスティクス管理を通じて、医療システムにおける患者の流れを最適化することです。彼らのプラットフォームは病院における「航空管制」のように機能しており、その可用性とパフォーマンスは患者のケアに直結する極めて重要なものです。
重大な問題が発生した際の根本原因分析を迅速化するため、ロジスティクスエンジニアリングディレクターのOren Lion氏とそのチームは、Grafana Assistantを運用ワークフローに統合しました。その結果、インシデントへの対応時間を3日間からわずか1分へと短縮させることに成功しました。
AIオブザーバビリティ・エクセレンス：Dhananjay Yadav氏（NeoSapien）
NeoSapienは、音声認識（STT）とLLMパイプラインを使用して、リアルタイムの会話を構造化された実用的なインサイトに変換するAIネイティブなウェアラブルプラットフォームを構築しています。本番環境でこれら複雑な多段階ワークフローを運用するため、同チームはAIオブザーバビリティを中核的な規律として採用しました。Grafana Cloudを使用して、文字起こしのレイテンシからLLMのパフォーマンス、出力品質、そしてすべての対話にかかるコストに至るまで監視しています。
Assistant Investigationsを活用することで、NeoSapienはレイテンシの急増、モデル出力の劣化、予期せぬコストの異常など、AIシステム全体の問題を迅速に検知・診断・解決できます。このレベルの可視性により、プロダクトの規模拡大に合わせてパフォーマンスと信頼性を継続的に最適化することが可能になっています。
受賞者の皆さま、おめでとうございます！
オープニングキーノートは、今週開催されるGrafanaCONの30以上のセッションのほんの一部に過ぎません。イベントではオープンソース技術に関するヒントやテクニック、最新アップデートが多数紹介されます。全アジェンダをぜひチェックしてください。また、GrafanaCONのさらなる詳細については、イベントに関するプレスリリースをご覧ください。