Grafana LabsにおけるAIの1年

2025年は、Grafana LabsがAIに全力投球した年でした。そして、なんと激動の1年だったことでしょう。私たちは包括的な戦略（「実務で使えるAI」の構築）を策定・実行しただけでなく、最もエキサイティングな新機能の1つであるGrafana Assistantを、アイデア段階からわずか9ヶ月で一般提供（GA）まで漕ぎ着けました！

確かに、最近はAIを称賛する記事には事欠きませんが、ここでは誇張表現は抜きにして、「実務で使える」コンテンツに焦点を当てましょう。オブザーバビリティの実践をより速く、より簡単に、より効果的にするためのツールを私たちがどのように構築しているかを知りたい方には、掘り下げるべき内容がたくさんあります。

ハッカソンのハイライトが大成功を収める

Grafana Labsはハッカソンの熱心な信奉者です。年に数回開催しており、優勝したアイデア（そして優勝しなかった多くのアイデアも）の多くが、Grafana Cloudや様々なオープンソースプロジェクトに取り入れられています。

しかし、Grafana Assistantほど飛躍的に成長した取り組みは他にありません。Grafanaに直接組み込まれたこのAIエージェントは、3月に開催された第12回ハッカソンで優勝し、5月にはGrafanaCON 2025のステージで特集されました。それは満員の基調講演の中で、最も大きな拍手を浴びた瞬間の一つでした。（念のために言っておきますが、私たちがAIへの投資を本格化したのはこの時期でした。つまり、Assistantに関しては実質9ヶ月間の振り返りをしていることになります！）

それは驚くべきことではないかもしれません。Grafanista（Grafana社員）であるMat RyerとCyril Tovenaがライブデモの終盤で、Grafana Assistantにダッシュボードをゼロから作成するように頼んだところ、それは即座に実行されました。魔法みたいでしょう？ いえ、もちろん魔法ではありません。そこに至るまでには膨大な作業がありましたが、それについては後ほど触れます。

とはいえ、その瞬間は、ある種の「魔法」のように感じられました。Grafanaの柔軟性は、この可視化プラットフォームを信じられないほど強力なものにしていますが、同時に初心者を圧倒してしまうこともあります。しかしそこには、Grafanaに関する膨大なデータでトレーニングされたAssistantがいて、すべての面倒な作業をこなしていました。手作業なら数分、あるいは数時間かかっていたかもしれない作業が、自然言語のプロンプトだけで、わずか数秒で完了したのです。

これは、初心者の障壁を取り除きSwiftiesよ、団結せよ！、専門家の貴重な時間を取り戻す（そうです、私たち自身の時間さえも）ことができる種類の飛躍です。そして、ダッシュボード作成はあの日紹介された機能のほんの一部に過ぎません。Assistantは以下のようにも役立ちます：

• 問題や異常の調査
• テレメトリの傾向とパターンの理解
• Grafanaのより直感的なナビゲーション

そして、これはほんの始まりに過ぎませんでした。

AIのランドスケープにおける私たちの立ち位置と、リーダーとしての台頭

ハッカソンの有望株からわずか2ヶ月で基調講演の主役になるというのは、目が回るようなスピードに思えるかもしれません（客観的に振り返ってみても、実際にそうでした）。しかし、それは道を照らす指針があってこそ実現できることです。

私たちはAIに飛び込んだ最初のオブザーバビリティ企業ではありません。そしてそれは意図的なものでした。単に「AI対応」というチェックボックスを埋めるためだけに、リソースを割きたくはありませんでした。ユーザーを本当に助けることができるものを作れるようになるまで待ちたかったのです。そして2025年は、そのアプローチが実を結んだ年となりました。

8月、Assistantがパブリックプレビューになった際、私たちはAIソリューションの構築に関する私たちの視点を概説したブログ記事を公開しました。特定の問題解決に焦点を当て、特定の成果を提供することに製品を向かわせる方法について語りました。前のセクションで述べたように、Assistantはまさにそれを行うために構築されました。さらに、コンテキストスイッチを気にせず目の前のタスクに集中できるよう、Grafana CloudのUI内のパネルとして意図的に開発しました。

また、10年以上にわたるオープンソースプロジェクトの構築が、Assistantの迅速な開発にどれほど重要な役割を果たしたかについても触れました。私たちの作業、プロセス、貢献はインターネット上で完全に公開されています。LLMはトレーニングに大量のデータを必要とすることで有名ですが、長年のオープンな共有が、まるでスーパーパワーのようになったことに私たち自身も嬉しい驚きを覚えました。LLMが私たちを理解するために山のようなデータを供給する必要はありませんでした。彼らはすでに知っていたのです！

Grafana OSS における AI

AssistantはGrafana Cloudでのみ利用可能ですが、私たちはOSSユーザー向けのAI機能への投資も継続しています。具体的には、LLMアプリプラグインを構築しました。このオープンソースプラグインは、OpenAIなどのプロバイダーに安全に接続し、クエリの生成、ダッシュボードの探索、Grafanaとの対話を可能にします。また、MCPサーバーも含まれているため、お気に入りのAIアプリケーションにGrafanaインスタンスへのアクセスを許可することができます。

最後に、私たちは「ヒューマンインザループ（人間参加型）」を維持することの重要性についても語りました。AIはあなたに取って代わるものではなく、あなたをサポートするものです。退屈で時間のかかるタスクを引き受けることで、専門知識を必要とする優先度の高いタスクに集中できるようにします。さらに、周知の通り、AIは完璧ではありません。正しい成果を生み出しているか確認するためには、依然としてあなたの関与が必要です。

総合的に見て、このアプローチが私たちを際立たせ、短期間で市場の最前線に立つ助けになったと考えています。私たちは、あなたが「使わなければならない」AI機能ではなく、実際に「使いたい」と思うAI機能を開発しています。そして今後も、これらの原則に基づいて取り組みを進めていきます。

私たちの言葉を鵜呑みにする必要はありません。これまでに寄せられた肯定的なフィードバックをご覧ください：

Grafana Assistantの適用範囲を拡大

Assistantの最初のローンチ以来、私たちはその活用方法の改善と拡大に忙しく取り組んできました。最もエキサイティングな例の1つが、Assistant Investigationsです。Assistantの一般提供開始に合わせてObservabilityCON 2025で初めて発表されたこの機能は、Grafana Cloudにおける複数ステップのインシデント調査を加速するために構築されました。

現在パブリックプレビュー中のAssistant Investigationsは、複数の特化型AIエージェントを連携させ、お客様のオブザーバビリティスタックを多角的に分析します。メトリクス、ログ、トレース、プロファイルに深く潜って異常を発見し、システム全体の状況を可視化します。並行して証拠を収集し、発見事項と仮説を生成することで、緩和と修復のための実行可能な推奨事項を提供します。そして、Grafana専用に設計されたAIチャットボットであるGrafana Assistantに直接組み込まれているため、複雑なインシデントを解決するためのシームレスでガイド付きのワークフローが得られます。

これまでのところ、Assistant Investigationsは素晴らしい結果を出しています。実際、最近では社内のインシデントを、私たちのオンコールエンジニアよりも3.5倍速く発見し解決しました！

Grafana Cloud全体を繋ぐ点と線

Assistantをさらに強力なものにする取り組みの一環として、他のGrafana Cloud機能との統合にも尽力し、環境設定や各種リソースの監視作業を簡素化しました。

ここ数ヶ月で、以下のサービスへのサポートを追加しました：

• Fleet Management: Fleet Managementは、大規模なコレクター管理のための主要機能です。今では自然言語を使って、パイプラインについての質問、設定の読み込み、新規作成、既存設定の更新が可能になりました。
• Grafana Alloy: Assistantは、OpenTelemetry CollectorのディストリビューションであるAlloyの設定作成や更新を支援します。Fleet Managementとの統合と組み合わせることで、設定のトラブルシューティングがかつてないほど簡単になります。
• Kubernetesモニタリング：Kubernetesリソースの監視において非常に強力であるため、最も人気のあるソリューションの一つですが、その強力さは複雑さの課題も生みます。現在では、Assistantに任意のパネルの情報を平易な言葉で要約するよう依頼できます。また、Kubernetesオブジェクトを調査してインシデント対応を加速させることも可能です。
• ナレッジグラフ:ナレッジグラフは自動検出を使用して、インフラストラクチャとアプリケーションコンポーネントを表す動的なネットワークを作成し、何かが壊れている理由を特定します。Assistantはそのデータを環境固有のコンテキストとして使用し、複雑な根本原因分析を、解決に向けたガイド付きの会話へと変えます。
• アラート機能:アラート機能がWebおよびSlackのGrafana Assistantに搭載されました。デスクトップでもスマホでも、いつでもどこでも、発報中のアラート、アラートルール、コンタクトポイント、通知ポリシーなどについて質問できます。これにより、トラブルシューティングと根本原因の特定をかつてない速さで開始できます。
• あらゆるリモートMCPサーバーの持ち込み: Grafana Assistantはオープンな基盤の上に構築されています。あらゆるツールのリモートMCPサーバーをGrafana AssistantやAssistant Investigationsに持ち込み、オブザーバビリティのセットアップを強化できます。また、AssistantにGitHubなどの外部ツールでアクションを実行させることも可能です。サービスの問題が見つかった場合、GitHub MCPサーバーを使用して簡単にIssueを起票できます。
• SlackでのGrafana Assistant: Grafanaの専門知識がGrafanaの外でも利用可能になりました！ SlackでGrafana Assistantと直接チャットし、問題について同僚とリアルタイムで協力できます。

これらすべての統合に加え、テレメトリシグナルとコーディングを結びつけるCusor Cloud Agentのサポートも追加しました。Grafana AssistantやAssistant Investigationsに問題を分析させ、Cloud Agentを起動して修正のためのプルリクエストを作成させることができます。

すべてのLLMを監視する

私たちはAssistantの強化に尽力する一方で、他のLLMを監視するために特化したツールの開発も行ってきました。Grafana Cloudのソリューションである「AI Observability」は、生成AIシステムの監視、診断、最適化のために設計されたオープンソースSDKであるOpenLITを活用しています。

このソリューションを使用すると、パフォーマンスのボトルネックから異常検知まで、AIモデルのあらゆるニュアンスを、統一されたGrafanaインターフェース内で監視できます。今すぐ活用する方法については、最近のAmazon Bedrock AgentCoreの監視に関するブログをご覧ください。

また、Grafana Cloud内からAnthropic Usage and Cost APIに直接接続できる新しいソリューション、Grafana CloudのためのAnthropic連携も導入しました。

2026年へ向けて

2025年は、Grafana Labsにとって本当にAIの当たり年でした。Assistantがこれほど急速に受け入れられたこと（ユーザーベースは90日間だけで10倍に成長しました）に圧倒されていますが、来年に向けてさらに大きな計画があります。

Grafana Assistantのエコシステムは確実に成長していきます。私たちの取り組みについていち早く情報を得たい方は、バルセロナで開催されるGrafanaCON 2026に登録してください。さらなる情報にご期待ください。そして、今日からオブザーバビリティの実践を改善できるよう、ここで紹介したAI機能をぜひ試してみてください！

Grafana Cloudは、メトリクス、ログ、トレース、ダッシュボードなどを始めるための最も簡単な方法です。豊富な永年無料枠と、あらゆるユースケースに対応するプランをご用意しています。今すぐ無料で登録する

FAQ: Grafana Cloud AI & Assistant

Grafana Assistantとは何ですか？

Grafana Assistantは、Grafana Cloudに搭載された「実務で使えるAI」エージェントで、自然言語を使用してクエリ作成、構築、トラブルシューティングをより迅速に行うのに役立ちます。PromQL、LogQL、TraceQLクエリの記述、ダッシュボードの作成、ガイド付きの根本原因分析などの一般的なワークフローを簡素化しつつ、制御権はあなたが維持できます。詳細はブログ記事をご覧ください。

Grafana Assistant Investigationsとは何ですか？

Assistant Investigationsは、Grafana Assistantに直接組み込まれたSREエージェントです。オブザーバビリティスタックを分析し、異常を発見し、システム全体のシグナルを接続することで、根本原因をより迅速に発見するのに役立ちます。修復のための明確でガイド付きの推奨事項が得られ、Assistantに埋め込まれているため、複雑なインシデントを解決するためのシームレスでエンドツーエンドなワークフローを提供します。

Grafana CloudはオブザーバビリティにどのようにAIを活用していますか？

Grafana CloudのAI機能は、検知、トリアージから説明、解決に至るまで、オブザーバビリティのライフサイクル全体を通じてエンジニアやオペレーターをサポートします。私たちは、ユーザーのワークフローを強化する、説明可能でアシスト的なAIに重点を置いています。

Grafana Assistantはどのような問題を解決しますか？

Grafana Assistantは、以下を可能にすることで運用負荷を軽減し、生産性を向上させます：

• クエリの記述とデバッグの高速化
• ダッシュボードの構築と最適化
• Assistant Investigationsによる問題や異常の調査
• テレメトリの傾向とパターンの理解
• Grafanaのより直感的なナビゲーション

オブザーバビリティにAIを組み込む際のGrafana Labsのアプローチについて教えてください。

私たちは以下の点を重視して構築しています：

• 信頼性と透明性のためのヒューマンインザループ（人間参加型）のインタラクション
• 真のユーザー価値に焦点を当てた、成果第一のエクスペリエンス
• メトリクス、ログ、トレース、プロファイル間のデータ相関を含む、マルチシグナルのサポート

Grafana OSSにはAI機能がありますか？

デフォルトでは、Grafana OSSにはGrafana Cloudにあるような組み込みのAI機能は含まれていませんが、LLMアプリプラグインを使用することでAIを活用したワークフローを有効にできます。このオープンソースのプラグインは、OpenAIやAzure OpenAIなどのプロバイダーに安全に接続し、自然言語を使用してクエリを生成したり、ダッシュボードを探索したり、Grafanaと対話したりすることを可能にします。また、MCP (Model Context Protocol) サーバーも提供しており、これによりお気に入りのAIアプリケーションにGrafanaインスタンスへのアクセスを許可できます。

Assistantがオープンソースではないのはなぜですか？

Grafana Assistantは、エンタープライズのニーズをサポートし、大規模なインフラストラクチャを管理するためにGrafana Cloudで実行されます。私たちはOSSへのコミットメントを堅持し、引き続き多大な投資を行っています。これには、LLMプラグインやMCPサーバーなどのオープンソースツールが含まれており、コミュニティが独自のAI駆動型エクスペリエンスをGrafana OSSに構築できるようにしています。

Grafana CloudのAI機能は自律的にアクションを実行しますか？

現在、私たちは運用負荷を軽減しながらもエンジニアが制御権を維持できる、ヒューマンインザループ（人間参加型）のワークフローに焦点を当てています。しかし、AIシステムが成熟し、より高い信頼性が証明されれば、一部のタスクでは監視の必要性が減る可能性があります。私たちはその両方をサポートする基盤を構築しています。すなわち、現在は透明性のあるアシスト型AIを提供し、将来的には理にかなった範囲でより自律的な機能へと進化できる柔軟性を持たせています。

GrafanaのAI戦略について詳しくはどこで知ることができますか？

当社のエンジニアからの直接の声を聞くには、ブログ記事をチェックしてください。

「オブザーバビリティにおけるAI」と「AIオブザーバビリティ」の違いは何ですか？

オブザーバビリティにおけるAIは、システムをより良く運用するためにAIを応用することを指し、より大きなオブザーバビリティ戦略の一部としてAIを使用することを意味します。これには、プラットフォームに組み込まれたエージェント（例：Grafana CloudのGrafana Assistant）や、チームがシステムを監視する方法を自動化・加速するその他の統合が含まれます。

AIオブザーバビリティは、LLMベースのアプリケーションなど、AIシステムの状態を追跡するためにオブザーバビリティを使用することです。これは、データベースのデータベースオブザーバビリティやアプリケーションのアプリケーションオブザーバビリティと同様に、特定のユースケースに焦点を当てたオブザーバビリティのサブセットです。

Grafana Cloudは、その両方を提供します。つまり、運用を支援するAIと、AIのためのオブザーバビリティです。