Elastic 9.4:Workflowsの一般提供開始、Agent Builderのアップデート、Prometheus/PromQLのサポート

本日、Elasticsearch Platformの最新バージョンであるElastic 9.4の一般公開を発表できることを嬉しく思います。コンテキストエンジニアリング、アプリケーションおよびインフラストラクチャの監視、AIを活用したセキュリティ運用を支援する新機能に加え、Elastic 9.4ではElastic Search & AI、Elastic Observability、Elastic Securityにおいて幅広い機能が導入されています。

では、Elastic 9.4の新機能は何ですか?
Elastic 9.4は、Elasticsearch Platformの今後の方向性を反映しています。このリリースの中心となるのは、AIのコンテキストおよび検索レイヤーとしてのElasticの役割に関する大きな進歩であり、以下の各ハイライトに共通するテーマとなっています。
Elastic Agent Builderは、エージェントがどのようにコンテキストを取得し、効率的に使い、それに基づいて行動するかを制御する新しいプリミティブセットでコンテキストを最適化するよう拡張されました。Elastic 9.4では、Agent Builderがスキル、アタッチメント、コネクター、プラグインを新たにサポートしています。
ネイティブのPrometheusおよびPromQLサポートに加え、Elasticsearch TSDBの効率が大幅に向上 (Prometheusの2.6倍の効率)し、時系列ES|QLの一般提供開始により、Elastic ObservabilityはPrometheusやGrafanaに代わる魅力的な選択肢となっています。これらの最高クラスのメトリクス機能は15年にわたるログ分析のリーダーシップに基づいて構築されており、ログとメトリクスを統合したプラットフォームを提供することで問題解決の迅速化を支援します。
Elastic Workflowsが一般提供開始となりました。スクリプトによる自動化とエージェントによる推論を組み合わせることで、AIエージェントが検出結果に基づいてアクションを実行できるようにします。特にElastic Securityのお客様にとって、WorkflowsはElastic Securityにネイティブな自動化機能を直接統合し、セキュリティデータがすでに存在する場所で、トリアージ、エンリッチメント、レスポンス、ケース管理を自動化します。
また、Elastic Securityは、9.4でエンティティ分析の4つの新しい機能、精密エンティティ識別、エンティティ解決、動的ウォッチリスト、エンティティ駆動ハンティングリードを提供します。これらの機能を組み合わせることで、アナリストは集約されたリスク、組織のコンテキスト、積極的なハンティングリードが組み込まれた1人あたり1件の信頼できるレコードを得られ、AIエージェントはセキュリティデータを分析するより正確なコンテキストを得られます。
Elasticsearch Platform にはさらに4つの機能強化が追加されました。Elasticsearchの最高のベクトルインデキシングおよび検索アルゴリズムであるDiskBBQがパフォーマンス向上のために更新されました。NVIDIA cuVS搭載のGPUアクセラレーションされたベクトルインデキシングが一般提供開始となり、インデキシングスループットが最大12倍向上します。ES|QLは、明示的なマッピングがなくても、取り込まれたデータに含まれる任意のフィールドに対してクエリ、フィルタリング、集計を実行できるようになりました。また、ElasticsearchとKibanaの両方がフルスタックのFIPS 140-3に準拠しています。
上記および追加のハイライトについて、ソリューション別の詳細を以下でご覧ください。
Elasticsearch Platform
Elastic 9.4は、自動化とオーケストレーション、クエリ言語の表現力、AIネイティブなアナリスト体験、そして企業導入に必要なガバナンスとコンプライアンスのインフラストラクチャという4つの側面において、より高い能力を備えたElasticsearch Platformを提供します。
自動化とオーケストレーション
Elastic Workflowsが一般提供開始となりました。Workflowsは、Elasticをより広い運用の世界につなぐ自動化とオーケストレーションのレイヤーです。これにより、チームは外部システムでアクションをトリガーし、多段階プロセスを調整し、プラットフォームが検出したものと実際に実行するものとの間のループを閉じることができます。Agent Builderを使用して構築するチームは、Workflowsが自然な相棒となることにに気づくでしょう。Agent Builderはエージェントが知識を持ち推論できることを定義し、Workflowsはエージェントが行動するときに何をするかを定義します。
ES|QL → 業界最高水準のクエリ言語
9.4では、Elasticの主要なパイプ式クエリ言語であるES|QLがさらに進化し、以下の5つの新機能がテクニカルプレビューとして追加されました。
サブクエリはアナリストが単一のステートメントで独立したパイプラインを実行および組み合わせることを可能にし、複数のクエリ間で結果を手動で結合する必要性を排除します。
近似クエリは集計精度をわずかに犠牲にする代わりに、信頼度シグナル付きの大規模データセットにおいて、応答時間を劇的に高速化します。これにより、アナリストは常に結果をどの程度信頼できるかを把握できます。
論理ビューを使用すると、チームは複雑なクエリロジックを一度定義するだけで、ダッシュボード、アラート、アドホッククエリで名前付きデータソースとして再利用できます。
JSON関数抽出は、標準のパス表記を使用して、JSONマップされたフィールドまたは生の _source ドキュメントから特定の要素を抽出します。再インデックス作成やパイプラインの変更は不要です。
すべての取り込まれたフィールドへのアクセスで「無知の断崖」を排除します。マッピング時に見逃されたフィールドはもはや永久にアクセス不能ではなくなり、チームは取り込んだすべてのものに対して完全なクエリカバレッジを得ることができます。
AI-native Kibana
Elastic 9.4では、KibanaはますますAIネイティブになりつつあります。AIを活用したダッシュボード作成(テクニカルプレビュー)により、アナリストは見たいものを自然言語で説明すると、Kibanaが会話の中でそれを反復的に構築してくれます。手動での設定は不要です。さらに、Dashboards as Code(テクニカルプレビュー)は、プラットフォームチームに補完的な機能を提供します。ダッシュボードはバージョン管理され、コードレビュー可能なアセットとして管理され、CI/CDパイプラインを介してデプロイされ、壊れやすい(今や「古い」)保存オブジェクトのエクスポート/インポートワークフローを完全に置き換えます。これらの新機能を合わせると、Kibanaがよりインテリジェントでコラボレーションしやすいワークスペースへと進化し続けていることが分かります。
自信を持って業務を遂行
Elastic 9.4はまた、プラットフォームの健全性、監査可能性、安全性の維持に責任を持つオペレーターやコンプライアンスチームにとっても有意義な進歩をもたらします。主な強化点(すべて一般提供開始)には以下が含まれます。
Kibanaのクエリアクティビティ機能により、管理者は実行中のすべてのクエリを即座に把握でき、その発生源をワンクリックでキャンセルすることも可能です。
検索分析ログはDSL、ES|QL、EQL、SQLを含むすべてのクエリに監査証跡を拡張し、設定不要でレイテンシ、リクエストの発信元、クエリ本文全体をキャプチャします。
Kibanaコネクターのユーザー別の認証 は共有サービスアカウントの認証情報を個々のユーザーIDに置き換え、コンプライアンスチームに統合全体で正確で信頼できる監査証跡を提供します。
FIPS 140-3準拠は、現在ElasticsearchとKibanaの両方で一般公開されており、2026年9月の期限前にクリーンなアップグレードパスとデータ移行の必要なしにフルスタックのカバレッジを提供します。
詳細は上記リンクのブログやElasticsearch Platform 9.4リリースノートをご覧ください。
Search & AI
Elastic 9.4では、Elasticsearchを使用してAIエージェントを構築する開発者に対し、本番環境で求められる機能をさらに強化します。具体的には、エージェントが何を認識し、どのように動作するかをより厳密に制御できる機能、エージェントのパフォーマンスをより詳細に把握できる機能、そしてエージェントの基盤となるベクトルワークロードの経済性を向上させる機能などが含まれます。

Agent Builderの機能強化
Elastic 9.4では、エージェントがコンテキストを取得し、それを効率的に使用し、発見したことに基づいて行動する方法を制御する一連の連動機能と機能強化でコンテキストを最適化するようにAgent Builderが拡張されました。新しい機能や強化点は次のとおりです。
スキルは、エージェントに特定のタスクの達成方法を教える指導ガイドとして機能し、必要な時にのみ読み込まれます
ダッシュボード、ワークフロー、ES|QLクエリなどのKibanaオブジェクトとのチャット内インタラクション(とプレビュー)— チャットベースでの作成、調整、分析を可能にします
ElasticsearchとDriveやSharePointなどの接続されたすべてのソースにまたがる新しいセマンティックメタデータレイヤーはこれらのオブジェクトの検出基盤として機能し、エージェントがデータに関する豊富な理解を得て推論を最適化できるようにします
クエリ結果のオフロード、圧縮、要約によるコンテキスト管理の改善により、長時間の複数ターンにわたるやり取りにおいてパフォーマンスとコスト効率が向上します
要するに、ユーザーはより信頼性が高く、低コストで、パフォーマンスの高いエージェントを作成できるようになりました。
VectorDBの機能強化
Elasticの最高のベクトルインデキシング・検索アルゴリズムDiskBBQがElasticsearch 9.4で改善されました。多くの機能強化の中でも、制限付きフィルターを使用したクエリの待ち時間が少なくとも3倍に改善され、ベクトル比較のパフォーマンスも向上(ネイティブコードの広範な使用により)し、インデキシングと検索の両方に影響を与えています。さらに、BBQを使用して2、4、7ビットの要素を持つベクトルに量子化できるようになり、1ビットでは不十分な場合の再現率が向上します。これらのアップデートにより、本番環境のAIワークロードのスピードとコスト効率の最適なバランスを確保しやすくなります。
Elastic 9.3でテクニカルプレビューとしてリリースされたGPUアクセラレーションによるベクトルインデキシングが一般提供開始となりました。GPUアクセラレーションによるベクトル検索とデータクラスタリングのためのオープンソースライブラリであるNVIDIA cuVSをElasticsearchに統合することで、セルフマネージド型のElasticをご利用のお客様は、インデキシングスループットの最大12倍向上、強制マージの7倍高速化が期待できます。
開発者オンボーディングアシスタント
新しい会話型アシスタントが開発者をアイデアから実用的な検索実装までガイドします。Cursor、Claude Code、Kibanaで使用可能です。このアシスタントは、構築中の内容を尋ね、データを理解し、適切なアプローチを推奨し、マッピングとインデキシングを通じてガイドし、動作する実装を生成します。各ステップでElasticsearchの概念を積極的に提示します。初めての検索アプリケーションを構築するチームや新しいユースケースをプロトタイプするチームにとって、何時間ものドキュメントの読み込みを数分のガイド付き構築に置き換える効果を持ちます。
動的LLMコネクタと推論管理
新しいLLMモデルがスタックリリース間のコネクターとして利用可能になりました。これに加えて、Elastic 9.4では、Elasticエコシステム内で単一の権威ある推論管理エクスペリエンスを確立し、SearchおよびAIワークフロー全体にわたる推論エンドポイント、モデル、コネクタを1か所で管理できるようになります。
詳細は上記リンクのブログやSearch & AI 9.4リリースノートをご覧ください。
Elastic Observability
AIワークロード、Kubernetesの拡散、マイクロサービスの急増により、メトリクスの量は数百万の時系列イベントから数億へと増加しました。SREは現在、これまで以上に多くの高カーディナリティシグナル、多くのサービス、そしてより一時的なインフラストラクチャーをより少ない時間で相互に関連付ける必要に迫られています。既存のツールは状況を悪化させます。Datadogではカスタムメトリクスが平均52%の料金増加を引き起こすため、チームは予算内に収めるために高カーディナリティのラベルを除去し、インシデント発生時にそのラベルを探し回ることになります。PrometheusとGrafanaでは、依然としてカーディナリティがパフォーマンスを低下させ、ログとメトリクスは別々のバックエンドに存在し、単一のタイムスタンプを相関させるには2つのクエリ言語間でピボットする必要があります。どちらにしても、チームはまさに最悪のタイミングで状況を把握できなくなります。
Elastic Observability 9.4では、メトリクスがチームがログですでに利用しているのと同じ基準に引き上げられます。Elasticsearchは現在、これらのデータを実行する上で最速のプラットフォームです。Prometheusよりも25倍高速で、ストレージ効率は2.6倍高く、Datadogの50%以下のコストで、カーディナリティ制限やカスタムメトリックのペナルティもありません。KibanaにおけるネイティブなPromQLサポートにより、既存のクエリ、ダッシュボード、アラートルールは変更なしで動作します。
バージョン9.4では、Elastic Observabilityに初めてエージェントによる調査機能が導入されました。Kubernetesは、SREがダッシュボードを開く前に根本原因を特定できるよう支援する、AIを活用したワークフローをいち早く導入しました。

最高クラスのメトリクス体験
Elastic 9.4 は、メトリクスに Elasticsearch を使用するまったく新しい時代の幕開けです。スケーラブルな高速ストレージは、本番環境に対応した時系列クエリ言語とネイティブのPrometheusおよび PromQLをサポートします。これらの機能により、SREやオブザーバビリティチームは、ツールチェーンの移行を必要とせずにログ、メトリクス、トレースのための単一のプラットフォームを利用できるようになります。主な機能強化は以下のとおりです。
Elasticsearch TSDBのパフォーマンス改善が一般公開され、 ストレージ要件の大幅な削減(Prometheusより2.6倍効率的)とインジェストスループットの向上の両方を実現します。クエリパフォーマンスの向上(PrometheusおよびMimirより25倍高速)と組み合わせることで、ユーザーがハードウェアコストを比例的に増やすことなく、より多くのデータをインジェストし、より長くデータを保持し、より高速にクエリを実行できるようになったことが容易にわかります。要するに、Elasticsearch TSDBはミッションクリティカルなオブザーバビリティワークロードに本番環境で使用できる状態です。
Native PrometheusおよびPromQLのサポート(現在テクニカルプレビューとして提供中)により、 PrometheusメトリクスをElasticsearchに直接送信し、KibanaでPromQLクエリを直接実行できます。ログ、メトリクス、トレース用の単一のパイプクエリ言語であるES|QLと組み合わせて使い慣れたパターンを使用できます。
ES|QLの時系列サポートが一般提供開始となり、拡張された集計関数(rate、changes、cumulative、trange、clampなど)と完全な時間範囲フィルタリングを使用して大規模な時系列分析を実行できるようになりました。これにより、ワークフローの途中で言語やツールを切り替えることなく、ログとメトリクスの両方にわたる重要な監視、アラート、レポート作成ワークフローを構築するための完全にサポートされた基盤が構築されました。

エージェント型のKubernetesオブザーバビリティ
Elastic Observabilityは、アラートから根本原因まで自動的に進むエージェント型のKubernetesオブザーバビリティ体験をリリースしています。
KibanaのKubernetesベースのエージェント型調査ワークフローは、アラートをトリガーとして、 エンジニアが単一のダッシュボードを開く前に証拠と次のステップを含む構造化された根本原因の仮説を返します。
新しいKubernetesオブザーバビリティMCPアプリは、Kubernetes固有のスキルをClaude、VS CodeなどのMCP互換AIホストに直接統合し、さらに多くのMCPアプリが今後登場予定です。
標準のダッシュボード、SLO、MLジョブにより、必要に応じて追加のアドホック分析が可能になります。
オブザーバビリティのためのAgent Skills
Agent Skillsはオープンソースのパッケージで、AIコーディングエージェントにネイティブなElastic Observabilityの専門知識を提供し、Elastic内で実際のオブザーバビリティワークフローを実行できるようにします。今回のリリースでは、SREと開発者が日々運用する5つのコアワークフローをカバーしています。
OpenTelemetryでアプリケーションをインストルメント
ログを検索
SLOを管理
サービスの健全性を確認
LLMアプリケーションを監視する
これらのタスクには、特定のAPI、インデックスパターン、Kibanaワークフローに関する知識が必要です。ドメイン知識は誤りやすく、すべてのサービスと環境で繰り返し行うには時間がかかります。Agent Skillsは、その知識を再利用可能なユニットにパッケージ化し、一貫性と正確性のある実行を可能にします。
さらに、Agent Skillsリポジトリですべてのスキルパッケージを見つけ、今日から構築を始めることができます。
マネージドOTLPエンドポイントがElastic Cloudで一般利用できるようになりました
また、ご存知の方もいらっしゃるかもしれませんが、マネージドOTLPエンドポイントがElastic Cloud Hostedで一般提供開始となりました。これにより、チームはOpenTelemetryデータ(ログ、メトリクス、トレース)をElasticに手軽に直接送信できるようになります。基本的なデータ取り込みのためにコレクターをデプロイしたり運用したりする必要がないため、管理の手間が軽減されます。これにより、OpenTelemetryの導入が容易になり、データのオンボーディングが迅速化され、セルフマネージドコレクターレイヤーのメンテナンスコストが削減されます。
詳細は上記リンクのブログやElastic Observability 9.4リリースノートをご覧ください。
Elastic Security
Elastic 9.4は、5つの側面でセキュリティを向上させます。具体的には、スタンドアロンのSOARツールが不要になるネイティブのワークフロー自動化、自動化を信頼できるものにするデータ管理とコンプライアンス機能、アラートのトリアージ、ハンティング、調査に多段階のSOCインテリジェンスをもたらす専用のAIエージェントスキル、アーキテクチャレベルでアイデンティティノイズを解決するエンティティ分析への新しいアプローチ、そして調査・対応チームのエンドポイントフォレンジック深度の拡大です。

エージェントSOC向けのネイティブ自動化
Elastic Workflowsがエンタープライズのお客様向けに一般提供され、すでに統合SIEMとXDRを含むエージェントセキュリティ運用プラットフォームであるElastic Securityにネイティブ自動化を直接導入するようになりました。セキュリティチームは、セキュリティデータがすでに存在するすべてのアラート、調査、ケース(エンリッチメント、トリアージ、対応、通知、ケース作成)で定義されたタスクを自動化できるようになりました。
データ管理とコンプライアンスの強化
Elastic Workflowsのニュースに基づいて構築される自動化は、基礎となるデータが完全であり、アクセスが適切に管理されている場合にのみ信頼できます。Elastic 9.4は以下を通じて両方に対応します。
一般提供が開始されたきめ細かな検出とアラートのアクセス許可機能により、セキュリティチームは検出ルールとアラートに対して個別のアクセス制御を設定できるようになり、経験の浅いアナリストでもコアとなる検出ルールのロジックを変更することなく、アラートのトリアージや更新を行うことができます。
- SIEM対応: 可視性、健全性、データカバレッジ(テクニカルプレビュー)はElastic Security内の健全性ビューを一元化して継続的に更新します。カバレッジ、品質、継続性、リテンションを5つのログカテゴリー(エンドポイント、アイデンティティ、ネットワーク、クラウド、アプリケーション/SaaS)で評価するため、チームはデータがアクティブな検出をサポートするのに適切な状態にあるかどうかを常に把握できます。
セキュリティユーザー向けのAgent Skills
Elastic 9.4では、Elastic AI Agentに5つの専用スキルが導入され、アラートのトリアージ、検出ルールの作成、エンティティの調査、脅威ハンティング、異常分析といった、SOCワークフロー全体にわたる高度な専門知識が提供されます。セキュリティ固有のスキルに加え、ダッシュボード管理とグラフ作成という2つのプラットフォームスキルも Elastic AI Agent で利用できます。ワークフロー作成は9.4で実験的な機能として提供されます。Elastic AI Agentは、脅威ハンティングから検出の調整、ワークフローの作成まで、単一の調査内で複数のスキルを順番に呼び出すことができます。検出エミュレーション、バイナリ分析、アラートの重複排除など、さらに多くのセキュリティスキルを開発中です。
攻撃の背後にいる組織をシグナルだけでなくエンティティ分析によって特定
Elastic 9.4では、エンティティ分析によってデータモデルレベルでアイデンティティのノイズを解決します。ダッシュボードを増やすのではなく、一般提供が開始された4つの新しい機能によって、アナリストはリスクとコンテキストを集約した1人1件の信頼できるレコードを獲得できます。
精密エンティティ識別は、分散したログを統合し、ユーザー、ホスト、サービスの高信頼性で検証済みのアイデンティティプロファイルにまとめ、アナリストによる自動管理ではなく、プラットフォームレベルで管理します。
エンティティ解決は、Okta、Entra、Active Directoryなど、断片化されたデジタルアカウントを従業員ごとに単一の統一されたレコードに統合します。
動的ウォッチリストは、経営幹部、特権管理者、通知期間中のユーザー、またはチームが定義するあらゆる「最重要人物」といった高価値エンティティに対してリスクスコア乗数を適用し、組織の状況をリスクスコアリングにおける最重要入力項目として活用します。
エンティティ駆動ハンティングリードは、リスクに基づいたリードを、環境の実際の行動パターンに合わせてカスタマイズし、白紙の状態ではなく物語的なコンテキストとともに提示することで、ハンティングを受動的なものから能動的なものへと転換させます。
より深いフォレンジック、迅速な対応
Elastic 9.4は、リモートスクリプト実行からクロスプラットフォームメモリフォレンジックに至るまで、エンドポイント調査の深さと範囲を拡大し、4つの新機能で再設計されたOsqueryワークフローを提供します。
Runscriptレスポンスアクションとスクリプトライブラリは、アナリストがリモートでエンドポイント上のスクリプトを実行できるようにし、レスポンスコンソールから直接、または中央の再利用可能な標準化されたスクリプトライブラリに裏打ちされた自動ルールアクションとして実行できます。これにより、一貫した修復、カスタムフォレンジックトリアージ、MSSP規模の運用が可能になります。
Linux向けメモリダンプ対応アクションは、クロスプラットフォームのメモリフォレンジックをLinuxに拡張し、Elastic Security内で主要なオペレーティングシステムからプロセスメモリを取得できるようにします。これにより、外部ツールを使用せずにファイルレスマルウェア、メモリ常駐型攻撃、ランタイムアーティファクトの抽出が可能になります。
Osqueryの機能強化では、統合された履歴ページ、改善された結果ビュー、高度な検索とフィルタリングを備えた完全に再設計されたエクスペリエンスを提供し、操作性の課題を解消するとともに、大規模環境でのアナリストの効率を向上させます。
Jumplists Osqueryテーブル拡張とフォレンジッククエリパックは、ブラウザ履歴、Amcache、Jumplistsを対象とした事前構築されたクエリを提供し、チームにユーザーアクティビティのタイムラインと攻撃者行動を再構築するための実行可能なフォレンジック成果物を提供します。
これらの機能の詳細についてはElastic Security 9.4リリースノートをご覧ください。
見逃した方のために…
Elasticではリリースとリリースの間に多くのことが起こりますが、Elastic 9.3とElastic 9.4の間も例外ではありませんでした。見逃したかもしれない大きなニュースをいくつかご紹介します。知っておくべき、そして読んでおくべき記事の簡単なリストです。
Elastic AutoOpsが無料になりました!Elastic AutoOpsは、診断機能と運用に関する洞察を環境に直接提供し、Elasticsearchの管理方法を変革します。しかも、追加費用は一切かかりません。
テクニカルプレビューとしてElastic Cloud Serverlessでプロジェクト横断検索が利用可能になりました。単一のインターフェースから複数のElastic Cloud Serverlessプロジェクトを同時にクエリできますが、プロジェクトレベルの分離やセキュリティ境界は維持されます。
Elastic Cloud ServerlessとElasticsearchの統合APIキーが利用可能になりました。1つのAPIキーを使用して、プロジェクト全体でインフラとデータクエリの両方を管理できます。詳細な権限制御は維持されます。
新しいARMベースのハードウェアプロファイルがコストパフォーマンスを向上させます。Graviton4使用のストレージ最適化ワークロードでは最大40%、Axion使用のCPU負荷の高いワークロードでは最大25%の性能向上を実現します。
Elastic Cloud Serverlessの拡張が継続中:Azure、AWS、Google Cloudにおける最近の追加により、Elastic Cloud Serverlessは現在、世界29のリージョンで利用可能となりました。
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さっそく始めましょう。 Elastic 9.4の新機能はすべて、Elasticが最新リリースを提供するマネージドサービス、Elastic Cloudで今すぐ使い始めることができます。
本記事に記述されているあらゆる機能ないし性能のリリースおよびタイミングは、Elasticの単独裁量に委ねられます。現時点で提供されていないあらゆる機能ないし性能は、すみやかに提供されない可能性、または一切の提供が行われない可能性があります。
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