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    <title><![CDATA[Marta Bondyra - Elasticsearch Labs]]></title>
    <description><![CDATA[Articles and tutorials from the Search team at Elastic]]></description>
    <copyright><![CDATA[© 2026. Elasticsearch B.V. All Rights Reserved]]></copyright>
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      <title><![CDATA[Marta Bondyra - Elasticsearch Labs]]></title>
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    <lastBuildDate>Mon, 28 Sep 2026 10:31:02 GMT</lastBuildDate>
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    <title><![CDATA[プロンプトから1分以内にダッシュボードを作成、コストを5分の1に削減：KibanaのAIダッシュボードとカスタムVega-Liteチャート]]></title>
    <description><![CDATA[指標を自然言語で説明すれば、KibanaのAIチャットが、散布図から条件付き書式、カスタムツールチップまで、ES|QLベースのダッシュボードとVega-Liteチャートを生成します。]]></description>
    <content:encoded><![CDATA[<p>Kibanaの<a href="https://www.elastic.co/docs/explore-analyze/ai-features/agent-builder/chat">AIチャット</a>は現在、自然言語のプロンプトから1分以内に、<a href="https://www.elastic.co/docs/explore-analyze/visualize/esorql">Elasticsearch Query Language（ES|QL）</a>を基盤とする完全なダッシュボードを作成します。Elastic 9.5では、この機能が<a href="https://www.elastic.co/jp/search-labs/blog/ai-dashboard-generation-elastic-agent-kibana">9.4でのテクニカルプレビュー</a>を経て一般提供（GA）となり、失敗したクエリを再試行するエラー回復機能、階層型モデルルーティングによってES|QL生成コストを5分の1に抑える機能、インタラクティブなフィルターコントロールが利用可能になります。今回のリリースでは、散布図、箱ひげ図、条件付き書式、カスタムツールチップなど、通常はJSONで手動コーディングする必要がある<a href="https://www.elastic.co/docs/explore-analyze/visualize/custom-visualizations-with-vega">Vega-Lite</a>チャートを自然言語で作成する機能も追加されました。</p><h2>KibanaのAIダッシュボード作成の新機能</h2><p><strong>機能</strong></p><p><strong>テクニカルプレビュー（9.4）</strong></p><p><strong>一般提供（GA）（9.5）</strong></p><p>エラー処理</p><p>失敗したES|QLクエリの再試行なし</p><p>クエリを検査・調整しながら最大3回まで自動的に再試行</p><p>ES|QL生成コスト</p><p>すべてのクエリをプライマリモデルにルーティング</p><p>階層型モデルルーティングにより、コストを最大5分の1に抑制</p><p>時間範囲</p><p>固定のデフォルト期間</p><p>データの時間的分布に基づく自動選択</p><p>フィルターコントロール</p><p>サポートなし</p><p>最も関連性の高いフィールドに自動的に追加</p><p>Vega-Liteチャート</p><p>サポートなし</p><p>散布図、箱ひげ図、条件付き書式、カスタムツールチップなどを自然言語で作成</p><p>チャート編集</p><p>サポートなし</p><p>既存のVega-Liteパネルを自然言語で編集</p><h3>AIダッシュボード生成の自動エラー回復</h3><p>テクニカルプレビューでは、エージェントが失敗したES|QLクエリを再試行しませんでした。9.5では、クエリエラーを検出し、各エラーを検査してクエリを調整しながら、最大3回まで再試行します。実際には、これにより空のパネルが発生する問題の大半が解消され、最初の試行で正しくレンダリングされるダッシュボードが生成されます。</p><h3>Elastic 9.5では、なぜAIダッシュボードの作成コストが下がるのか？</h3><p>ダッシュボード生成のすべてのステップで、同じレベルの推論が必要なわけではありません。9.5では、ES|QL生成はデフォルトで軽量モデルにルーティングされ、必要な場合にのみプライマリモデルにフォールバックします。<a href="https://www.elastic.co/docs/explore-analyze/ai-features/agent-builder/connectors">コネクタ</a>でAnthropicのClaude Opus 4.8を使用している場合、すべてのパネルにおけるES|QL生成コストを5分の1に抑えられます。</p><h3>データに基づく時間範囲の自動選択</h3><p>ダッシュボードは、適切な期間のデータを表示してこそ役立ちます。エージェントは、ユーザーが特定の時間範囲を指定しない限り、クエリ対象のデータに適した時間範囲を選択するための改良されたロジックを適用するようになりました。固定の期間をデフォルトで使用するのではなく、データの時間分布を考慮し、進行中のインシデントであれば直近1時間、トレンド分析であれば過去90日間というように、適切な範囲へ調整します。</p><h3>AI生成ダッシュボードへのフィルターコントロールの自動追加</h3><p>ダッシュボード作成でコントロールがサポートされるようになりました。コントロールとは、基盤となるクエリを編集することなく、フィールド値に基づいてダッシュボードの表示内容を絞り込めるインタラクティブなフィルターです。ダッシュボードを生成する際、エージェントはフィルタリングに最も関連性の高いフィールドのコントロールを上部に自動的に追加します。</p><img src="https://static-www.elastic.co/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt4a5520e66ae76001/6a719a218a155220ed6498e7/image3.png" alt="Kibana AI chat generating an ES|QL-backed host metrics dashboard with automatic filter controls in 71 seconds" /><h2>自然言語によるVega-Liteチャート：デフォルトを超えるチャートタイプと書式設定</h2><p><a href="https://vega.github.io/vega/">Vega</a>と<a href="https://vega.github.io/vega-lite/examples/">Vega-Lite</a>は、Kibanaで幅広いチャートタイプとカスタマイズをサポートしています。9.5では、自分でコードを書く代わりに、自然言語でこれらのチャートを作成できます。 </p><h3>散布図、箱ひげ図などのVega-Liteチャートタイプ</h3><p><a href="https://vega.github.io/vega-lite/examples/">Vega-Lite</a>は、散布図、箱ひげ図、ファセットを使用したスモールマルチプル、バブルチャート、複合チャート（ヒストグラムとヒートマップの組み合わせなど）をはじめ、さまざまなチャートタイプをサポートしています。「<em>応答時間とリクエストサイズの散布図をサービス名ごとに色分けして表示してください</em>」といったプロンプトを入力すると、適切なデータマッピングが設定されたVega-Liteパネルが生成されます。生成されたチャートにはKibanaのデフォルトのカラーパレットが使用されるため、ダッシュボードの他の部分と自然に調和します。</p><img src="https://static-www.elastic.co/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltf1651fe7ac903d47/6a719a49f124649f746fc1b4/image5.png" alt="Kibana dashboard with four Vega-Lite charts: box plot, bubble chart, faceted small multiples, and heatmap." /><h3>標準チャートの条件付き書式、カスタムツールチップ、ラベル</h3><p>棒グラフ、折れ線グラフ、面グラフなど、ダッシュボードで標準的にサポートされているチャートタイプでも、デフォルト機能以上の制御が必要になる場合があります。チャットからVega-Liteを使用することで、そのギャップを埋められます。たとえば、次のようなことができます。</p><ul><li><p><strong>条件付きの色設定：</strong>しきい値を超えたデータポイントを異なる色で表示できます。たとえば、ある指標がサービスレベル目標（SLO）を超えた場合に、折れ線グラフのデータポイントや棒グラフの棒を赤色にできます。エージェントに「<em>折れ線グラフで500msを超えるポイントをすべて赤色にしてください</em>」と依頼できます。 </p><img src="https://static-www.elastic.co/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc1211784e9033557/6a719a6ab966e1736163d7d1/image1.png" alt="Vega-Lite line and bar charts in Kibana with conditional colour formatting showing data points above a threshold in red" /><p></p></li><li><p><strong>カスタムマークとラベル：</strong>データポイントに絵文字、記号、インラインテキストラベルを追加し、ステータスをひと目で確認できるようにします。</p><img src="https://static-www.elastic.co/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blte3c59c3748484bc1/6a719aa02888394fdc07bac1/image2.png" alt="Lite horizontal bar chart in Kibana with emoji flag labels and custom tooltip showing requests by country" /><p></p></li><li><p><strong>カスタムツールチップ：</strong>チャートの軸には含まれない追加の指標、コンテキスト、計算値をホバー時に表示できます。たとえば、「<em>レコードの総数と各棒の割合を表示するツールチップを追加してください</em>」と依頼できます。</p><img src="https://static-www.elastic.co/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt43f241f4382b5b90/6a719ab7ded0cf3367f49275/image4.png" alt="Vega-Lite stacked bar chart in Kibana with custom tooltip showing total records and percentage of total by extension" /><p></p></li></ul><p>この機能は、既存のVegaチャートの編集にも使用できます。カラースケールの変更、軸の調整、マークタイプの切り替えなど、Vega-Liteパネルを微調整する必要がある場合は、JSONコードを直接編集する代わりに、変更内容をチャットで伝えてください。</p><h2>Kibanaで自然言語によるVega-Lite生成を実現した仕組み</h2><p>文章からVega-Liteチャートを生成する処理は、単に<em>モデルに一度JSONの生成を依頼する</em>だけではありません。自然言語で表された意図を、検証済みのデータに基づくチャートへ変換する小規模なエージェント型パイプラインを構築しました。</p><p>リクエストを受け取ると、エージェントはまずVega-Liteが適しているかどうかを判断します。Vega-Liteのリクエストでは、Elasticsearchに対する実際のES|QLクエリに可視化の根拠を置き、その後、モデルを使用してVega-Liteコードを生成します。レンダリング前に、結果は正規化レイヤーを通過し、そこでスキーマが修正され、正準クエリが関連付けられます。また、安全にレンダリングするための変換も適用します。 </p><p>このワークフローの信頼性を高めるため、いくつかの設計上の工夫を取り入れています。</p><ul><li><p><strong>型指定されたツール呼び出し：</strong>チャート作成は、自由形式のVega-Liteを会話に貼り付けるのではなく、構造化されたツール呼び出しとして実行されます。</p></li><li><p><strong>制約付き生成</strong>：モデルは定義済みのスキーマ内でVega-Liteコードを生成するため、出力の予測可能性が高まり、検証も容易になります。</p></li><li><p><strong>厳選された例：</strong>ファセット、レイヤーマーク、ヒートマップなどの構造パターンが、基盤となるデータをコピーすることなくガイダンスを提供します。</p></li><li><p><strong>実行・検証ループ</strong>：チャート作成前にクエリが実行され、検証に失敗すると、ES|QL生成が修正されたうえで再試行されます。</p></li></ul><h2>KibanaでAIダッシュボード作成とVega-Liteチャートを試す</h2><p>自然言語によるダッシュボード作成とVega-Liteチャートを試すには、<strong>Elastic 9.5</strong>にアップグレードするか、<a href="https://cloud.elastic.co/registration">無料トライアル</a>を開始して、Kibanaで<strong>チャット</strong>を開きます。次に、データからダッシュボードを作成するようエージェントに依頼します。Vega-Liteでは、散布図やバブルチャートなど、これまで作りたいと思いながら作成したことのないチャートを依頼してみてください。結果が思いどおりでなければ、エージェントに変更したい内容を伝えてください。エージェントが対話しながら調整します。</p><p>この機能を使用するには、Enterpriseライセンスが必要です。<a href="https://www.elastic.co/docs/explore-analyze/ai-features/agent-builder/chat#get-started">はじめに</a>。</p><p><em>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。</em></p>]]></content:encoded>
    <link>https://www.elastic.co/search-labs/blog/ai-dashboards-kibana-vega-lite</link>
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    <category><![CDATA[Kibana]]></category>
    <category><![CDATA[ES|QL]]></category>
    <dc:creator><![CDATA[Marta Bondyra,Teresa Alvarez Soler]]></dc:creator>
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    <pubDate>Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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