2026年5月25日
KibanaのAI Chatがダッシュボードをネイティブにレンダリングするように
KibanaのElastic AI Chatでは、自然言語からダッシュボードを構築し、ビジュアルと分析を1つのスレッドに保持し、再利用可能なKibanaオブジェクトとして保存できるようになりました。
2026年5月22日
Kibanaはダッシュボードの読み込み時間を最大25％短縮 - その背後にあるポーリング戦略を紹介
Kibanaが継続的なポーリングとブラウザ側のHTTP/2検出を使用して、ダッシュボードの読み込み時間を最大25％削減し、HTTP/1に自動的にフォールバックする仕組みをご覧ください。
描くのではなく、説明する：MCPとES|QLによるAIネイティブのKibanaダッシュボード
プロンプトからダッシュボードへ。example-mcp-dashbuilderを使って、自然言語でKibanaダッシュボードを構築する方法を学びましょう。ES|QLクエリを書き、インタラクティブなグラフを作成し、全面的に機能するダッシュボードをKibanaに直接エクスポートするオープンソースのMCPアプリケーションです。
変数コントロールによるKibanaダッシュボードのインタラクション性の向上
Kibana 8.18+の変数コントロールを使用して、個々の可視化をフィルタリングし、時間間隔を調整し、Kibanaダッシュボード内の異なるフィールドでグループ化する方法を学びます。
OllamaとKibanaを使用して、RAG用にDeepSeek R1をローカルでテストします。
DeepSeekのローカルインスタンスを実行し、Kibana内から接続する方法を学びましょう。
Kibana を使用して地理空間データを Elasticsearch に取り込み、ES|QL で使用できるようにする
Kibana と csv 取り込みプロセッサを使用して、Elasticsearch に地理空間データを取り込んで、Elasticsearch クエリ言語 (ES|QL) で検索する方法。Elasticsearch には強力な地理空間検索機能があり、これが ES|QL にも導入され、使いやすさと OGC への親しみやすさが大幅に向上しました。ただし、これらの機能を使用するには、地理空間データが必要です。