グラファナ、システムの異常検知から修正案の自動作成までを支援する新機能を発表

米Grafana Labsは2026年10月20日、年次イベント「ObservabilityCON 2026」において、クラウド監視基盤「Grafana Cloud」向けにシステムの自律運用を支援する新機能群を発表した。AIを活用したシステム運用の自動化と、稼働しているAIエージェント自体の動作監視という2つの課題に対応する。

同社とETRが共同発表した調査報告書によると、調査対象となったITおよびエンジニアリングのリーダー300名のうち68%が、監視業務へのAI活用を試験的または本番稼働段階へ移行させている。一方で、読み取り専用の調査をAIに任せることに抵抗がない割合は85%に達するものの、完全自律型の問題修復を許容する割合は52%にとどまった。また、約80%が学習して、人間のように文章を理解・生成できるAI。ChatGPTやGeminiの中身。">大規模言語モデル（LLM）を活用した機能を構築・運用しているにもかかわらず、AIの動作監視に専用製品を導入している組織は25%に過ぎず、オープンソースを組み合わせている組織が45%を占めるなど、運用の可視化に課題を抱えている現状が浮き彫りになっていた。

こうした需要に応えるため、同社は複数の機能を発表した。一般提供が開始された常時稼働型エージェント「Assistant Watchers」は、自然言語で指定された関心事項に基づき、システムの稼働データ（テレメトリ）から通常時のパターンを学習する。従来のしきい値ベースのアラートでは捉えきれない変化を検知し、判断根拠となるデータを添付して通知する。また、パブリックプレビューとして公開された「Grafana Managed Sandboxes」は、AIがリポジトリのコードと稼働データを突き合わせて修正案を作成し、人間がレビュー・承認できるようプルリクエストを作成する環境を提供する。さらに、柔軟な画面構築が可能な「Grafana Pages」のプレビューや、AIエージェントの動作やコストを標準規格で可視化する「Agent Observability」の一般提供も開始された。

Grafana LabsでAIシニアディレクターを務めるMat Ryer氏は、問題の検知から診断、対応策の提案までが自社の稼働データに基づいて1つのワークフローに統合されると説明した。委託調査を実施したIDCの報告書によると、同社のAIツールを活用した顧客では平均解決時間（MTTR）が63%短縮し、状況把握のための情報収集時間が46%削減されたという。利用企業であるSailPointのエンジニアも、これまで15〜20分かかっていたログ急増の原因特定が約5分で完了するようになったと効果を語っている。