Grafana Labs、ObservabilityCON 2026にてGrafana Cloudにおける高速全文検索とスマートなデータ最適化機能を発表

Adaptive Logs Archiveにより、低コストでより多くのログの保持を実現。Grafana Cloud Logsにおける出現頻度の低い値を検索するクエリが高速化し、人間とAIエージェントの双方が必要な情報を数秒で発見可能に

サンフランシスコ — 2026年10月20日（米国時間） — オープンスタンダードに準拠し、AIエージェント型クラウドオブザーバビリティを提供するGrafana Labsは、ObservabilityCON 2026 においてGrafana Cloudの新機能を発表しました。新機能は、AIワークロードが拡大する中、ユーザーが目的のログを数秒で見つけ出し、コストに見合う価値のあるテレメトリ（メトリクス、ログ、トレースなどのシステムの稼働データ）のみを選択して保持できるよう支援するものです。Logline買収で得た技術を基盤に大幅に向上したGrafana Cloud Logsのクエリパフォーマンスは一般提供（GA）を開始し、Adaptive Logs Archiveはパブリックプレビューとして提供を開始します。

AIの普及によりテレメトリの量が急増しています。コーディングエージェントの登場で、誰もがソフトウェア開発を行えるようになったことで、より多くのソフトウェアがより速いスピードで開発されており、そのすべてを監視する必要があります。AIエージェント自体もエージェントやツールの呼び出しのたびにテレメトリを生成するため、テレメトリの量はさらに増えます。放置すれば、新しいワークロードが追加されるたびにオブザーバビリティのコストは増大します。このため、AIを大規模に運用するうえでコストとクエリの最適化は避けて通れません。

Grafana LabsとETR（Futurum社傘下）が今週共同発表した「2026 State of Observability Report」では、調査対象の300名のうち78%が昨年オブザーバビリティの支出が増加したと回答しており、73%が今後も増加を見込んでいます。支出増加の主な要因には、スタックへの新製品追加（61%）、AIによる開発の加速に伴う監視対象の増加（60%）が挙げられています。

Grafana Labsのプロダクトシニアディレクター、Jen Villaは次のように語っています。
「オブザーバビリティの費用対効果を最大化するには、保持する価値のあるデータのみを保持し、システムの状態に応じてその量を柔軟に調整できることが必要です。AIによってテレメトリが爆発的に増えている今、その重要性はかつてないほど高まっています。しかし保持する価値のあるデータであっても量は膨大であるため、目的の情報を素早く見つけ出す能力も不可欠です。前者の課題はAdaptive Telemetryが、後者の課題はGrafana Cloud Logsにおけるクエリパフォーマンスの改善が対応します。」

重要なログの1行を数秒で見つける

2026年4月にGrafana Labsが買収したLoglineの技術を基盤に、Cloud Logsでは追加コストなしで高速な全文検索を利用できるようになりました。

この機能により、オブジェクトストレージ内のログから、特定のリクエストIDや顧客IDといった、出現頻度の低い値を含むログを素早く検索できます。深夜1時に呼び出されたエンジニアも、アラートを起点に、該当するIDを数秒で見つけられます。また、AIエージェントは人間よりはるかに多くのクエリを送信するため、クエリが高速になることで、エージェントとエンジニアの両方が迅速に対応できるようになります。

ドイツの税務・会計ソフトウェア大手、DATEV eGのOpenTelemetry & Grafana Cloud AdminであるTimo Kirzdörfer氏は、次のように語っています。「Loglineを有効にして新規ログに対する最初のクエリを実行した瞬間、改善は明らかでした。以前は約1テラバイトのログ処理に3分かかっていましたが、処理対象データが約100ギガバイトまで減り、処理時間も3秒未満になりました。新たに取り込んだログでは、検索時の処理データ量が80〜90%減った効果を、すぐに実感できました。」

コストに見合うデータだけを保持する

Grafana LabsのAdaptive Telemetryスイートは、メトリクス、ログ、トレース、プロファイルにわたってコストを最適化します。Adaptive Telemetryが集約やサンプリングの対象を提案するため重要なテレメトリのみを保持でき、より良いシグナルをより低いコストで得られます。

動画配信インフラ企業のMux、医療オペレーション管理企業のTeleTracking、AIを活用した企業リスク・コンプライアンス管理企業のAuditboardなど、Adaptive Telemetryの複数のコンポーネントを利用している顧客は、テレメトリのコストを平均30〜50%削減しています。今回のアップデートはログ、メトリクス、トレースが対象です。

・Adaptive Logs Archive（パブリックプレビュー）：ログをオープンな形式で、自社所有のオブジェクトストレージのバケットに振り分けが可能になります。対象のログをGrafana Cloudに保存するコストを抑えながら、調査や監査、コンプライアンス対応の際に参照できるよう低コストのストレージに保持できます。
・Adaptive Metrics Auto-Apply（GA）：プラットフォームチームがカーディナリティ（メトリクス名とラベルの組み合わせで区別される時系列データの数）削減の推奨事項を1件ずつレビューする必要がなくなります。Auto-Applyが推奨事項を継続的かつ自動的に適用し、既存のダッシュボードやアラートはそのまま動作し続けます。組み込みのセーフガード機能であるCost Modeは、アクティブな時系列の総数を増加させない推奨事項のみを適用するため、最適化によってコストが急増する心配はありません。
・Adaptive Tracesで保持対象から除外されたトレースの検索（GA）：サンプリングで保持するトレースを絞り込んだ場合でも、過去24時間分のトレースはトレースIDで取得できます。Adaptive Tracesで保持対象から除外されたトレースも対象となるため、コストを削減しながら調査に必要なトレースを取得できます。

サイバーセキュリティ企業のRapid7のプリンシパルソフトウェアエンジニア、Carl Eastman氏は次のように語っています。
「以前は、無駄を見つけるためにメトリクスのカーディナリティやログ量を手作業で調べる必要があり、新しいサービスが次々と追加されるため、その作業は永遠に終わりませんでした。今では、Adaptive MetricsとAdaptive Logsがその分析を代行してくれます。一度もクエリされていないメトリクスやログパターンを洗い出し、集約や保持対象からの除外の推奨事項を提示してくれるので、私たちはそれを適用するだけです。エンジニアは、ノイズとわかっているデバッグログを保持対象から除外することなど、人間の判断が必要な少数のルール設定に集中できるようになりました。」

本日リリースした機能についての詳細は、以下の資料もご覧ください。
ObservabilityCON 発表の全詳細はブログをご覧ください
「2026 State of Observability Report」全文はこちら
IDC「The Business Value of Grafana AI」レポートはこちら

Grafana Labsについて

Grafana Labsは、1万社を超える組織に活用されているフルマネージド型オブザーバビリティプラットフォーム、Grafana Cloudを提供しています。Grafana Cloudは、システムの信頼性向上、インシデントの迅速な解決、大規模なテレメトリの最適化を支援します。

オープンソースとオープンスタンダードを基盤とし、あらゆるスタックとの相互運用性を考慮して設計されたGrafana Cloudは、AIを活用したオブザーバビリティと、AIシステムを監視するためのオブザーバビリティの両方を提供します。これにより、企業とそのAIエージェントは、保存場所を問わず、分散したあらゆるデータを一元的に可視化・理解し、必要なアクションを迅速に実行できます。Anthropic、Bloomberg、NVIDIA、Microsoft、Salesforceをはじめ、多くの企業がGrafana Labsを利用しています。

Grafana Labsは、40カ国以上にチームメンバーを擁するフルリモート企業です。Lightspeed Venture Partners、Sequoia Capital、GIC、Coatue、J.P. Morgan、CapitalG、Lead Edge Capitalをはじめとする主要投資家から支援を受けています。詳しくはgrafana.com/jaをご覧いただくか、LinkedInおよびXをフォローしてください。