Instana AIアシスタント（パブリックプレビュー）

Instana のAIアシスタントは、自然言語を用いてオブザーバビリティデータの分析と理解を支援する対話型インターフェースです。 現在、 SaaS 環境およびセルフホスト環境にてパブリックプレビューとして提供されているこの機能は、 IBM （ WatsonX.ai）を活用し、シンプルな会話形式のクエリを通じて、複雑な監視情報を明確で実用的なインサイトに変換します。

Instana AIアシスタントの機能

このAIアシスタントは、ユーザーと Instana 環境との間のスマートな架け橋となり、以下の機能を提供します：

  • クエリの可観測性データを自然に取得 ：複雑なクエリ構文を覚える必要はなく、平易な英語で質問するだけで済みます
  • インサイトを迅速に把握 ：インフラストラクチャ、アプリケーション、インシデントに関する回答を即座に得られます
  • 複数のデータソースを分析 ：統一されたインターフェースを通じて、アプリケーションの呼び出し、インフラストラクチャのコンポーネント、およびイベントや問題に関する情報にアクセスします
  • 結果を動的に可視化 ：出力を表形式で表示したり、ダウンロードしてさらに分析したりできます

Instana のAIアシスタントの主な利点

  • 学習曲線の緩和 ： Instana のクエリ構文や API の詳細を学ぶ必要がなく、自然言語で作業できます
  • トラブルシューティングを迅速化 ：数秒で診断結果が得られます
  • コンテキストインテリジェンス ：AIがユーザーの意図を解釈し、適切なフィルターや集計を自動的に適用できるようにする
  • 柔軟なデータ探索 ：異なる技術スタックを切り替える

サポート対象のテクノロジー

AIアシスタントを通じて、以下のテクノロジーについて検索することができます：

アプリケーション・パフォーマンス
アプリケーションの呼び出しでは、サービス間の通信、遅延、およびスループットが分析されます。
インフラストラクチャーのコンポーネント
  • DB2 データベース ：データベースのパフォーマンス指標と全体的な健全性を監視する
  • Kubernetes pod ：pod レベルのメトリクス、リソース使用状況、およびステータスを監視する
  • Kubernetes デプロイメント ：デプロイメントの健全性、レプリカ数、およびロールアウトのステータスを監視する
  • IBM MQ キュー ：キューの深さ、処理レート、およびメッセージングのパフォーマンスを分析する
  • JVM 実行環境 ： Java 仮想マシンのメトリクス、ガベージコレクションの動作、およびメモリ使用状況を監視する
イベントとインシデント
インシデントや問題は、アラートやインシデント、およびそれらの根本原因の調査に役立ちます。

前提条件

Instana のAIアシスタントは、以下の前提条件が満たされている場合にのみ利用できます：

SaaS 環境

SaaS 環境では、 Instana がデフォルトのAI接続を提供します。 この機能を利用するために、特別な設定は必要ありません。 必要に応じて、独自のランタイム用に個別のゲートウェイを設定することができます。 詳細については、「 AI 接続の設定」 を参照してください。

truefeature.coordinator.ai.agent.enabledこの機能では、機能フラグ feature.instana.chat.enabled および が使用されており、これらはデフォルトで有効（ に設定）になっています。

自己ホスト型環境

セルフホスト環境では、この機能を利用するためにAI接続の設定を行う必要があります。 詳細については、「 AI接続の設定」 を参照してください。

truefeature.ai.gateway.enabledfeature.incident.ai.summarization.enabledさらに、、、および feature.coordinator.ai.agent.enabled の機能フラグを有効にする必要があります（をに設定）。 詳細については、 「セルフホスト型オプションフラグAIアシスタント」 を参照してください。

始めに

AIアシスタントを使用するには、以下の手順に従ってください：

  1. Instana のUIにあるナビゲーションメニューから、 「イベント」 を選択します。
  2. AIアイコンをクリックして、チャット画面を開いてください。 「 Instana 」の「イベント」セクションにAIアイコンが表示されているチャットのエントリポイント

チャットウィンドウが表示されます。 クエリは自然な言葉で入力できます。

promptライブラリの使用

このAIアシスタントには、効果的なクエリのパターンを習得できるよう、あらかじめ定義されたクエリのライブラリが用意されています。

プロンプトライブラリを開く：

  1. AIアシスタントのチャット画面で、「 プロンプトライブラリを開く」 ボタンをクリックします。 AIアシスタントのチャット画面で「プロンプトライブラリ」ボタンを開く
  2. 以下のタブのいずれかをクリックしてください：
    • 申請 ：申請の処理状況やサービス依頼に関する問い合わせ
    • インフラストラクチャ ：インフラストラクチャの構成要素およびリソースに関するクエリ
    • イベント ：インシデント、アラート、および問題に関する問い合わせ

あらかじめ定義されたプロンプトの使用：

ライブラリ内の各プロンプトは、編集可能なプレースホルダーを含むテンプレートです：

  1. ライブラリからあらかじめ入力済みのプロンプトを選択してください。 プロンプトライブラリから選択された事前入力済みのプロンプト
  2. 以下の例に示すように、変数やプレースホルダーを具体的な値に置き換えてください：
    • サービス名 （例：「payment-service」）
    • 時間範囲 （例：「過去30分間」、「過去24時間」）
    • メトリクスのしきい値 （例：「応答時間 > 500ms 」）
    • リソース識別子 （例：Pod名、Deployment名など）
  3. 「クリックしてメッセージを送信 」の矢印を選択して、クエリを実行してください。

プロンプトの使用例：

元のプロンプトテンプレート：

Show me all calls to [service_name] with errors in the [time_range]

カスタマイズされたクエリ：

Show me all calls to payment-service with errors in the last 2 hours

クエリ処理の理解

AIアシスタントがクエリをどのように処理するかを理解すれば、効果的なクエリを作成することができます。

ステップ1：自然言語の理解

クエリを送信すると、AIアシスタントは入力内容を分析し、以下の処理を行います：

  • 技術の特定 ：クエリのカテゴリ（アプリケーション呼び出し、インフラストラクチャコンポーネント、イベントなど）を判別します
  • 意図の抽出 ：ユーザーが何を知りたいのか（たとえば、リソースの一覧表示、メトリクスの表示、エラーの検出など）を理解します
  • パラメータの認識 ：時間範囲、フィルタ、しきい値、およびその他の制約を特定します

例:

  • クエリ：「過去1時間でCPU使用率が高い Kubernetes のポッドを表示してください」
  • 特定された技術： Kubernetes ポッド
  • 意図：フィルタリングを適用してリソースを一覧表示する
  • パラメータ：CPU メトリック、しきい値（上限）、および時間範囲（1 時間）
ステップ 2： API のペイロードを生成する

AIアシスタントは、ユーザーの自然言語によるクエリを、構造化された API 呼び出しに変換します：

  • API リクエストを生成します ：適切な Instana API ペイロードを構築します
  • フィルターを適用 ：タグフィルター、時間範囲、およびメトリクスのしきい値を追加します
  • 応答形式 ：データの集計および表示方法（表、グラフなど）を指定します
ステップ3：データ取得結果の表示

処理されたクエリは、お客様の Instana 環境に対して実行されます：

  • データの取得 ： Instana API から情報を取得します
  • 結果の表示形式 ：データを表形式で表示します
  • 背景情報を提供 ：クエリがどのように解釈されるか、また何らかの仮定がなされているかどうかを示す

マルチエージェントアーキテクチャ

このAIアシスタントは、コーディネーターエージェントを中核とするマルチエージェントアーキテクチャを採用しており、ユーザーの要求に応じて、クエリを専門のエージェントにインテリジェントに振り分けます。

コーディネーターの役割：

コーディネーターエージェントは、AIアシスタントの中核となる調整役として機能します：

  • クエリの分析 ：クエリを送信すると、コーディネーターが自然言語の入力を分析し、その意図や文脈を把握します。
  • エージェントの選択 ：クエリの種類に応じて、コーディネーターはリクエストを適切な専門エージェント（データ取得の場合は API エージェントなど）にルーティングします。
  • 応答の調整 ：コーディネーターはエージェント間の連携を管理し、一貫性があり、適切な形式で整えられた応答がユーザーに届くよう確保します。

現在、AIアシスタントは Instana のデータを照会する際に API エージェントのみを使用しており、インタラクション全体の流れはコーディネーターが管理しています。 このアーキテクチャにより、将来的に新たな機能が導入された際、追加の専門エージェントに対応できるよう拡張が可能となります。

クエリ結果の処理

クエリの処理が完了すると、AIアシスタントが充実かつインタラクティブな検索結果を表示します。

データ・テーブル・ビュー
テーブルビューのインターフェースには並べ替え可能な列が用意されており、列見出しをクリックすることで、必要に応じてデータを整理することができます。 また、スクロール可能なコンテンツも含まれており、大量の検索結果の中でも簡単に移動できます。 さらに、詳細情報にアクセスすることで、包括的な指標や属性を確認し、より詳細な分析を行うことができます。
CSV にエクスポート
ダウンロード機能を使用すると、クエリ結果をオフラインで分析するためにエクスポートすることができ、クエリによって返されたすべての列と行を含む完全なデータエクスポートが行われます。 エクスポートされたファイルは互換性のある形式で提供されるため、Excelや Google Sheets、その他の分析ツールで開いて、さらに詳細に確認することができます。
結果の範囲内での検索
フィルタ機能を使用すると、表示されるデータを絞り込むことで、大量の検索結果の中から特定のエントリを素早く見つけることができます。 リアルタイムのフィルタリング機能を備えており、入力と同時に結果が即座に更新されます。また、大文字小文字を区別しない検索に対応しているため、大文字・小文字に関わらず一致する結果が返されます。
データの視覚化
結果は表形式で表示されるため、オブザーバビリティデータを効果的に分析・理解することができます。 このテーブルビューでは、並べ替え可能な列とスクロール可能なコンテンツが用意されており、大規模な結果セットを簡単に閲覧できるほか、詳細な指標や属性にアクセスして包括的な分析を行うことができます。

クエリの解釈について：

このAIアシスタントは、ユーザーのクエリをどのように処理したかについて、その過程を透明性を持って示します。 「解釈パネル」には、AIがあなたのクエリをどのように理解したかをまとめた解釈の概要が表示されます。 また、自動的に適用されたデフォルト値（たとえば、時間範囲がデフォルトで30分に設定されるなど）など、使用された仮定についても明記しています。 さらに、適用されたフィルタについて詳細を示し、基盤となる API 呼び出しに含まれるすべてのフィルタと制約を一覧表示します。

例:

Query: "Show me slow database calls"
Interpretation:
- Technology: Application Calls
- Filter: Database calls only
- Threshold: Response time > 1000ms (default)
- Time range: Last 30 minutes (default)

大規模言語モデル（LLM）の詳細

このAIアシスタントは、クエリ処理に以下のLLMを使用しています：

  • モデル： openai/gpt-oss-120b
  • 提供元：IBM watsonx.ai
  • 機能： 自然言語理解、意図認識、および API ペイロードの生成

AIの処理フローは、ユーザーのクエリを受け取り、自然言語の入力を解析してリクエストの内容を理解することから始まります。 その後、文脈を分析し、観測可能性に関する概念や Instana 固有の用語を認識することで、意図を正確に特定します。 この理解に基づき、システムは適切なフィルターとパラメータを指定した必要な API 呼び出しを作成することで、構造化された出力を生成します。 最後に、クエリがどのように解釈され、実行可能な操作へと変換されたかについて、透明性を確保するための説明が提供されます。

ベスト・プラクティス

効果的なクエリの作成：

  1. 時間範囲については具体的に指定してください
    • 良い例：「過去2時間のエラーを表示してください」
    • あまり効果的ではない：「最近のエラーを表示」
  2. 関連するフィルターを含める
    • Good: 「 Kubernetes のproductionネームスペース内の、メモリ使用量が多いポッドを一覧表示する」
    • あまり効果的ではない：「ポッドを見せて」
  3. 必要に応じて閾値を指定してください
    • 「 500ms を超える応答時間を持つアプリケーションの呼び出しを特定する」
    • あまり効果的ではない：「スローコールを表示して」
  4. 技術名の表記を明確にする
    • Good：「order-queue の IBM MQ キュー深度を表示してください」
    • あまり効果的ではない：「キュー情報を表示」

クエリの絞り込み：

まずは大まかなクエリを実行して、利用可能なデータについて大まかな理解を深めることから始めるとよいでしょう。 この結果をもとに、さらにフィルターを追加して検索条件を絞り込み、範囲を限定して特定の詳細に焦点を当てることができます。 より複雑なリクエストの場合は、promptライブラリを出発点として活用し、あらかじめ定義された例を参考にしながら、より高度なクエリを作成することもできます。

デフォルト値の活用：

AIアシスタントは、情報が不足している場合に、適切なデフォルト設定を適用します：

  • 時間範囲： 30分（指定がない場合）
  • 閾値： 「高」、「低」、「低速」などの業界標準値
  • 並べ替え： 関連性の高い順、または新しい順

クエリ内で設定を指定することで、これらのデフォルト設定を上書きすることができます。

制限事項および留意点

パブリックプレビューの状態：

パブリックプレビュー機能であるため、AIアシスタントは複雑なクエリを処理する際に、時折不正確な結果を表示する場合があります。また、ユーザーからのフィードバックに基づき、引き続き変更や改善が行われる可能性があります。 また、現時点では Instana のすべての機能やデータ型に対応しているわけではありませんが、今後順次対応範囲を拡大していく予定です。

クエリの範囲：

この機能は現在、 SaaS 環境でのみ利用可能であり、オンプレミスの Instana 環境ではサポートされていません。 その機能は、本書に記載された特定の技術に限定されており、すべてのクエリは Instana の既存のデータ保持ポリシーの対象となります。このポリシーにより、ユーザーがアクセスできる履歴データの量が決定されます。

パフォーマンス:

複雑なクエリでは、処理にさらに時間がかかる場合があります。また、クエリの結果として大量のデータが返された場合、システムはそれらを一度にすべて表示するのではなく、ページ単位で表示します。 また、リアルタイムデータが結果に反映されるまでに、若干の遅れが生じる場合があります。

トラブルシューティング

AIアシスタントが私の質問を理解してくれない
  • プロンプトライブラリにある用語を使って、言い回しを変えてみてください。
  • 技術の内容や期間について、もっと具体的に説明してください。
結果が期待通りではない
  • 「クエリの解釈」セクションを確認して、AIがあなたのリクエストをどのように理解したかを確認してください。
  • さらに具体的なフィルターや条件を追加してください。
結果は戻されませんでした
  • その時間範囲に、ご関心のある期間が含まれていることを確認してください。
  • 指定されたリソースがご自身の環境内に存在することを確認してください。
  • 検索条件の範囲を広げてください。
チャット画面が表示されない
  • Instana のUIで、「イベント」セクションが表示されていることを確認してください。
  • 「インシデント AI 要約」機能が有効になっていることを確認してください。
  • SaaS のデプロイを使用していることを確認してください。
レスポンスに生のツール呼び出し形式が表示される

症状： 応答に、次のような形式の生のツール呼び出しが表示される [TOOL_CALLS]instana_nl_to_api{"query": "show me closed incidents from the last 5 days", "technology": "events"}

原因： これは、Mistral LLMモデルを使用する際に発生した問題です。 この問題は常に発生していたわけではなく、すでに解決されています。

解決策： この問題が解決しない場合は、LLMゲートウェイの設定を通じて、別のLLMに切り替えてください。 このゲートウェイの詳細については、「 AI 接続の設定」 を参照してください。

フィードバックとサポート

これはパブリックプレビュー機能であるため、ユーザーからのフィードバックはとりわけ貴重です。 問題や予期せぬ動作については、 IBM の通常のサポートチャネルを通じて報告していただくほか、機能強化や新機能に関するご提案や、期待どおりの結果が得られなかったクエリの例をお寄せください。

関連資料

サマリー

Instana のAIアシスタントは、自然言語クエリによるデータアクセスの簡素化、即座に活用可能なインサイトによるトラブルシューティングの迅速化、 API への呼び出しやデータフォーマットの自動管理による運用上の複雑さの軽減、そしてあらかじめ用意されたプロンプトや対話型の結果による生産性の向上を通じて、オブザーバビリティデータの活用方法を一新します。 今すぐ Instana 環境の探索を始め、対話型AIの威力を体感してください。