--- title: "ClickStackにおけるAIダッシュボードとワークフロー生成のご紹介" date: "2026-07-23T13:40:32.525Z" author: "Alex Fedotyev" category: "Product" excerpt: "ClickStack は単一のプロンプトから、AI Notebook と、Claude、Cursor、Codex などの外部エージェントでも利用可能な同じ MCP ツールを使って、完全なダッシュボードや連携された調査ワークフローを生成できるようになりました。" --- # ClickStackにおけるAIダッシュボードとワークフロー生成のご紹介 # プロンプトからダッシュボードとワークフローへ 有用なダッシュボードを構築するには、いくつかのチャートをキャンバスに並べるだけでは不十分です。テレメトリを理解し、適切な問いを見極め、クエリを書き、有用な可視化手段を選び、そして共有するに値するものにたどり着くまでに何度も反復する必要があります。 本日、ClickStack における AI ダッシュボード生成機能を発表します。これは、こうした作業の多くを取り除くものです。ダッシュボードを手動で構築する代わりに、何を理解しようとしているのかを説明すれば、ClickStack がそれを生成してくれます。サービスの健全性の概要、エンドポイントごとのレイテンシー、デプロイメント別にグループ化されたエラーなど、SQL や可視化ビルダーを触る前に、まずプロンプトから始めて結果を洗練していくことができます。 この機能が興味深いのは、単にダッシュボードを生成するからではありません。調査は 1 つのダッシュボードで始まって終わることは稀であり、有用なダッシュボードを構築するには、何を可視化するかを決める前に基礎となるデータを理解する必要があります。ClickStack は、LLM に完成品を生成させるのではなく、外部の AI エージェントが利用するのと同じ MCP ツールを使って、AI Notebook を通じてデータを調査します。このプロセスにより、その推論を説明し、完全な調査ワークフローに連結された相互接続されたダッシュボードを生成し、後から検査・洗練・拡張できる完全な記録を残すことができます。 # オブザーバビリティをより身近に ダッシュボードの構築は、これまでオブザーバビリティプラットフォームから価値を引き出す際の最大の障壁の 1 つでした。AI ダッシュボード生成は、こうした作業の多くを取り除きます。空のキャンバスから始める代わりに、何を理解しようとしているのかを説明すれば、ClickStack がテレメトリを探索し、クエリを生成し、結果として得られる可視化を検証し、すぐに使えるダッシュボードを組み立てます。すべてのチャートは完全に編集可能なままなので、生成されたダッシュボードは完成品ではなく、あくまで出発点として機能します。 熟練したユーザーにとっては、日常的なダッシュボード作成にかかる時間を劇的に短縮できます。ClickStack を使い始めたばかりのチームにとっては、スキーマの探索やクエリの記述にまつわる学習コストの多くが取り除かれ、プラットフォームの操作方法を学ぶのではなく、自身のシステムの理解に集中できるようになります。 体験はプロンプトから始まります。 ![](https://clickhouse.com/uploads/image2_8ec42cd02e.png) *ここでは、テールレイテンシーの問題を浮き彫りにするため、p90 と p99 のレイテンシーを明確に示すインジケーターとともに、ヒートマップを用いた時系列でのスパンパフォーマンスの可視化をリクエストしています* ここから ClickStack はリクエストされたダッシュボードの生成を開始します。一見すると、これは LLM を呼び出して数秒後に完成したダッシュボードを返すバックグラウンドワーカーで処理できるようなタスクに思えるかもしれません。私たちは意図的に異なるアプローチを取りました。 # ダッシュボードの構築は調査そのもの プロンプトを LLM に送って数秒後に完成したダッシュボードを返す、というのは簡単だったでしょう。しかし、それは優れたダッシュボードが実際にどのように作られているかを反映していません。ダッシュボードの構築は調査プロセスです。エンジニアはテレメトリを探索し、フィールドを検査し、仮定を検証し、クエリをテストし、そして問いに答える可視化のセットを段階的に組み立てていきます。ClickStack の AI ダッシュボード生成は、まさに同じプロセスを辿ります。 そのため、生成されるすべてのダッシュボードは、ClickStack 既存の AI Notebook 機能の中で構築されます。これは、モデルと SRE が協働してテレメトリを探索し、仮定を検証し、ダッシュボードを段階的に組み立てていく、共同作業のための調査ワークスペースです。すべてのクエリ、可視化、そして発見は、永続化された編集可能な調査の一部として記録されるため、モデルは単に完成品を返すのではなく、最終的なダッシュボードにどのようにして到達したのかを示すことができます。 生成が完了した後も、ノートブックは完全に編集可能な状態のままです。クエリを変更したり、可視化を再生成したり、調査の任意のポイントから分岐して別のアプローチを試したりできます。また、各可視化がなぜ含まれているのかもノートブックで説明されるため、生成されたダッシュボードを使用する前に検証することができます。 ![](https://clickhouse.com/uploads/image5_09aed11427.png) ノートブックの最後のセルは生成されたダッシュボードに直接リンクしており、調査から完成した成果物へシームレスに移行できます。ダッシュボードが主要な作業スペースとなる一方で、ノートブックは編集可能な完全な履歴として引き続き利用可能であり、クエリの改善、調査の分岐、あるいは理解が深まるにつれて追加のダッシュボードを生成するために、いつでも戻って参照できます。 ![](https://clickhouse.com/uploads/image3_cd12283343.png) # ダッシュボードからワークフローへ ダッシュボードを、それを生成した調査とともに作成できることは有用ですが、ダッシュボード単体で問題が解決することは稀です。ほとんどの調査は、まず高レベルな概観から始まり、特定のサービス、エンドポイント、デプロイメント、あるいはトレースへと絞り込まれていきます。実際、エンジニアは問題を診断する際に、複数の関連するダッシュボードを行き来しながら作業します。 ここで、AI によるダッシュボード生成は、単なる生産性向上機能を超えた存在になります。[ダッシュボードアクション](https://clickhouse.com/blog/whats-new-in-clickstack-may-2026#dashboard-actions)をはじめとする ClickStack の最近の機能追加により、ダッシュボード同士をリンクさせて調査ワークフローを構築できるようになりました。これらの機能は AI ダッシュボード生成が利用するのと同じ MCP ツールを通じて公開されているため、モデルはこうしたワークフローを自動的に構築できます。 単一のダッシュボードを依頼する代わりに、ワークフロー全体の作成を ClickStack に依頼することができます。以下の例では、システム全体の健全性概観を、サービスレベルのダッシュボードにリンクさせるようプロンプトで指示しています。 ![](https://clickhouse.com/uploads/image8_50660884ad.png) モデルはテレメトリを調査し、両方のダッシュボードを生成し、それらの間のリンクを設定した上で、作業の各ステップを説明していきます。 調査が完了する頃には、ノートブックは1つではなく、連携した2つのダッシュボード成果物を生成しています。1つ目はフリート全体のシステム健全性を俯瞰するビュー、2つ目は調査中に特定された個々のサービスに焦点を当てたビューです。 ClickStack は単一のダッシュボードを生成するのではなく、ユーザーがすぐに探索・拡張を始められる調査ワークフローを生成します。 # どこでも同じ MCP ツールチェーン 本記事を通じて、しきい値対応の[カラーパレット](https://clickhouse.com/blog/whats-new-in-clickstack-may-2026#dashboard-actions#custom-color-palettes-for-number-visualizations)や[ダッシュボードアクション](https://clickhouse.com/blog/whats-new-in-clickstack-may-2026#dashboard-actions)などの機能を活用したダッシュボードをご紹介してきました。これらの機能はいずれも、ダッシュボードジェネレーターにハードコードされているわけではありません。ノートブックは、外部エージェントからも利用可能な同じ ClickStack MCP サーバーを使用しており、同じ高レベルのオブザーバビリティおよびダッシュボード管理ツールにアクセスできます。 これは、私たちのより広範な[「Bring Your Own Agents」](https://clickhouse.com/blog/the-future-of-observability-not-one-proprietary-ai-agent-thousands-by-teams)の哲学を反映したものです。オブザーバビリティのワークフローは、ClickStack 内の単一の AI 体験に限定されるべきではないと私たちは考えています。多くのチームは既に Claude、Cursor、Codex などのツールを用いて独自のエージェント、プロンプト、自動化を構築しています。同じセマンティックなツールを ClickStack MCP サーバー経由で公開することで、これらのエージェントは ClickStack 自体と全く同じ API を用いてダッシュボードを作成・調整・拡張できます。ダッシュボードが手動で作成されたか AI によって作成されたかにかかわらずです。
Claude、Cursor、Codex から ClickStack MCP サーバーを使用する

ClickStack サービスの Team Settings → API & Agents に移動します。ここには、Claude Code、Cursor、Codex CLI を含むサポート対象クライアント向けに事前設定された MCP 接続文字列と、認証に必要な資格情報が用意されています。




先ほどと同じプロンプトを使用して、MCP ツール経由の Claude からもダッシュボードを生成できます。手順はほぼ同じで、生成されたダッシュボードが要求されたシステム概要ビューおよびサービスのドリルダウンビューと一致することを確認するための、同じ検証ステップが必要になります。

例えば、Claude Code に ClickStack を追加するには:



claude mcp add clickstack --transport http https://mcp.clickhouse.cloud/clickstack --header "x-service-id: <your-service-id>"

サーバーを追加した後、Claude Code を起動して次を実行します:



/mcp

clickstack を選択して OAuth 認証フローを完了します。接続が確立されると、Claude は本記事全体で説明されているのと同じダッシュボードおよびワークフロー管理ツールを使用できるようになります。

その結果、一体となって進化する単一のツールチェーンが実現します。新しいダッシュボード機能が構築されると、それらは即座に MCP サーバー経由で利用可能となり、ClickStack 内部でも外部エージェントでも別々の実装を必要とせず、直ちに利用できるようになります。 # まとめ AI によるダッシュボード生成は ClickStack を使い始めやすくしますが、その目的は決してダッシュボードを作りやすくすることだけではありませんでした。目指したのは、調査そのものをより行いやすくすることです。ダッシュボード作成を調査として扱うことで、生成されたすべてのダッシュボードには、そのダッシュボードを生み出したクエリ・推論・意思決定の完全な履歴が紐付けられます。この履歴は編集可能なまま残り、初回のダッシュボード生成後もずっと、ユーザーは調査を洗練させたり、分岐させたり、拡張したりできます。 私たちは、ダッシュボード生成は始まりにすぎないと考えています。より興味深い課題はワークフロー生成です。エンジニアは孤立したダッシュボードで問題を解決するのではなく、つながった調査を経て問題を解決します。AI Notebooks、ダッシュボードアクション、そして ClickStack MCP サーバーを組み合わせることで、ClickStack は単一のプロンプトからこうしたワークフローを生成でき、この機能はプラットフォームとビジュアルコンポーネントを結び付ける能力の進化に伴い、今後も拡張し続けていきます。 --- ## 今すぐ始めましょう Managed ClickStack がオブザーバビリティデータでどのように動作するか気になりますか？数分で Managed ClickStack を使い始めて、$300 分の無料クレジットを受け取りましょう。 [Sign up](https://console.clickhouse.cloud/signUp?intent=o11y&loc=blog-cta-1371-sign-up&utm_blogctaid=1371) ---