KibanaとAmazon Elasticsearch Serviceの連携方法について

最終更新日：2026年8月10日

はじめに

項目	AWS	Microsoft Azure	Google Cloud
世界シェア	約33%（首位）	約22%	約11%
強み	サービス数・実績	Microsoft製品連携	データ分析・AI
無料枠	12ヶ月+常時無料	12ヶ月無料	常時無料枠あり
主な資格	CLF / SAA / SAP	AZ-900 / AZ-104	ACE / PCA

Kibanaはデータ集約と可視化についてのオープンソースツールです。Amazon Elasticsearch ServiceとKibanaを利用すると、リアルタイムのデータ検索や、可視化、分析、インサイトを行うことができます。本記事では、まずAmazon Elasticsearch ServiceとKibanaについて紹介し、その後、Amazon Elasticsearch Serviceにあるチュートリアルを基にこれらの連携について紹介します。

Amazon Elasticsearch Service

Amazon Elasticsearch Serviceは、AWSクラウドで Elasticsearch を大規模かつ簡単にデプロイ、保護、実行するフルマネージド型サービスです。Amazon Elasticsearch Serviceでは、オープンソースの Elasticsearch APIやフルマネージド型としてのKibana、Logstashとその他のAWSサービスとの統合、組み込みのアラート、SQLクエリをサポートしています。

Amazon Elasticsearch Serviceの利点を以下に示します。

• 簡単な管理 － ハードウェアプロビジョニングや、ソフトウェアのインストールとパッチ適用、障害復旧、バックアップ、モニタリングを含む、管理タスクを簡素化してくれます。また、Amazon Elasticsearch Serviceがサポートしている組み込みのイベントモニタリングとアラートを利用すると、データの変更に関する通知を受け取り、問題に事前に対処することができます。
• スケーラビリティ － Amazon Elasticsearch Serviceでは、1つのクラスターにつき、最大3PBのデータを保存することができます。また、APIコールを1回実行する、もしくはAWSコンソールで数回のクリックを行うだけでクラスターのスケールアップ / ダウンが可能です。
• 可用性 － Amazon Elasticsearch Serviceの設計では、マルチ アプリケーションゾーン（AZ）配置を採用しています。これにより、同じリージョン内の3つのAZ間でデータをレプリケートできます。
• セキュリティ － Amazon Elasticsearch Serviceでは、Amazon VPCや、AWS KMS、Amazon Cognito、AWS IAMが利用できます。Amazon VPCでは、ネットワークの隔離ができます。AWS KMSでは、データの暗号化やデジタル署名に使用するキーを簡単に作成できるため、保存時または転送中のデータを暗号化することができます。Amazon CognitoおよびAWS IAMでは、Amazon CognitoとAWS IAMポリシーによる認証とアクセスコントロールの管理ができます。また、 Amazon Elasticsearch Serviceは、HIPAAに適合しており、PCI DSS、SOC、ISO、FedRamp標準に準拠しています。
• コスト効率性 － Amazon Elasticsearch Serviceでは、実際に消費したリソースに対してのみ料金が発生します。料金システムは2つあります。一方は、前払いや長期契約がないオンデマンド料金で、もう一方は、1年または3年の長期契約によるコスト削減が可能なリザーブドインスタンス料金です。最新の料金体系や具体的な金額はAWS公式サイトでご確認ください。

Kibana

Kibanaは、Elasticsearch と緊密に統合された、オープンソースのデータの集約および可視化ツールです。主なユースケースとしては以下のものが挙げられます。

• ログと時系列の分析
• インフラメトリックとコンテナのモニタリング
• アプリケーションのモニタリング
• 地理空間データ分析と可視化
• セキュリティ分析
• オペレーショナルインテリジェンス

Kibanaの利点を以下に示します。

• インタラクティブチャート － 大量のログデータをインタラクティブにナビゲートできる、直感的なチャートとレポートが提供されます。特定のデータのサブセットの拡大または縮小や、レポートをドリルダウンしてデータから実用的なインサイトを抽出するといったことができます。
• マッピング － Kibanaに備わっている地理空間機能では、データ上に地理情報をシームレスに重ねることができる上に、結果をマップ上に可視化することができます。
• 構築済みの集計とフィルター － Kibanaの構築済みの集計とフィルターを使用することで、ヒストグラムや上位N件のクエリ、トレンドなどのさまざまな分析を簡単に実行できます。
• ダッシュボード － ダッシュボードとレポートを設定し、他のユーザーと共有するという作業が簡単にできます。ダッシュボードでは、各種のチャートやグラフ、メトリック、検索、マップを組み合わせて、1つのウィンドウに表示できます。

Kibanaは無料で利用することができ、Amazon Elasticsearch Serviceでは、フルマネージド型サービスとしてドメインと共に自動的にデプロイされ、クラスターを管理するための作業が自動的に行われます。

Amazon Elasticsearch ServiceとKibanaの連携

ここでは、Amazon Elasticsearch Service のチュートリアルにおけるAmazon Elasticsearch ServiceとKibanaを利用したカスタマーサポートコールの可視化について紹介します。

問題の想定

カスタマーサポートコールの分析における手動のワークフローは、以下のようになります。

• 従業員が通話記録を聴く
• 各問合せの件名をメモする
• 顧客とのやり取りが肯定的 / 否定的の判断をする

このプロセスは、ビジネスのように多くの問い合わせを把握する必要がある場合は、大きな時間的リソースと労力を要します。これに、完全なトランスクリプトの作成の作業を追加すると、作業量は膨大となります。

解決手段

Amazon Elasticsearch ServiceとKibana、Amazon S3、Amazon Transcribe、Amazon Comprehendを利用すると、わずかなコード量で上記のプロセスを自動化できます。具体的には、次のプロセスが自動化できます。

• 問い合わせの完全なトランスクリプトを作成する
• トランスクリプトからキーワードと問い合わせ内容の全体的な感情（肯定的 / 否定的 / 中立 / 混在)を取得する
• データ検索と可視化を行う

※これには、各々のAWSサービスを使用することで料金が発生します。具体的な金額は変動するため、最新料金はAWS公式サイトでご確認ください。

プロセスの自動化を行う手順

こちらのチュートリアルでは、次の手順で進められます。ただし、多くの通話記録が手元にない場合を想定したデータの追加については、割愛します。

1. 事前準備

このチュートリアルを始める前に、次の2つを作成しておく必要があります。

• Amazon S3バケット
• Amazon Elasticsearch Serviceドメイン

2. サンプルコードのコピー

このチュートリアルには、サンプルコードが用意されており、それを「call-center.py」という新しいファイルに貼り付けます。「call-center.py」と同様のディレクトリにMP3ファイルを配置し、コードを実行します。

コード中には、次の内容を実行するものが書かれています。

• MP３の音声ファイルをAmazon S3バケットにアップロードする
• 音声ファイルのURLをAmazon Transcribeに送信し、書き起こしジョブの完了を待機する
• 書き起こしジョブの完了後、トランスクリプトを抽出し、5000文字に切り捨て、キーワードと感情の分析のためにAmazon Comprehendへ送信する
• 完全なトランスクリプトやキーワード、感情、現在のタイムスタンプをJSONドキュメントに追加し、そのインデックスをAmazon Elasticsearch Serviceに作成する

3. データの分析と可視化

Amazon Elasticsearch Serviceに配置したデータの可視化を行うために、Kibanaに移動します。インデックスパターンを使用して分析対象を絞り込みやタイムフィルタフィールドといった、各種設定を行った後、可視化の作成が可能となります。そこで、３つのグラフを作成します。

1. 感情別の割合を示す円グラフ
2. 種類別の数を示す水平棒グラフ
3. 日付別の数を示す垂直棒グラフ

これら3つの可視化したグラフは、Kibanaのダッシュボードに追加することができます。

以上の手順が完了した方は、不要な料金が発生しないようにAmazon S3バケットとAmazon Elasticsearch Serviceドメインの削除をおすすめします。

押さえておきたいポイント

• Amazon Elasticsearch Serviceは2021年9月にAmazon OpenSearch Serviceへ名称変更されており、新規構築時はOpenSearch Serviceの利用が基本となる。
• Kibanaに相当する可視化ツールも、OpenSearchエンジンを選択した場合は「OpenSearch Dashboards」という名称になる。
• Amazon S3・Amazon Transcribe・Amazon Comprehendと組み合わせることで、通話記録の書き起こしからキーワード抽出・感情分析・可視化までを少ないコード量で自動化できる。
• チュートリアル完了後は、不要な課金を避けるためS3バケットやドメインなどのリソースを忘れずに削除する。

よくある質問

Amazon Elasticsearch ServiceとAmazon OpenSearch Serviceは何が違いますか？

Amazon OpenSearch Serviceは、2021年9月にAmazon Elasticsearch Serviceから名称変更されたサービスです。Elastic社のライセンス変更を受けて、AWSがコミュニティ主導で開発するOpenSearchプロジェクトへ移行したもので、基本的な機能や使い方は踏襲されています。新規にドメインを構築する場合は、OpenSearch Serviceの利用が基本となります。

KibanaとOpenSearch Dashboardsはそのまま使い方を流用できますか？

画面構成や操作の基本的な考え方は近いものの、名称やメニュー表記が異なる部分があります。OpenSearchエンジンを利用するドメインではOpenSearch Dashboardsが標準の可視化ツールとなるため、実際に構築する際は最新の公式ドキュメントを確認することをおすすめします。

このチュートリアルで発生する料金の目安はどれくらいですか？

Amazon S3・Amazon Transcribe・Amazon Comprehend・Amazon Elasticsearch (OpenSearch) Serviceなど複数のサービスを組み合わせて利用するため、処理するデータ量によって料金は変動します。具体的な金額は変動しやすいため、最新の料金体系はAWS公式サイトでご確認ください。

まとめ

本記事では、まずAmazon Elasticsearch Serviceの概要や利点、Kibanaの概要やユースケース、利点を紹介しました。その後、Amazon Elasticsearch Serviceのカスタマーサポートコールの可視化のチュートリアルを基に、Amazon Elasticsearch ServiceとKibanaの連携方法を紹介しました。Kibanaによるデータの可視化は、直感的にわかるGUIで行うことができます。なお、現在はサービス名称がAmazon OpenSearch Service／OpenSearch Dashboardsへと変わっている点に注意しつつ、ぜひデータ分析への活用を検討してみてください。