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AWS ML Blog

AWS、Amazon OpenSearch Serviceで「MCP Apps」に対応　AIチャット内でダッシュボードの直接確認が可能に

要点

  • 米AWSは現地時間2026年8月25日、Amazon OpenSearch Serviceにおいて新機能「MCP Apps」をサポートしたと発表した。

  • AIツール接続規格であるMCPを拡張し、テキストによる回答とインタラクティブな可視化UIを同時に返す「デュアルレスポンス」を実現した。

  • トレースウォーターフォールやサービスマップなどの可視化は実データをもとに決定論的に生成されるため、AIの解釈に依存せず正確に検証できる。

  • 従来必要だった別タブでのツール起動や手動でのクエリ再実行を不要にし、AIとの対話画面内で調査から検証までを完結させる。

  • 米Amazon Web Services（AWS）は現地時間2026年8月25日、同社の検索・分析サービス「Amazon OpenSearch Service」において、AIアシスタントのチャット画面上にダッシュボードウィジェットを直接表示できる新機能「MCP Apps」のサポートを発表した。

  • AIエージェントによるログやトレースの分析結果を、外部の監視ツールを開くことなく同一の会話スレッド内で視覚的に検証できるようにする仕組みだ。AIによる調査スピードに対して人間側の検証作業がボトルネックとなっていた問題を解消し、運用効率の向上を図る。

調査自動化の陰で残る「手動検証」のタイムロス

システムの稼働状況や内部状態を監視・分析する「オブザーバビリティ」の分野では、AIエージェントの導入が進んでいる。エージェントはアラート情報の照会やログとトレースの相関分析を素早く行い、根本原因の仮説をわずか数分で導き出す能力を持つという。

しかしAWSによると、調査プロセスの中で依然として時間を要しているのが「人間による検証作業」だという。これまでの一般的な調査フローでは、以下のような手順を踏む必要があった。

まずエンジニアがAIエージェントに調査を依頼し、テキスト形式の根本原因仮説を受け取る。次に、その仮説を検証するために開発環境（IDE）を離れ、Webブラウザを起動して別のオブザーバビリティツールの管理画面へログインする。さらに、エージェントが発見した結果を再現するため、別ツール上で手動でクエリを再実行しなければならなかった。

その後、処理の実行順序や所要時間を時系列で表す「トレースウォーターフォール」や、サービス間の依存関係を示す「サービスマップ」を確認し、エージェントが提示したテキスト内容と実際の画面を照合する。検証を終えた後にエージェントの画面へ戻って会話を再開するが、ツールの行き来によって調査の文脈を見失いやすいという課題が存在していた。

コスト効率や制御性を重視してローカル環境で自律型エージェントを運用する組織では、AIとサービスが一体化したベンダー製ツールと比べて使いやすさの面でトレードオフを抱えており、この外部ツールによる手動検証が主な運用負担になっていたと説明されている。

テキストと可視化UIを同時に返す「デュアルレスポンス」

こうした課題を解決する手段として発表されたのが、Amazon OpenSearch Serviceの「MCP Apps」だ。これは、AIモデルと外部ツールを接続するための標準仕様「MCP（Model Context Protocol）」を拡張し、「デュアルレスポンス（二重応答）」と呼ばれる仕組みを採用している。

AIエージェントがMCP Appツールを呼び出すと、応答は2つの要素に分かれて返却される。1つ目は、簡潔で構造化されたデータを含む「テキスト要約」だ。そして2つ目が、同じ会話スレッド内に直接描画（レンダリング）される「インタラクティブな可視化UI」である。

エンジニアがAIエージェントに調査を求めると、エージェントがAmazon OpenSearch Serviceへクエリを発行する。返ってくるレスポンスにはテキストによる説明に加えて関連するダッシュボードウィジェットが含まれており、トレースウォーターフォールやサービストポロジー、ログのパターンビューなどがチャット画面内に直接表示される仕組みとなっている。

実データに基づく決定論的な可視化で正確性を担保

MCP Appsによって生成される可視化UIは、通常のダッシュボードを動作させているものと同じデータソースに対してコードを実行して作成される。そのため、表示される結果は完全に「決定論的（同じデータと条件に対して常に一意かつ正確）」であるという。

AIによる推測や解釈に依存するのではなく、実際のクエリ実行結果そのものがインタラクティブなチャートとして描画される。具体例として、サービス別のエラー件数を示す棒グラフや根本原因の一覧テーブル、分析サマリーなどがチャット画面内にレポート形式で表示される様子が紹介されている。

これによりエンジニアは、ブラウザで別のタブを開いたりクエリを再入力したりすることなく、最初に質問を投げた同一のチャットスレッド上でエージェントの報告内容を即座に視覚検証できるようになるとされている。

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