TL;DR
- Kibana v9.5.0 以降、従来の AI Connector が非推奨（deprecated）となりました。
- 今後は Kibana / Elasticsearch の Inference Service および Inference Endpoint（_inference API）への移行が推奨されます。
- 本記事では、v9.5.x における表示の変化と、OpenAI 互換（LM Studio等）を含む移行・設定手順を解説します。
はじめに
v9.4.x までは、 Kibana 上で AI 機能に接続するための設定として AI Connector が使用されていました。
しかし、v9.5.0 より AI Connector は deprecated （非推奨）となっています。
既存の AI Connector を利用中の方や、今後ローカル LLM 等に接続したい方向けに、推奨される代替機能 (Inference Endpoint) への移行手順を説明します。
Kibana v9.5.x での表示
Kibana v9.5.5 で確認したところ、Stack Management > Connectors 画面において、 既存の AI Connector （独自に追加した OpenAI 互換のローカル LLM 用 Connector を含む）に、DEPRECATED バッジが表示されます。
※現時点 (v9.5.x) では非推奨表示がされるのみで機能自体は利用可能ですが、将来のバージョンで廃止される可能性があるため、早めの移行をおすすめします。
※Stack Management > Connectors 画面の例
移行対策
1. Elastic が用意しているモデルを利用する場合
Elastic が公式に提供しているモデルを利用する場合には、Inference Service を利用します。
- 確認画面 : Stack Management > Elastic Inference
- 一覧から利用可能なモデルを確認できます。
Stack Management > Elastic Inference 画面の抜粋
※注意 : 画面上に Deprecated や End of life と表示されている項目がある場合、それは Connector の機能ではなく、モデル自体が古くなっていることを示しています。
2. 自作の OpenAI 互換 Connector （LM Studio 等）を利用する場合
自分で作成した OpenAI 互換の Connector （LM Studio や Ollama など）については、Inference Endpoint を作成して移行します。
※Elastic Inference Service を利用せずに、外部の LLM 用の API を利用する場合も同様です。
設定例： コンテナ上の Elasticsearch からホスト上の LM Studio で動作する google/gemma-4-e4b に接続する場合
Kibana の Dev Tools Console から以下の API リクエストを発行します。
PUT _inference/chat_completion/lmstudio_google_gemma_4_e4b
{
"service": "openai",
"service_settings": {
"api_key": "<YOUR_LM_STUDIO_API_KEY>",
"model_id": "google/gemma-4-e4b",
"url": "http://host.docker.internal:11434/v1/chat/completions"
},
"task_settings": {
"headers": {
"content-type": "application/json"
}
}
}参考URL: https://www.elastic.co/docs/api/doc/elasticsearch/operation/operation-inference-put-openai
Inference Endpoint を追加すると、Stack Management > External Inference 画面に、追加された Endpoint が表示されます。
Stack Management > Feature settings 画面の Global model の選択肢にも追加された Inference Endpoint が表示されるようになります。
まとめと今後の展望
Kibana v9.5.0 における AI Connector の非推奨化は、Elastic Stack における AI 接続基盤が _inference API へと一元化・進化していることを示しています。
従来個別に管理されていた AI 接続が整理されることで、公式サービス（Inference Service）とローカルLLM等の外部環境（Inference Endpoint）の管理がより明確かつシンプルになりました。 DEPRECATED バッジが表示されている環境をお持ちの方は、ぜひ本記事の手順を参考に、スムーズな移行を試みてください。
