ブログ・ 2026年3月6日

JaegerとDiditを活用した本人確認ワークフローの分散トレーシング (JA)

分散トレーシングは、複雑な本人確認ワークフローを理解し、最適化するために不可欠です。この記事では、JaegerがDiditのモジュラーIDプラットフォームと組み合わさることで、比類ない可視性をどのように提供するかを探ります。.

By Didit2026年3月6日更新日 2026年5月21日

可視性の向上Jaegerによる分散トレーシングは、複雑なマルチサービスIDワークフローを明確にし、ユーザーの検証プロセスを、Diditのプラットフォームへの呼び出しなど、すべてのマイクロサービスおよび外部API呼び出しを横断して追跡することを可能にします。

トラブルシューティングの高速化IDインフラストラクチャ内のボトルネックと障害を特定することで、トレーシングは問題の診断と解決にかかる時間と労力を大幅に削減し、よりスムーズなユーザーエクスペリエンスを保証します。

パフォーマンスの最適化トレースデータを分析することで、検証プロセスの各ステップにおけるパフォーマンスの非効率性を特定でき、データに基づいた最適化により、より高速で信頼性の高い本人確認を実現します。

Diditとのシームレスな統合DiditのAPIファーストでモジュラーなアーキテクチャは、分散トレーシングを自然にサポートしており、ID検証、ライブネス、AMLスクリーニングサービスへの呼び出しを簡単に計測でき、IDライフサイクル全体の包括的な可観測性を得られます。

今日の相互接続されたデジタル環境では、本人確認は単一のモノリシックな操作であることはめったにありません。むしろ、ID書類のスキャンからライブネス検出、AMLスクリーニングまで、マイクロサービス、外部API、およびさまざまなチェックの複雑な連携であることが多いです。この分散型という性質は、柔軟性とスケーラビリティを提供する一方で、監視とトラブルシューティングにおいて大きな課題をもたらします。ユーザーがオンボーディング中に遅延やエラーが発生した場合、責任のある正確なサービスまたは外部依存関係をどのように迅速に特定できるでしょうか？その答えは、分散トレーシングにあります。

本人確認ワークフローのための分散トレーシングを理解する

分散トレーシングは、分散システム内の複数のサービスを介してリクエストが流れるのを監視するために使用される方法です。ユーザーが本人確認プロセスを開始すると想像してみてください。この単一のリクエストは、一連のアクションを引き起こす可能性があります。ID文書をキャプチャするための最初の呼び出し、ライブネス検出サービスへのその後の呼び出し、次にサードパーティへのバックグラウンドチェックのためのAPI呼び出し、そして最後に内部ユーザーデータベースへの更新です。トレーシングがなければ、これらの各ステップはサイロで動作し、全体的なプロセスを理解するのが困難になります。

分散トレースは、リクエストの経路全体をキャプチャし、「スパン」のツリーとして表現します。各スパンは、API呼び出し、データベースクエリ、関数実行などの操作を表し、開始および終了タイムスタンプ、期間、関連サービスなどのメタデータを含みます。これらのスパンをリンクすることで、リクエストのライフサイクルの視覚的なタイムラインが得られ、遅延、エラー、依存関係が明らかになります。

本人確認ワークフローの場合、これはID検証ステップにどれくらいの時間がかかったか、受動的および能動的ライブネスチェックが失敗したか、またはAMLスクリーニング呼び出しがタイムアウトしたかを正確に確認できることを意味します。この粒度は、高可用性を維持し、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、コンプライアンスを確保するために非常に貴重です。

Jaegerが分散トレーシングに優れた選択肢である理由

オープンソースのエンドツーエンド分散トレーシングシステムであるJaegerは、複雑なマイクロサービスアーキテクチャに可視性をもたらす強力なツールです。もともとUberによって開発され、現在はCloud Native Computing Foundation（CNCF）プロジェクトであるJaegerは、以下のための堅牢な機能を提供します。

分散トランザクションの監視：サービス間の呼び出しフローを視覚化します。
パフォーマンスとレイテンシの最適化：システム内で時間がどこで費やされているかを理解します。
根本原因分析：エラーとパフォーマンスの低下の原因を迅速に特定します。
サービス依存関係分析：サービスがどのように相互作用するかをマッピングします。

JaegerはOpenTracing API（現在はOpenTelemetryの一部）をサポートしており、言語に依存せず、高い採用率を誇ります。そのUIは、強力なクエリとトレースの視覚化を可能にし、特定の要求にドリルダウンして問題を特定するのを容易にします。多数の内部および外部コンポーネツを含む本人確認ワークフローの場合、Jaegerはスムーズな運用と迅速な問題解決に必要な可観測性を提供します。

本人確認スタックでのトレーシングの実装

分散トレーシングを本人確認スタックに統合するには、サービスを計測してトレースコンテキストを生成および伝播させる必要があります。以下に概要を示します。

トレーシングライブラリを選択する：プログラミング言語でOpenTelemetry準拠のライブラリ（例：Python、Java、Node.js、Go用のOpenTelemetry SDK）を使用します。このライブラリは、スパンの作成と管理を処理します。
サービスを計測する：重要なポイントでスパンを作成するようにコードを変更します。たとえば、ユーザーがID検証を開始するときに、新しいトレースを開始します。DiditのID検証APIの呼び出し、応答の処理、データベースの更新など、後続の各操作に対して子スパンを作成します。トレースコンテキスト（トレースID、スパンID）が、通常はHTTPヘッダーを介してサービス境界を越えて伝播されることを確認します。
外部API呼び出しを計測する：Diditのような外部サービスを呼び出すときは、外部サービスがサポートしている場合、リクエストヘッダーにトレースコンテキストを含めるようにします。そうでない場合でも、外部API呼び出しのスパンを作成して、そのレイテンシと結果を測定し、それをサービスに帰属させることができます。
Jaegerエージェント/コレクターを構成する：計測されたサービスは、トレースデータをJaegerエージェントまたはコレクターに送信します。このコンポーネントは、トレースデータの受信、処理、および保存を担当します。Jaegerは、Docker、Kubernetes、またはVMに直接デプロイできます。
トレースを視覚化する：Jaeger UIを使用して、サービス名、操作名、またはタグに基づいてトレースを検索します。その後、フロー全体を視覚化し、個々のスパンを検査し、パフォーマンスのボトルネックやエラーを特定できます。

たとえば、ユーザーオンボーディングのトレースは次のようになります。UserRequest -> YourBackendService -> Didit ID Verification (OCR, Liveness, Face Match) -> YourInternalUserDB -> AML Screening -> FinalDecisionService。

トレースデータによる本人確認ワークフローの最適化

分散トレーシングが導入されたら、収集されたデータを活用することで真の力が発揮されます。

パフォーマンスチューニング：本人確認ワークフローのどのステップが最も遅いかを特定します。ID文書のアップロードでしょうか？受動的および能動的ライブネスチェックの処理時間でしょうか？それともAMLスクリーニング呼び出しのレイテンシでしょうか？この情報があれば、最も重要な場所に最適化の取り組みを集中できます。
エラー検出と解決：本人確認が失敗した場合、トレースはエラーが発生した正確なサービスと操作を即座に強調表示します。これにより、当て推量がなくなり、平均解決時間（MTTR）が劇的に短縮されます。
ユーザーエクスペリエンスの向上：成功した検証プロセスの典型的な期間を理解することで、パフォーマンスベンチマークを設定し、ユーザー離脱につながる可能性のある逸脱に積極的に対処できます。
キャパシティプランニング：トレースデータは、検証中の特定のサービスへのピーク負荷を明らかにし、本人確認インフラストラクチャのさまざまなコンポーネントのスケーリング戦略に情報を提供します。

分散トレーシングは、本人確認をブラックボックスから透明で監視可能なプロセスへと変革し、チームがより回復力と効率性の高いシステムを構築できるようにします。

Diditが役立つ方法

Diditは、AIネイティブで開発者ファーストのIDプラットフォームとして、可観測性とモジュール性を念頭に置いて設計されており、分散トレーシングの取り組みにとって理想的なパートナーです。Diditの構成可能なIDプリミティブは、クリーンなAPIまたはノーコードのビジネスコンソールを介してアクセスでき、トレースされたアーキテクチャにシームレスに適合します。ID検証（OCR、MRZ、バーコード）、受動的および能動的ライブネス、1:1顔照合および顔検索、またはAMLスクリーニングおよび監視などのDiditのサービスを統合すると、これらのAPI呼び出しをトレーシングスパン内に簡単にラップできます。これにより、Diditのサービス内で費やされた正確な時間を追跡し、それを内部プロセスと関連付けることができ、ユーザーのIDジャーニーの完全なエンドツーエンドビューを提供します。

Diditのモジュラーアーキテクチャは、さまざまなIDチェックをプラグアンドプレイできることを意味し、それぞれを個別にトレースできます。年齢推定、電話とメールの検証、またはNFC検証にDiditを使用しているかどうかにかかわらず、各インタラクションは全体的なワークフローの追跡可能なセグメントになります。無料のコアKYCとセットアップ料金なしで、Diditは堅牢な本人確認を簡単に統合できるようにし、そのAIネイティブな設計は、トレース時に透明性のある効率的で高性能な運用を保証します。Diditを統合することで、本人確認機能が向上するだけでなく、分散システム内のこれらの重要なステップのパフォーマンスと信頼性に関するより深い洞察も得られます。

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