ブログ・ 2026年3月7日

PrometheusとGrafanaで本人確認APIを監視する (JA)

本人確認APIの統合を効果的に監視することは、システムの状態を維持し、スムーズなユーザー体験を保証し、不正行為を防止するために不可欠です。.

By Didit2026年3月7日更新日 2026年5月21日

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パフォーマンスの最適化PrometheusとGrafanaで本人確認APIを監視することで、開発者は成功率、遅延、エラー率などの重要なメトリックを追跡し、最適なパフォーマンスとシームレスなユーザー体験を確保できます。

セキュリティと不正検出の強化リアルタイム監視は、失敗した検証の急増や異常なトラフィックパターンなどの疑わしい活動を特定するのに役立ち、プロアクティブな不正防止とセキュリティインシデント対応を支援します。

コンプライアンスとユーザー体験の向上主要なパフォーマンス指標を観察することで、企業は検証プロセスが規制コンプライアンス基準を満たし、正当なユーザーに摩擦のないオンボーディングジャーニーを提供できます。

DiditのデータドリブンなアプローチDiditのAIネイティブプラットフォームは、豊富で構造化された本人確認データを提供し、シームレスに統合されます。これにより、Free Core KYCとモジュラーアーキテクチャに加え、PrometheusやGrafanaのようなツールで効果的な監視に必要な詳細なメトリックを提供します。

本人確認API監視の重要性

今日のデジタル環境において、本人確認は信頼、セキュリティ、コンプライアンスの要です。新規ユーザーのオンボーディング、不正防止、規制要件への準拠など、本人確認APIは極めて重要な役割を果たします。しかし、APIを統合するだけでは十分ではありません。そのパフォーマンスを把握する必要があります。堅牢な監視がなければ、遅延の増加、成功率の低下、潜在的な不正行為などの問題を検出できず、暗闇の中で運用していることになります。ここで、PrometheusやGrafanaのような強力なオープンソースツールが登場し、APIメトリックを収集、保存、視覚化するための包括的なソリューションを提供します。

開発者にとって、本人確認プロセスの健全性と効率性を理解することは最重要課題です。応答時間の遅延はユーザーの離脱につながる可能性があり、高いエラー率は統合の問題や標的型攻撃の兆候となる可能性があります。監視は、これらの課題に proactively 対処するために必要な可視性を提供し、信頼性が高く安全な本人確認体験を保証します。Diditは、モジュール式で開発者優先のアプローチにより、統合と監視を容易にし、包括的な監視に必要な構造化された本人確認データを提供します。

本人確認APIで追跡すべき主要メトリック

本人確認APIを監視する際、特定のメトリックはシステムの健全性とパフォーマンスを他のメトリックよりもよく示します。これらに焦点を当てることで、最も実用的な洞察が得られます。

成功率： 正常に通過した検証試行の割合。この数値の低下は、ドキュメント処理（DiditのID検証）、生体検知（Diditの受動的・能動的生体検知）、または顔認証（Diditの1:1顔認証）アルゴリズムの問題、あるいはユーザー行動の変化を示す可能性があります。
失敗率： 成功率の逆で、特定のエラーコードによって分類されることが多いです。特定の理由（例：ドキュメントが読めない、生体認証チェックが失敗した）による高い失敗率は、改善の余地や潜在的な不正行為を浮き彫りにします。
遅延/応答時間： APIが結果を返すまでにかかる時間。高い遅延は、特に重要なオンボーディングフロー中にユーザー体験に深刻な影響を与える可能性があります。
スループット/リクエスト量： ある期間に処理されたAPI呼び出しの数。急増または急減は、トラフィックの変化や統合の問題を示す可能性があります。
ユーザー離脱率： ユーザーが検証フローを放棄する場所。これは、特にDiditのノーコードエンジンによって調整される多段階プロセスにおいて、ユーザー体験を最適化するために重要です。
ディープフェイク/不正検出メトリック： 高度な不正防止のために、ディープフェイク検出（Diditの生体検知）またはAMLスクリーニング中にフラグ付けされた疑わしい活動に関連するメトリックを追跡します。
コンプライアンス関連メトリック： 年齢確認のような特定のユースケースでは、Diditの年齢推定の正確性とパフォーマンスを追跡することが、規制遵守のために不可欠です。

Prometheusを使ったメトリック収集の実装

Prometheusは、次元データモデル、柔軟なクエリ言語（PromQL）、効率的な時系列データベース、最新のアラートアプローチを備えたオープンソースの監視システムです。本人確認APIを監視するには、通常、アプリケーションからPrometheus互換形式でメトリックを公開するか、API自体が直接Prometheus統合を提供していない場合はエクスポーターを使用します。

簡略化されたアプローチは次のとおりです。

コードの計測： バックエンドから本人確認APIを直接呼び出す場合は、Prometheusクライアントライブラリ（ほとんどの言語で利用可能）を使用してコードを計測します。例えば、didit_verification_total_requestsとdidit_verification_successful_requestsのカウンターをインクリメントし、didit_verification_latency_secondsのヒストグラムを記録します。
Prometheusエクスポーターの作成： 本人確認APIが制御できない外部サービスである場合は、APIのステータスを定期的にクエリしたり、APIプロバイダー（Diditのウェブフックなど）からのウェブフックを処理し、これらをPrometheusメトリックとして公開するカスタムエクスポーターを作成する必要があるかもしれません。
Prometheusの設定： prometheus.ymlを設定して、アプリケーションのメトリックエンドポイントをスクレイピングします。Prometheusはこれらのメトリックを定期的にプルします。

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'identity-verification-app'
    static_configs:
      - targets: ['your-app-server:9090'] # Your application's /metrics endpoint

Grafanaによるデータの視覚化

Prometheusがメトリックを収集したら、Grafanaが美しくインタラクティブなダッシュボードを提供します。GrafanaはPrometheusを直接クエリでき、本人確認APIデータを理解するための豊富な視覚化を構築できます。

本人確認監視のためにGrafanaを設定する手順：

Grafanaのインストール： Grafanaの公式ドキュメントに従って、サーバーにインストールします。
Prometheusをデータソースとして追加： Grafanaで、「Configuration」>「Data Sources」に移動し、新しいPrometheusデータソースを追加し、Prometheusサーバーのアドレスを指します。
ダッシュボードの作成： さまざまなパネル（グラフ、シングルトン、テーブル）を使用してダッシュボードを設計し、主要なメトリックを表示します。例：
- rate(didit_verification_successful_requests[5m]) / rate(didit_verification_total_requests[5m])を表示するグラフで、時間の経過に伴う成功率を視覚化します。
- histogram_quantile(0.95, sum by (le) (rate(didit_verification_latency_seconds_bucket[5m])))を使用して現在の平均遅延を表示するシングルトンパネル。
- didit_verification_failed_requests_total{reason="document_unreadable"}によって失敗理由を分類するテーブル。
アラートの設定： Grafanaでは、Prometheusクエリに基づいてアラートを設定できます。例えば、成功率が5分以上特定のしきい値を下回った場合、または遅延が許容範囲を超えた場合にアラートをトリガーできます。

この設定により、本人確認APIのパフォーマンスをリアルタイムで包括的に把握でき、問題の迅速な検出と解決が可能になります。

Diditが貢献できること

Diditは、AIネイティブで開発者優先の本人確認プラットフォームとして設計されており、PrometheusやGrafanaのような堅牢な監視ソリューションとの統合に非常に適しています。当社のモジュラーアーキテクチャは、ID検証（OCR、MRZ、バーコード）、受動的・能動的生体検知、1:1顔認証・顔検索、AMLスクリーニング・監視など、各コンポーネントを独立して、または調整されたワークフローの一部として監視できることを意味します。Diditの包括的なAPI応答とウェブフック通知は、システムを効果的に計測するために必要な詳細なデータポイントを提供します。

Diditを使用すると、簡単に利用できる構造化された本人確認データにアクセスでき、正確なメトリックを監視スタックに供給できます。Free Core KYCとセットアップ費用なしという当社のコミットメントは、初期投資なしで構築と監視を開始できることを意味します。コンプライアンスのための年齢推定の有効性、電話・メール確認の速度、NFC確認の成功など、Diditは情報に基づいた意思決定のための基盤となるデータを提供します。当社のプラットフォームはメトリックの収集を簡素化し、運用上の可視性とセキュリティを維持しながら、価値の構築に集中できるようにします。

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