投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用がPoC（概念実証）から本番運用へと移行する中、LLM（大規模言語モデル）特有の挙動をどう監視・管理するかが大きな課題となっています。オブザーバビリティプラットフォーム大手のNew RelicがChatGPTホストアプリへの対応を拡大したというニュースを起点に、日本企業が直面する「AIのブラックボックス化」というリスクと、その解決策となる「AIオブザーバビリティ」の重要性について解説します。
従来のシステム監視と「AIオブザーバビリティ」の違い
IT運用の世界では長らく、サーバーの稼働状況やメモリ使用率などを監視する「モニタリング」が重要視されてきました。しかし、生成AIを組み込んだアプリケーションの運用においては、それだけでは不十分です。LLMは確率的に動作するため、入力（プロンプト）に対する出力（レスポンス）が毎回異なる可能性があり、さらにAPI経由で外部のモデルを利用する場合、その処理は完全なブラックボックスとなります。
ここで重要となるのが「AIオブザーバビリティ（可観測性）」という概念です。単に「動いているか否か」だけでなく、「どのようなプロンプトが送られ、どれくらいのトークン（コスト）を消費し、どのような品質の回答が生成され、ユーザーはどう反応したか」までを詳細に追跡する仕組みです。New Relicのような主要なAPM（アプリケーションパフォーマンス管理）ベンダーがこの領域に機能を拡張している背景には、企業がAIをブラックボックスのまま運用することへの強い危機感があります。
プラットフォーム依存のリスクと品質管理
今回のニュースにある「ChatGPT-hosted apps」への対応とは、OpenAIのGPTsなどが外部APIを呼び出す際の挙動を可視化することを指します。これは、自社サービスが他社の巨大プラットフォーム（この場合はChatGPT）のエコシステムに組み込まれる際、自社のAPIがどのように呼び出され、エンドユーザーにどのような体験を提供しているかを把握するために不可欠です。
日本企業、特に金融や製造業など信頼性が重視される業界では、AIが誤った情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」や、意図しないレイテンシ（遅延）の増大がブランド毀損に直結しかねません。外部のLLMを利用する場合、モデル自体の挙動は制御できませんが、入出力のログ、処理時間、トークン使用量を精緻に計測することで、異常検知やコスト管理、プロンプトエンジニアリングの改善サイクルを回すことが可能になります。これはMLOps（機械学習基盤の運用）からさらに一歩進んだ、LLM特有の運用体制（LLMOps）の構築を意味します。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、日本の商習慣や組織文化を踏まえ、AIオブザーバビリティをどう実務に落とし込むべきか整理します。
1. 「安心・安全」をデータで担保する
日本企業では、新しい技術導入の際に「説明責任」が強く求められます。AIが不適切な回答をした際、「AIのせい」にするのではなく、ログに基づいて原因（プロンプトの問題か、参照データの問題か、モデルの不調か）を特定できる体制を整えることは、ガバナンスの観点で必須です。
2. 従量課金コストの厳格な管理
LLMのAPI利用料はトークン数に基づく従量課金が一般的ですが、日本の予算管理システム（稟議制度など）とは相性が悪い側面があります。オブザーバビリティツールを用いてトークン消費をリアルタイムで可視化・予測し、予期せぬコスト超過を防ぐ仕組みは、経理・管理部門への説得材料としても機能します。
3. UX（ユーザー体験）の「体感」を定量化する
日本のユーザーはUI/UXの品質に敏感です。AIの回答精度だけでなく、「回答までの待ち時間」が許容範囲内かどうかも重要な指標です。これらを計測し、キャッシュ戦略やモデルの軽量化を検討する際の判断材料とすることが、実用的なAIサービスの構築につながります。
結論として、AI活用は「作って終わり」ではなく「運用してからが本番」です。可観測性を確保することは、AIという不確実性の高い技術を、日本企業の求める高い品質基準に適合させるための架け橋となるでしょう。