投稿者 global-ai-media 
生成AIを組み込んだアプリケーションが「正しく動作している」とはどういう状態を指すのでしょうか。従来のリクエスト成功率や応答速度だけでは、LLM特有の不確実性や品質劣化を見落とす「死角」が生まれます。本記事では、LLMアプリケーション特有の監視・評価の難しさと、日本企業が実務で直面する品質保証の課題に対する解決策を解説します。
「システムは正常」でも「回答はデタラメ」という矛盾
従来のソフトウェア開発において、アプリケーションの健全性を測る指標は比較的明確でした。サーバーのCPU使用率、メモリ消費量、APIの応答速度（レイテンシ）、そしてエラーステータスの有無です。これらが正常値の範囲内であれば、システムは「健康」であると見なされました。
しかし、大規模言語モデル（LLM）を組み込んだアプリケーションにおいて、これらの指標は全体像の一部に過ぎません。LLMアプリにおける最大のリスクは、APIが正常に（HTTP 200 OKで）応答し、かつ高速に処理されたとしても、その出力内容が「完全に誤っている（ハルシネーション）」、「差別的・攻撃的である」、あるいは「企業のコンプライアンス基準に違反している」可能性があることです。
これが、The New Stackの記事でも指摘されている「オブザーバビリティ（可観測性）の死角」です。従来のAPM（Application Performance Monitoring）ツールだけでは、AIがユーザーに対してどのような振る舞いをしているかという「質的な健全性」を把握することができないのです。
確率的な挙動をどう管理するか
従来のプログラムは「決定的（Deterministic）」です。同じ入力があれば、必ず同じ出力が返ってきます。対して、LLMは「確率的（Probabilistic）」です。同じプロンプトを投げても、モデルのバージョン、温度パラメータ（Temperature）、あるいはその時のゆらぎによって、出力が変わる可能性があります。
この特性は、特に日本の企業文化において大きな障壁となります。「品質の均一化」や「説明責任」を重視する日本企業にとって、挙動が読めないブラックボックスを顧客向けサービスや基幹業務に組み込むことは、心理的・実務的に高いハードルとなります。
したがって、これからのAIエンジニアリングには、単なるシステム監視を超えた「LLMオブザーバビリティ」の視点が不可欠です。具体的には以下の3層でのモニタリングが必要となります。
- システム層：コスト、トークン使用量、レイテンシ（従来の監視に近い領域）。
- プロセス層：プロンプトの履歴、RAG（検索拡張生成）における検索ドキュメントの適切さ、検索と生成のトレーサビリティ。
- セマンティック（意味）層：回答の正確性、関連性、トーン＆マナー、有害性の有無。
「人手による確認」からの脱却と自動評価
日本国内のPoC（概念実証）現場では、出力結果をExcelに貼り付け、人間が目視で○×判定を行っているケースが散見されます。しかし、これではスケールしませんし、運用フェーズでのリアルタイムな異常検知は不可能です。
先進的なAI開発現場では、「LLM-as-a-Judge（審査員としてのLLM）」というアプローチが採用され始めています。これは、AIの出力品質を別の強力なAIモデル（例えばGPT-4など）に評価させる手法です。「回答は質問に対して適切か？」「提供されたコンテキストに基づいているか？」といった評価軸を定義し、自動的にスコアリングを行います。
特に、日本企業で需要の高いRAGシステムにおいては、「検索システムが正しい情報を拾えているか」と「LLMがその情報を正しく要約できているか」を切り分けて監視・評価することが、回答精度の向上に直結します。
日本企業のAI活用への示唆
LLMアプリの実用化を阻む「信頼性」の壁を突破するために、以下の3点を意識してプロジェクトを進めることを推奨します。
1. 従来のSLAに「品質指標」を加える
システムの稼働率（可用性）だけでなく、回答の正確性や関連性といった品質指標（Relevance, Faithfulnessなど）をKPIとして設定してください。これはエンジニアだけでなく、ビジネスオーナーと合意すべき重要なサービスレベルです。
2. 「評価（Evaluation）」を開発プロセスに組み込む
開発が終わってからテストするのではなく、CI/CDパイプラインの中に自動評価を組み込む「LLMOps」の体制構築が急務です。プロンプトを修正するたびに、過去のテストケースで品質が劣化していないかを自動チェックする仕組みがなければ、継続的な改善は困難です。
3. リスクの可視化によるガバナンス対応
「AIは何を言い出すかわからないから禁止」というゼロリスク思考ではなく、ガードレール（不適切な入出力を防ぐ仕組み）を設置し、その突破が試みられた回数や内容をモニタリングすることで、リスクをコントロール可能な状態に置く姿勢が重要です。