10 Best AI Observability Tools (2024)

AIの観測可能性は、モデルアップタイムの追跡やデータセットの変更の検出を超えて大幅に拡大しました。現代のAIアプリケーションは、大規模な言語モデル、検索システム、外部ツール、ビジネスデータ、自律エージェントを組み合わせて、複数のステップを経て結果を生成します。ワークフローは技術的には利用可能なままですが、不正確な回答を返したり、間違ったツールを選択したり、機密情報を公開したり、予想よりも多くのトークンを消費したりする可能性があります。

AI観測可能性プラットフォームは、完全なトレース、ツールの呼び出し、検索ステップ、プロンプト、出力、コスト、待ち時間、評価スコア、およびユーザーのフィードバックをキャプチャすることで、これらのシステムを理解するのに役立ちます。最も強力な製品は、生産監視とオフラインテストを接続し、チームが実際の障害をデータセットに変換し、可能な修正を比較し、次のリリース前に後退を防ぐことができるようにします。

このリストにあるツールは、さまざまなアプローチをカバーしています。いくつかは、予測モデル、生成AI、エージェントのための広範な観測可能性を提供するのに対し、他のツールはエージェントのトレース、言語モデルの評価、オープンソースの展開、またはアプリケーションインフラストラクチャとのフルスタックの相関に特化しています。正しい選択は、チームが何を構築しているか、AIアプリケーションがどのように展開されているか、開発者向けのデバッグ、エンタープライズのガバナンス、またはその両方が必要かによって決まります。

AI観測可能性の重要性

伝統的なアプリケーション監視は、エラー、遅いサービス、利用できないインフラストラクチャなどの技術的な問題を検出するように設計されています。ただし、これらのシグナルは、生成された回答が関連性があるか、検索システムが正しい証拠を選択したか、エージェントが妥当な決定を下したかを判断することはできません。AIシステムには、事実性、タスクの完了、検索の関連性、安全性、ポリシーの遵守、ユーザーの満足度などの追加の品質シグナルが必要です。

したがって、最も優れたAI観測可能性プラットフォームは、トレースと評価を組み合わせます。モデルまたはエージェントのワークフロー内で何が起こったかを示し、結果が受け入れられるかどうかを測定し、障害の責任があるプロンプト、モデル、検索ステップ、またはツールの呼び出しをチームが特定するのに役立ちます。エージェントがより自律性を持つにつれて、人間のレビュー キュー、リアルタイム ガードレール、OpenTelemetry サポート、アラート、リリース テストなどの機能は、従来のダッシュボードと同等の重要性を持つようになります。

ベスト AI観測可能性ツールの比較表

Top 10 AI観測可能性ツール

1. Arize AI

Arizeは、予測モデル、LLMアプリケーション、自律エージェントの観測可能性、評価、改善のための包括的なAIエンジニアリング プラットフォームを提供します。Arize AXは、管理された環境であり、PhoenixはMITライセンスのオープンソース オプションです。

プラットフォームは、OpenInferenceとOpenTelemetryを中心に構築されており、チームはモデル呼び出し、検索操作、ツールの使用、多段階のエージェント動作を、独自のフォーマットにロックされないようにトレースできます。生産トレースはスコア付け、クラスタリング、比較、実験、ドリフト、データ品質、説明可能性のワークフローに接続できます。

Arizeの現在の機能には、AlyxというAIアシスタントと、高容量の観測可能性データ用に設計されたアナリティクス向けデータストアも含まれます。幅広いAIを運用する組織にとって、この幅は貴重ですが、小規模チームはプラットフォームを学習し、評価戦略を定義する時間が必要になる可能性があります。

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2. LangSmith

LangSmithは、LangChainのフレームワークに依存しないプラットフォームで、AIエージェントのトレース、評価、モニタリング、展開を提供します。LangChainおよびLangGraphとの統合は特に深いですが、Python、TypeScript、Go、Java、OpenTelemetry互換の統合を使用して、他のフレームワークで構築されたアプリケーションをインストルメント化できます。

観測可能性レイヤーは、エージェントの完全なトラジェクトリを記録し、モデル呼び出し、ツールの使用、検索ステップ、エラー、待ち時間、トークン消費を含みます。チームはトレースを検索し、モニタリング ダッシュボードを作成し、アラートを構成し、ユーザーのフィードバックをキャプチャし、生産トラフィックにオンライン評価を適用できます。トレースは、開発者がプロンプト、モデル、またはワークフローの変更が品質を向上させることを検証するために、オフライン実験用のデータセットに変換できます。

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3. Braintrust

Braintrustは、生産動作とシステム的テストを接続するAI観測可能性と評価プラットフォームです。モデル呼び出し、検索ステップ、ツールの実行、エージェントのワークフローをトレースし、コードベースのスコア、LLMジャッジ、人間のレビュー、製品のフィードバックでそれらを評価できるようにします。

プラットフォームの重要な強みは、評価主導のワークフローです。生産ログはトピックを使用して反復的なパターンを発見し、テストケースに変換され、実験でプロンプト、モデル、アプリケーションのバージョンを比較することができます。Braintrustには、評価が品質の後退を検出するとリリースを防ぐAIゲートウェイとCIツールもあります。Loopエージェントは、観測された障害からデータセット、スコア、プロンプトの改善を生成するのに役立ちます。

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4. Langfuse

Langfuseは、大規模言語モデルのエンジニアリングのためのオープンソースプラットフォームで、観測可能性、評価、プロンプト管理、データセット、実験、人間のフィードバックを組み合わせます。Langfuse Cloudまたはセルフホストで使用でき、コアのオープンソース機能に制限がないため、インフラストラクチャとデータを制御する必要があるチームにとって最も強力な選択肢の1つです。

トレース システムは、アプリケーションの要求を完全にキャプチャし、モデル呼び出し、検索ステップ、ツールの実行、カスタム ロジックをネストした観察として組織化します。チームはトレースをユーザー セッションにグループ化し、トークン使用とモデル コストを追跡し、オンライン評価を適用し、プロダクション データを実験で使用できます。Langfuseは、OpenTelemetryと主要なモデル プロバイダーおよびエージェント フレームワークと統合します。

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5. Fiddler AI

Fiddler AIは、予測モデルとエージェント システムのためのエンタープライズ コントロール プレーンを提供します。構造化されたデータと非構造化されたデータ、リアルタイム モニタリングとバッチ モニタリング、アプリケーション レベルのトレース、モデル動作の分析、説明可能性をサポートします。

Fiddlerは、観測可能性とインライン ガードレールおよびガバナンスを組み合わせます。Centor モデルは、幻覚、有害性、機密情報の公開、プロンプト インジェクション、脱獄の試みなどのリスクを評価し、評価を組織内に保持できる展開オプションを提供します。これにより、Fiddlerは、規制された業界や、大規模なAIモデルとエージェントのポートフォリオを運用するエンタープライズにとって特に関連性があります。

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6. Galileo

Galileoは、生成AIアプリケーションをリリース前にテストし、生産環境でモニタリングし、品質または安全性の要件に違反するトラフィックが検出されたときに介入するのに役立つAI観測可能性と評価プラットフォームです。プラットフォームは、大規模言語モデル アプリケーション、検索強化された生成、マルチモーダル ワークフロー、自律エージェントをサポートします。

GalileoのLuna評価モデルは、大規模な外部ジャッジ モデルに完全に依存せずに、正確性、幻覚のリスク、検索の品質、安全性、指示の遵守などの次元でAIの出力をスコア付けするように設計されています。生産トレースはダッシュボードとエージェント ワークフロー ビジュアライゼーションを介して分析でき、エンタープライズ顧客は、問題のあるリクエストがユーザーに到達する前にそれらをブロックまたはルーティングできるリアルタイム ガードレールを展開できます。

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7. W&B Weave

W&B Weaveは、Weights & Biasesプラットフォーム内の生成AI観測可能性と評価レイヤーです。大規模言語モデルアプリケーションとエージェントの入力、出力、メタデータ、ツールの呼び出し、トークン消費、実行時間をキャプチャし、個々のトレースを調査し、評価を作成し、ダッシュボードとアラートを介して生産品質をモニタリングできます。

Weaveは、すでにWeights & Biasesを使用している組織にとって特に価値があります。AIアプリケーションのトレースは、生成したモデル、プロンプト、データセット、実験と接続できます。OpenTelemetryデータ、自動コスト追跡、LLMジャッジ、機密情報の赤字化もサポートしています。

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8. Datadog Agent Observability

Datadog Agent Observabilityは、Datadogのアプリケーションとインフラストラクチャのモニタリング プラットフォームを、大規模言語モデルアプリケーションと自律エージェントに拡張します。モデル要求、検索操作、ツールの呼び出し、マルチステップ ワークフローをトレースし、待ち時間、エラー、トークン使用、推定コスト、生産品質をモニタリングします。

主な利点は相関です。チームは、不正確または遅いAI応答を、アプリケーションのパフォーマンス モニタリング トレース、ログ、インフラストラクチャ メトリクス、クラウド コスト、GPUの使用状況と一緒に調査できます。Datadogは、パターンを介した自動トピック クラスタリング、機密情報のスキャニング、プロンプト インジェクションの検出、ダッシュボード、アラートも提供します。Datadogを標準化している組織にとって特に魅力的です。

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9. HoneyHive

HoneyHiveは、生産AIエージェントのためのOpenTelemetryネイティブ観測可能性と評価プラットフォームです。エージェントのトラジェクトリ、モデル相互作用、ツールの実行、検索操作、アプリケーションのメタデータを記録し、複雑なワークフローを、障害がシステムを通じて伝播するポイントを特定するのに役立つ、有向グラフとして視覚化します。

プラットフォームは、観測可能性をオンライン評価、ユーザーのフィードバック、アラート、データセットの作成と接続します。チームはコスト、待ち時間、精度、安全性のメトリクスをモニタリングし、障害したトレースをドメインの専門家にレビューに送信し、生産の問題を評価データセットに変換できます。HoneyHiveは、AI支援のルート カーズ分析とクラウド、ハイブリッド、またはセルフホストのエンタープライズ展開もサポートします。

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10. Evidently AI

Evidently AIは、予測機械学習モデル、大規模言語モデルアプリケーション、検索システム、自律エージェントの評価、テスト、モニタリングのためのApache 2.0ライセンスのオープンソース フレームワークです。ローカル分析用のPythonライブラリまたはセルフホストのモニタリング プラットフォームとして使用できます。

フレームワークには、モデル性能、データ品質、データドリフト、検索の関連性、事実性、安全性、機密情報の公開などのAI品質の次元をカバーする100以上の組み込みメトリクスが含まれます。チームはカスタム評価を作成し、合成およびアダバーサリアル テスト データを生成し、視覚化されたレポートを生成し、生産環境で繰り返しチェックを実行できます。伝統的なMLモニタリングと生成AI評価の組み合わせにより、技術チームにとって柔軟な選択肢となります。

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適切なAI観測可能性プラットフォームの選択方法

最初の決定は、組織が予測モデル、生成AIアプリケーション、自律エージェント、またはすべての組み合わせを観測する必要があるかどうかです。いくつかのプラットフォームは、伝統的な機械学習と生成システムの両方に対する広範なカバーを提供するのに対し、他のプラットフォームは、大規模言語モデルアプリケーションのトレース、エージェントの動作の評価、または生産品質のモニタリングに特化しています。

チームは、各プラットフォームが観測可能性と継続的な改善をどのように接続しているかを検討する必要があります。トレースは、アプリケーションがどこで時間を費やしたか、どのツールを選択したか、エラーに遭遇したかを明らかにする可能性がありますが、結果が正しいかどうかは判断できません。強力なプラットフォームは、オンラインおよびオフライン評価、カスタム メトリクス、人間のレビュー、データセットの作成、実験、自動回帰テストをサポートします。正式なリリース プロセスを持つ組織は、リリースを防ぐCIコントロールも必要になる可能性があります。

展開とデータのコントロールも同等に重要です。オープンソース プラットフォームは、より大きな柔軟性とインフラストラクチャのコントロールを提供する可能性がありますが、管理されたエンタープライズ製品は、運用のオーバーヘッドを削減し、セキュリティ、サポート、ガバナンス機能を強化する可能性があります。購入者は、機密プロンプトと出力がどこに保存されるか、データが取り込み前に赤字化できるか、トレースがどのくらいの期間保持されるか、評価が外部モデルに情報を送信するかどうかを確認する必要があります。

ベンダーは、トレース、スパン、シート、取り込まれたデータ、評価スコア、保持されたストレージ、またはこれらの単位の組み合わせによって課金する可能性があります。チームは、現実的なワークフローを使用して使用状況を推定し、保持、評価、モデルジャッジ料金、インフラストラクチャ、サポートを計算に含める必要があります。

すべての組織に最適な単一のプラットフォームはありません。最も強力な選択は、監視されているAIシステムの種類、必要なトレースと評価の深さ、展開の好み、既存の開発インフラストラクチャ、必要なガバナンスのレベルによって決まります。チームは、障害を特定し、原因を理解し、修正をテストし、品質が展開後に安定していることを確認することを容易にするプラットフォームを優先する必要があります。

AI観測可能性ツールのFAQ

AIモニタリングとAI観測可能性の違いは何ですか?

モニタリングは、待ち時間、エラー、トークン消費、コスト、評価スコアなどの事前に定義されたシグナルを追跡します。観測可能性は、予期しない動作を調査するために必要な詳細なトレース、コンテキスト、関係を提供します。ほとんどのモダンなプラットフォームは、両方の機能を組み合わせます。

AI観測可能性プラットフォームが追跡する必要があるものは何ですか?

強力なプラットフォームは、プロンプト、モデル応答、検索ステップ、ツールの呼び出し、エージェントの決定、待ち時間、トークン消費、推定コスト、エラー、ユーザーのフィードバック、品質または安全性の評価をキャプチャする必要があります。パフォーマンスをユーザー、アプリケーションのバージョン、モデル、データセット、展開環境間で比較するのに十分なメタデータも保持する必要があります。

オープンソースのAI観測可能性ツールは利用可能ですか?

はい。いくつかのオープンソース フレームワークは、トレース、評価、プロンプト分析、データ品質のモニタリング、モデルパフォーマンスのトラッキングを提供します。いくつかは、生成AIとエージェントのワークフローに重点を置いていますが、他のフレームワークは、予測モデルとデータドリフトもサポートします。オープンソースの展開により、コントロールと柔軟性が向上しますが、チームはインフラストラクチャ、スケーリング、セキュリティ、ストレージの責任を負うことになります。

伝統的なアプリケーションのパフォーマンス モニタリングは、AI観測可能性を置き換えることができますか?

伝統的なアプリケーションのパフォーマンス モニタリングは、インフラストラクチャのヘルス、サービス エラー、可用性、待ち時間についてはまだ役立ちます。ただし、生成された出力が関連性があるか、検索システムが正しい証拠を選択したか、エージェントが妥当な決定を下したかを判断することはできません。組織は、AI観測可能性を提供するフルスタックのモニタリング プラットフォームを使用するか、従来のアプリケーションのモニタリングに、専用のAI観測可能性レイヤーを追加する可能性があります。

AI観測可能性の評価はなぜ重要ですか?

トレースは、AIアプリケーションがどのように出力を生成したかを説明します。評価は、出力が必要な品質、安全性、またはビジネス基準を満たしたかどうかを測定します。両方を組み合わせることで、チームは障害の原因を特定し、修正をテストし、代替モデルまたはプロンプトを比較し、同じ問題が生産環境で再発することを監視できます。