Product Analytics for Agents and Users

エージェントとユーザーのためのプロダクトアナリティクスとは

エージェントとユーザーのためのプロダクトアナリティクスは、Kubitの中核となる提供機能であり、従来のプロダクトアナリティクスとLLMオブザーバビリティのギャップを埋めるために設計されたプラットフォームです。ユーザーの行動、意図、感情をLLMトレースに直接マッピングし、プロダクトエンジニアに人々がAIエージェントとどのようにやり取りしているかの全体像を提供します。クリックストリームデータ、プロンプトバージョン、生ログを複数のツール間でやりくりする代わりに、Kubitはすべてを1つの実用的なワークフローに統合します。このプラットフォームはエージェントのトレースをユーザーアクティビティに接続し、ユーザーが再プロンプトしたり、離脱したり、コンバージョンしたりする理由を正確に把握できるようにし、その洞察を直接コーディング環境にフィードバックします。

対象となるユーザー

• AIプロダクトエンジニア：エディタを離れたり、生のJSONトレースに埋もれたりすることなく、非決定的なエージェントの動作をデバッグする必要がある方。
• LLM搭載機能を構築するプロダクトチーム：各エージェントインタラクションの背後にあるユーザーの意図、感情、フリクションシグナルを理解したい方。
• AIプロダクトをスケールさせるエンジニアリングリーダー：手動でデータを結合することなく、コホート別のトークンコスト、エラーレート、リテンションを追跡するためのセルフサービス分析を必要とする方。

主な機能

LLMオブザーバビリティのためのプロダクトアナリティクス

Kubitは単なるパフォーマンスモニタリングを超えています。意図やフリクションシグナル別に分類されたトークンコストやエラーレートなど、大規模なパターンを発見するための高度なセルフサービス分析を提供します。エスカレーションファネルを探索し、エージェントインタラクションの前後でのコホート別ユーザーリテンションを追跡できます。

制限なしの会話インテリジェンス

このプラットフォームは、トレースから直接意図、感情、解決状況を抽出し、通常はログに埋もれたままになるユーザーフラストレーションの根本原因を明らかにします。高価なLLM-as-a-Judgeアプローチとは異なり、Kubitはサンプリングなしでトレースの100%をエンリッチし、妥協のない完全なカバレッジを提供します。

コーディングエージェント統合と自己修復

KubitはMCPを介してClaude CodeとCursorに直接組み込まれ、コーディングエージェントにライブコンテキストとスキルを提供して、問題のデバッグと自動修正を可能にします。コーディングエージェントは、ブラウザタブを開くことなく、ユーザーの意図、フリクションシグナル、正確なツール呼び出しの軌跡を即座に確認できます。

シームレスな統合

Kubitは、Langfuse、Braintrust、LangSmith、Arizeなどの主要なLLMオブザーバビリティツールに加え、LangchainやVercelなどのAIフレームワークをサポートしています。ネイティブのOpenTelemetryサポートにより、プラットフォームが重労働を処理し、業界のベストプラクティスを自動的に適用します。

際立っている点

Kubitは、正確なユーザーの意図とフリクションシグナルをコーディングエージェントに直接フィードすることで、予測不可能なAIを測定可能なプロダクトに変えます。

これが主な差別化要因です。Kubitはダッシュボードを表示するだけでなく、洞察とアクションのループを閉じます。6つの異なるタブで手動でコンテキストをまとめる代わりに、コーディングエージェントが自動的に全体像を受け取ります。サンプリングなしでトレースの100%をエンリッチする機能と、Claude CodeおよびCursorへのネイティブMCP統合を組み合わせることで、デバッグと最適化はすでに作業している場所で行われます。これは、生のテレメトリを自己修復機能に変換するエンドツーエンドのエージェントアナリティクスプラットフォームです。

検討すべきケース

AIエージェントを構築しており、オブザーバビリティツール、クリックストリームデータ、生ログの間でコンテキストを切り替えることに疲れている場合。ユーザーフラストレーションの背後にある理由を理解する必要がある場合（何が壊れたかだけでなく）、そしてコーディングエージェントにその洞察に基づいて自動的に行動してほしい場合、Kubitは検討に値します。特に、Langfuse、OTel、Vercel、またはLangchainを使用しているチームで、既存のスタックを置き換えずにプロダクトレベルの分析を追加したい場合に最適です。OTel、CDP、またはBring Your Own Warehouse（BYOW）を介して即座に開始し、エンジニアリングチームに信頼性の高いAIプロダクトを提供するために必要なコンテキストを提供します。