Progress AI Observability

Progress AI Observabilityとは？

Progress AI Observabilityは、AIエージェント、LLMアプリケーション、RAGシステム、コパイロット向けに特化して構築された本番環境対応のモニタリングプラットフォームです。AIワークロードを標準的なリクエスト・レスポンスAPIとして扱うのではなく、プロンプト、モデル呼び出し、ツール使用、検索ステップ、リトライ、出力といった完全な実行パスをキャプチャし、チームが動作のトレース、障害のデバッグ、コスト管理、実本番データからの出力品質評価を行えるようにします。.NET、Python、JavaScriptに対応しており、SDKのインストールと数行のコードだけで約5分でセットアップできます。

対象となる方

• AIエンジニアリングリーダー：マルチステップのエージェントワークフローへの可視性を必要とし、本番実行がなぜ誤動作したのかを推測するのをやめたい方。
• プラットフォームおよびDevOpsチーム：モデル、プロバイダー、エージェント間でのLLMコスト管理を担当し、実際の実行パスに紐づいたトークン使用量を把握する必要がある方。
• 品質重視のプロダクトチーム：AI機能をエンドユーザーにリリースする前に、幻覚、根拠のない回答、ポリシー違反を検出する必要がある方。

主な機能

すべての実行をトレースして観測

プロンプト、モデル、ツールにわたる実行パスを、レイテンシ、トークン使用量、出力を含めてキャプチャします。単一のリクエスト・レスポンスペアだけでなく、マルチステップおよびマルチエージェントワークフローで意思決定がどのように展開されるかを確認できます。

コンテキスト付きでエージェントの障害をデバッグ

トレースレベルのコンテキスト（スキップされたツール、検索の問題、不適切なコンテキスト、ループ、リトライ、エラー）を使用して障害を診断します。このプラットフォームは、通常のアプリケーションログでは見逃されるAI特有の障害モードを表面化します。

AI支出を管理

モデル、プロバイダー、エージェント、ワークフローパターン別にトークン使用量と推定コストを追跡します。コストの要因を特定し、使用量が制御不能になる前に最適化できます。

出力品質を評価

キャプチャしたトレースに対してLLM-as-a-judge評価を実行し、品質、有用性、ポリシー準拠をスコアリングします。実際の実行データを使用して、プロンプト、モデル、ワークフローの変更を並行して比較できます。

特筆すべき点

従来のモニタリングはエラーを確認します。Progress AI Observabilityは、その背後にある推論を確認します。

この違いは重要です。なぜなら、AIエージェントはエラーに見えない形で失敗するからです。応答が速く、完全で、妥当に見えても、根拠がなかったり、安全でなかったり、無関係だったりすることがあります。このプラットフォームは評価スコアを本番トレースに直接結びつけるため、品質を真空状態で判断するのではなく、出力を生成した正確な実行パスに照らして判断できます。トレース、コスト分析、品質評価を1つのツールに統合したこの組み合わせが、一般的なAPMソリューションとの差別化ポイントです。

試す価値があるのは…

AIエージェントやLLMアプリを本番環境で運用しており、ログでは動作が説明できない、コストが明確な帰属なしに増加している、または出力が実際よりも信頼できるように見えると疑っている場合です。.NET、Python、JavaScriptで作業しており、トレース、デバッグ、コスト管理、品質評価のための単一のダッシュボードを求めているなら、検討する価値があります。クレジットカード不要の無料ティアがあるため、コミットする前に自分のワークロードで簡単にテストできます。