LLMアプリのログをレシート化する：あとから説明できるAI処理の作り方

はじめに LLM アプリケーションを本番で運用するとき、いつものお作法的にログは残しますよね。 request log response log prompt log error log token usage latency model name trace id これらは重要ですが、AI が業務フローに入ってくると単なるログだけでは足りない場面が増えます。 たとえば、あとから次のように聞かれたとします。 なぜこの返信案が作られたのか どの入力を読んだのか 添付ファイルは本当に読めていたのか RAG の検索結果は十分だったのか 誰が承認したのか どの action が実行され...