LLM を使って開発するなら、可観測性を最初から考えておくべきだった

Zenn / 4/14/2026

💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage

共有:

Key Points

LLMアプリを開発する場合、可観測性（observability）を後付けにせず最初から設計に組み込むべきだという主張です。
生成AIの挙動はブラックボックス化しやすく、ログ・トレース・メトリクスなどの仕組みがないと原因切り分けが難しくなります。
開発初期から可観測性を整えることで、品質（正確性/一貫性）やコスト、失敗パターンの把握・改善サイクルを回しやすくなります。
LLM特有の観点（プロンプト/応答、評価、遅延、エラー、外部API呼び出し等）を可観測データとして扱う前提が重要だと示しています。

はじめに「AI が何かをやった。でも何をやったか分からなかった」── そういうことが起きる前に、可観測性を考えておきたかった。 Claude Code や Cursor のような AI コーディングツールを使って開発していると、「動いた」は分かります。でも「なぜ動いた」「どこで何を判断したか」「意図と実装はずれていないか」は見えにくくなります。さらに、プロダクト自体に AI を使う場合（LLM API の呼び出し、AI エージェント、MCP ツールなど）も同様です。AI が何を返したか、どんな判断をしたかが見えなければ、改善ができません。 SRE の世界に「見えないものは直せない...

Continue reading this article on the original site.

Read original →