観測可能AIでSRE欠落を埋める方法

2025年11月30日 06:30

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観測可能AIは、入力・ガードレール・成果の3層で意思決定の根拠を追える体制を作り、SRE的指標で運用を定量化します。短期間の導入で初期信頼性を担保し、継続的な自動評価と人の介入で改善を回せるようにします。

なぜ今「観測可能AI」なのか

企業のAI運用において、透明性と説明責任はもはや理想論ではありません。観測可能性（オブザーバビリティ）とは、システムの内部で何が起きているかを後から辿れる能力です。これをAIに適用すると、意思決定の根拠を再現できるようになります。

ある大手銀行の事例は衝撃的です。ローン審査に大規模言語モデル（LLM）を導入した結果、運用開始から約6か月で重要ケースの18%が誤って分類されていました。監査は「可視性の欠如」を原因と断定しました。つまり、モデルやデータだけでなく、何がどのように判断に至ったかを追えなかったのです。

この経験が示す教訓は単純です。出力の精度だけを見ていては不十分だ、ということです。意思決定の過程を記録し、後で検証できる体制が必要になります。

研究者と実務者は、観測可能AIの設計を「3層モデル」として整理しています。簡単にいうと、入力・ガードレール・成果の三段構えです。イメージは探偵が残すパンくずのような証跡。これがあれば、誰でもあとから経緯を辿れます。

Prompts / Context（入力と文脈）
- プロンプトテンプレート、入力ペイロード、取得文書、モデルIDとバージョンなどをログします。
- トークン数や遅延、マスキング（赤字化）ログも残します。
- これにより「どの入力からその回答が生まれたか」を再現できます。
Policies / Controls（ガードレールと規制順守）
- 安全フィルターの結果やPII検出、出典の有無を記録します。
- 各デプロイでのポリシー理由とリスクレベルを保存し、出力とリンクさせます。
- 問題時にはどのルールが働いたかを特定できます。
Outcomes / Feedback（成果と評価）
- 人間の評価や編集履歴、下流イベント（ケース完了や承認）を結び付けます。
- KPI差分や応答時間、バックログ推移を追跡し、改善につなげます。

これらを共通のトレースIDで紐付けると、意思決定の全履歴が再現可能になります。裁判の“証拠リスト”を作るようなものです。

ここでSRE（Site Reliability Engineering：信頼性工学）の考え方を借ります。AI運用の「黄金信号」として、次の三指標が注目されています。

これらはSLO（サービスレベル目標）とエラーバジェットの枠組みで運用します。閾値を下回れば、プロンプト改良やモデル再学習、出力差替えなどのアクションを取ります。

長期プロジェクトに待つ必要はありません。6週間で「薄い観測層」を回す目標が現実的です。

Sprint1（週1–3）: 基盤を整える
- バージョン管理されたプロンプト登録
- マスキング連動のログ化
- トレースID付きの入出力ログ
- PIIチェックや引用有無の基本評価
- 簡易なヒト-in-the-loop UIを用意
Sprint2（週4–6）: ガードレールとKPIを整える
- オフラインテストセット（100–300件）で事実性と安全性を評価
- SLOとコストを薄いダッシュボードで可視化
- トークン使用量と遅延の追跡を強化