近年、生成系AI（Generative AI）がもたらす革新により、企業はこれまでにないスピードと柔軟性でカスタマエクスペリエンスや業務の効率化を実現しています。その中心となる技術の1つが大規模言語モデル（LLM）であり、これを容易に利用可能にしたのがAmazon Bedrockです。Amazon Bedrockはさまざまな基盤モデル（Foundation Model）を選択・統合できるマネージドサービスであり、開発者が必要に応じて高品質なAI機能を迅速かつ安全にアプリケーションへ組み込むことを可能にします。
一方で、LLMを活用したアプリケーションが増大する中、複雑な応答生成プロセスをいかに適切に監視し、運用し、継続的に改善していくのかという課題が浮上しています。特に、AIエージェントがユーザーリクエストに対してどのようなプロンプトを生成し、どのようなレスポンスを返しているのか、またそれが期待された振る舞いになっているのかという点に対する可視性が求められています。
そのようなニーズに応える形で、Amazon BedrockはDatadogとの連携により、Datadog LLM Observability機能を通じて、より高度な観測性と運用の最適化を実現できるようになりました。本記事では、Datadog LLM Observabilityを活用し、Amazon Bedrock上に構築されたAIエージェントの挙動をどのように効果的にモニタリングできるのか、その実践的なアプローチと利点について詳しく紹介します。
■ Amazon Bedrock とエージェントの概要
Amazon Bedrockは、複数の信頼あるモデルプロバイダー（AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AIなど）の基盤モデルに対してアクセス可能なサービスであり、インフラのプロビジョニングやパフォーマンステューニングを伴わずに、どのモデルが最適かを柔軟に選択・テストできます。さらに、サーバーレスで提供されており、自動スケーリングやセキュアな環境を活かした開発が可能です。
このAmazon Bedrockの「エージェント」は、複雑な業務ロジックを伴う対話型アプリケーションを実現するための機能であり、自然言語によるユーザーからのリクエストをパースし、事前設定されたワークフローに沿ってツール呼び出し、データへのアクセス、レスポンス生成などのプロセスをシームレスに統合してくれます。
たとえば、旅行計画を支援するAIエージェントを構築する場合、ユーザーから「ヨーロッパ一週間の旅行を計画して」という指示があると、エージェントは旅行可能な時期、主要都市、ユーザーの嗜好、移動手段、予算感などに基づいて適切な情報検索および提案を行うことができます。
■ エージェント監視が持つ課題
このような便利なAIエージェント機能ですが、実運用に入るといくつかの課題に直面します。とくに以下のような点が運用上の障壁として顕在化します：
– LLMを用いた応答が意図通りになっているかの監視
– ユーザーとのやり取りにおけるステップごとのプロンプトとレスポンスのトレース
– 外部APIの呼び出しや関数実行の遅延や失敗検出
– セキュリティやコンプライアンス面でのログ保存要件
こうした課題を克服するためには、エージェント内部でどのようなやり取りが行われているのかを精密に可視化し、必要な改善やトラブルシューティングが容易に行える観測基盤が不可欠です。
■ Datadog LLM Observability とは？
Datadogは、インフラストラクチャ、アプリケーション、ログ、セキュリティなどの幅広い分野における観測性を1つの統合プラットフォームで提供しています。そして、Datadogの「LLM Observability」は、そのプラットフォームからの延長として、生成系AIワークロードに特化した可視化機能を提供しています。
このLLM Observabilityにより、AIアプリケーションに対して以下のような分析が可能となります：
– プロンプトとレスポンスの全履歴の可視化
– 応答時間、成功/失敗率、応答の品質などのメトリクス取得
– ユーザーごとのやり取りのトレース
– モデルのバージョンや構成ごとのパフォーマンス比較
– トークン数とAPIコストのトラッキング
これらの情報をダッシュボード上でリアルタイムに確認できるため、開発者はAIエージェントの動作状態を直感的に把握し、必要な改善ポイントを即座に見出すことができます。
■ Amazon Bedrock エージェントとの統合方法
Amazon Bedrockの各エージェントは、実行中の各ステップ（例えばプロンプトの構築、外部ツールの呼び出し、レスポンスの生成など）ごとに詳細な呼び出しイベントを発生させます。こうしたイベントはAmazon CloudWatch Logsに保存され、Datadog Log Forwarderを用いることでDatadog側に転送することが可能です。
具体的な手順は以下の通りです：
1. Amazon Bedrock上でログ出力のオプションを有効化
2. CloudWatch Logsへイベントを記録
3. Datadog Forwarder（Lambda関数）を介してログをDatadogへ転送
4. DatadogのUI上でAI関連のログからメトリクスを抽出し、ダッシュボードに可視化
これにより、エージェント内部で生成されたプロンプト、生成応答、外部関数の呼び出し状況など、すべてのイベントを一元的に管理することができます。
■ 現在利用可能なユースケースと拡張性
Datadogに取り込まれた情報は単なる記録にとどまらず、以下のような運用高度化に直結します：
– 使用頻度の高いプロンプトパターンの抽出と改善
– ユーザーセッションごとの感情分析や返信の品質評価
– LLM利用にかかるコストの可視化と最適化
– A/Bテストによるプロンプト手法の比較と効果測定
– ドリフトの検出やセキュリティ観点における異常監視
さらに、DatadogにはAIモデル評価のためのPlugin SDKが用意されており、独自の評価ロジック（例：応答の一貫性チェックや毒性スコアの算出）なども組み込むことが可能です。
■ まとめ：信頼できるAIエージェント運用を支える観測性
生成系AIアプリケーション、特に複雑なエージェントを含むシステムにおいては、その内部動作を「見える化」し、何が起きているか、何が正しく機能していないかを素早く把握することが安定した運用の鍵になります。
Amazon BedrockとDatadogの統合は、開発者や運用チームに対して、AIエージェントの「ブラックボックス化」を解消し、リアルタイムな監視・分析・改善のための強力なツールを提供してくれます。それにより、AI活用の成果を最大化しながら、ユーザー満足度の高い体験を提供することが可能になります。
今後さらにAIエージェントの活用が広がるにつれて、このような高度な観測性と運用体制が、企業の競争力と信頼性の源泉となることは間違いありません。生成系AIの時代において、ただ作るだけでなく、しっかりと「見て」「育てる」ための体制こそが、成功のカギとなるのです。
