AIアプリケーションは「動いている」だけでは不十分。 ハルシネーション、バイアス、コスト、意図に沿わない応答など、AIエージェント特有の品質課題を Splunk Observability Cloud で可視化するデモです。 ▼ デモの流れ 1「AIアプリの状態を把握する」— AI agents ダッシュボードでリクエスト数、エラー数、トークン数、コストを確認 2「品質とリスクを見る」— ハルシネーション、関連性、バイアス、毒性、感情、セキュリティ、プライバシーの評価を確認 3「問題のある応答を深掘りする」— Trace から Input / Output、評価理由、品質評価結果を確認 4「Agent Flow を追跡する」— LangGraph ベースのエージェント処理フローと、どのエージェントで問題が起きたかを確認 ▼ タイムスタンプ 0:00 AIアプリケーション開発・運用で気を付けるべきこと 1:00 Splunk Observability Cloud - AI agent Monitoring 4:40 まとめ ▼ デモ環境 Splunk Observability Cloud AI agents Monitoring ▼ リンク Splunk Observability Cloud無料トライアル版: https://www.splunk.com/ja_jp/download... AI時代に求められるオブザーバビリティについてはこちらのeBookから: https://www.splunk.com/ja_jp/form/ai-... ▼ スピーカー 中上 健太朗 — Splunk Services Japan合同会社 Observability Solutions Architect #Splunk #SplunkObservability #AIエージェント #オブザーバビリティ #ハルシネーション #LLM #LangGraph #AIモニタリング #SplunkJapan

 223      4