AIツールの導入が進むほど、次に必ずぶつかるのが「本番運用の壁」です。
動いていたはずのエージェントが、ある日から急に壊れる。コストだけが増える。出力の品質が日によってブレる。
この問題は、モデルが賢くなるほど増えます。理由は単純で、判断や分岐が増え、外部連携が増え、失敗パターンが増えるからです。
だから今、注目すべきは「何のLLMを使うか」ではなく、壊れないための運用設計と、そのためのAgentOpsツール群です。
- この記事の独自テーマ：AgentOpsは「4レイヤー」で考えると速い
- まず知っておくべき「壊れ方」7パターン
- 注目ツール7選：AgentOpsの現場で実際に効くやつだけ
- 1) LiteLLM（Gateway）
- 2) Langfuse（Tracing + Prompt Ops）
- 3) LangSmith（Tracing + Evaluation）
- 4) Phoenix（Arize Phoenix）（Tracing + Evaluation）
- 5) Helicone（Tracing + Cost）
- 6) Braintrust（Evaluation）
- 7) PromptLayer（Prompt Ops）
- おまけ：W&B Weave（開発者向けの計測と評価の道具箱）
- 独自テンプレ：AgentOps Scorecard（これだけ埋めると改善が進む）
- 7日間で最低限を作る導入計画
- 結局どれから入れる？迷った時の即決ルール
- まとめ
この記事の独自テーマ：AgentOpsは「4レイヤー」で考えると速い
AgentOpsの道具はごちゃ混ぜで紹介されがちですが、実務では次の4レイヤーに分けると迷いが減ります。
この分類で読むと、自分の詰まりポイントに最短で刺さります。
- Gateway：全LLM呼び出しを一元化し、キー管理と予算制限をかける
- Tracing：どこで何が起きたかを追跡し、会話やエージェントの流れを再現する
- Evaluation：品質を数値化し、回帰を検知し、改善サイクルを回す
- Prompt/Knowledge Ops：プロンプトと仕様をバージョン管理し、関係者で更新できる状態にする
まず知っておくべき「壊れ方」7パターン
AgentOpsが必要になるのは、次のどれかが起き始めた時です。
該当が多いほど、いまが導入タイミングです。
- 再現できない不具合：ユーザー報告はあるが、ログがなく原因が追えない
- 品質の揺れ：同じ入力でも日によって精度が変わる
- 地味な劣化：プロンプトや外部データ更新で、少しずつ悪くなる
- ツール連携事故：外部APIや権限で失敗し、無限リトライや二重実行が起きる
- コスト爆発：長文化、再試行、無駄な呼び出しで請求だけ伸びる
- セキュリティ不安：誰がどのキーでどのデータに触れたか分からない
- 改善できない：良い悪いが感想戦になり、改修の優先度が決められない
注目ツール7選：AgentOpsの現場で実際に効くやつだけ
ここからは、上の4レイヤーに沿って紹介します。
各ツールは「一言結論」「刺さる場面」「最短の入り方」だけに絞ります。
1) LiteLLM（Gateway）
一言結論：LLM呼び出しの入口を統一して、予算とキー管理を握るためのAI Gateway。
刺さる場面
・複数のLLMプロバイダを使い分けたい（OpenAI系、他社モデル、ローカルなど）
・チームやプロダクト別に予算制限をかけたい
・ログ収集の方式を統一したい（後述のTracingへ渡す）
最短の入り方
1）まずは全リクエストをProxy経由にして、呼び出し経路を一本化
2）プロジェクト別キーを発行し、上限とアラートだけ先に付ける
3）後からキャッシュやルーティングを足していく
2) Langfuse（Tracing + Prompt Ops）
一言結論：オープンソースで始めやすい、トレースとプロンプト運用の土台。
刺さる場面
・まずは「何が起きたか」を追える状態にしたい
・セルフホストで運用したい、または将来オンプレも見据えたい
・プロンプトやバージョン管理をチームで回したい
最短の入り方
1）SDK導入でトレースを出す（まずは会話単位）
2）失敗ケースにタグとメモを付ける運用を始める（ここが効く）
3）プロンプトをバージョン管理して、変更理由とセットで残す
導入のコツ
「全てのリクエストを記録」から始めない方がうまくいきます。
まずは重要フロー（決済、問い合わせ、生成のコア）だけに絞り、運用が回ったら広げるのが安全です。
3) LangSmith（Tracing + Evaluation）
一言結論：トレースと評価をセットで回して、改善サイクルを作るなら強い。
刺さる場面
・LangChainやLangGraph周辺で開発している
・評価用データセットと回帰テストを回したい
・コストや失敗の原因をトレースで追いたい
最短の入り方
1）重要チェーンだけトレースして、失敗例を集める
2）評価データセットを作り、変更前後で比較する
3）改善したら評価を定期実行にして「戻り」を検知する
4) Phoenix（Arize Phoenix）（Tracing + Evaluation）
一言結論：オープンソースで「実験と評価」を回したい人向けの選択肢。
刺さる場面
・まずは無料で評価と可視化を始めたい
・チーム内で実験と検証の文化を作りたい
・LLMアプリのトラブルシュートを体系化したい
最短の入り方
1）トレースの導線を作り、失敗例を可視化する
2）まずは簡単な評価軸（正答、禁止語、根拠の有無）から始める
3）RAGなら、検索ヒットと回答の関係を見て改善する
5) Helicone（Tracing + Cost）
一言結論：Proxy型の導入で、コストと挙動の見える化を速くやるなら候補。
刺さる場面
・SDKを深く組み込みたくない、まずはProxyで計測したい
・コスト最適化の優先度が高い（どこで無駄が出ているか見たい）
・モデルやプロバイダを切り替えながら運用したい
最短の入り方
1）Proxy経由にして計測を開始
2）高コストのエンドポイントから改善する（長文化、再試行、無駄呼び出し）
3）キャッシュやルーティング方針を決める
6) Braintrust（Evaluation）
一言結論：評価とスコアリングを中心に、品質改善を回すためのプラットフォーム。
刺さる場面
・プロンプト改善が属人化していて、評価基準が欲しい
・社内の関係者に「改善した根拠」を見せたい
・回帰を早めに検知して、安心して更新したい
最短の入り方
1）まずは「良い例」「悪い例」を20件集める
2）採点基準を2つだけ決める（例：正確性、実用性）
3）更新のたびに同じセットで回帰チェックする
7) PromptLayer（Prompt Ops）
一言結論：プロンプトとエージェントの変更を「見える化」して、チームで回すワークベンチ。
刺さる場面
・プロンプトがコードの奥に埋もれて、誰も触れない
・ドメイン担当が改善したいのに、開発待ちになる
・変更履歴と結果を紐づけて管理したい
最短の入り方
1）主要プロンプトだけをテンプレ化して管理する
2）変更理由と期待効果を必ず残す（ここが回帰対策になる）
3）小さな評価セットで、変更の良し悪しを即判定する
おまけ：W&B Weave（開発者向けの計測と評価の道具箱）
Weaveは、生成AIアプリの入出力ログやデバッグなど、開発寄りの運用に刺さります。
すでにW&Bを使っているチームなら、評価やログを同じ土俵で扱いやすいのがメリットです。
独自テンプレ：AgentOps Scorecard（これだけ埋めると改善が進む）
ツールを入れても、見るべき項目が決まっていないと結局放置されます。
以下のスコアカードを、まずは週1で埋める運用にすると、改善が進みます。
AgentOps Scorecard（週次）
1) 成功率：主要フローの完了率（%）
2) 品質：人手評価 or 自動評価の平均スコア（例：1-5）
3) 根拠：根拠リンク付き回答の比率（RAGなら特に）
4) 速度：p95 レイテンシ（秒）
5) コスト：1セッションあたり平均コスト（円 or $）
6) 事故：インシデント件数（再現できたかも含む）
7) 改善：今週の変更点と、評価結果の差分7日間で最低限を作る導入計画
- Day1：重要フローを1つ決める（問い合わせ返信、要約、分類など）
- Day2：Tracingを入れる（LangfuseかLangSmithかPhoenix）
- Day3：失敗例を10件集め、タグ付けルールを決める
- Day4：評価軸を2つ決め、簡単な回帰セットを作る（20件）
- Day5：Prompt Opsを開始（PromptLayerやLangfuseのプロンプト管理）
- Day6：コストの上位要因を1つ潰す（長文化、再試行、無駄呼び出し）
- Day7：Scorecardを埋めて、次の改善を1つだけ決める
結局どれから入れる？迷った時の即決ルール
- とにかく早く可視化したい：Helicone（Proxy型）
- 無料かセルフホストから始めたい：Langfuse or Phoenix
- 評価まで含めて改善を回したい：LangSmith or Braintrust
- プロンプト運用が属人化している：PromptLayer（またはLangfuseのPrompt管理）
- 複数プロバイダを使い分けたい：LiteLLM（入口統一）
まとめ
AIエージェントは「作った瞬間がピーク」になりがちです。
本当に差が出るのは、壊れ方を先に想定し、計測し、評価し、更新を回すAgentOpsです。
まずはTracingを入れて、失敗例を集め、週次Scorecardで改善を回す。ここから始めるのが最短です。
