アイレット、LLMの品質とコストを可視化する「LLM Observability導入支援サービス」を開始

公開日:2026年03月20日

AI導入支援・コンサル

株式会社アイレットは、生成AIアプリケーションの動作を監視・分析する「LLM Observability導入支援サービス」の提供を開始しました。生成AIの活用が広がる中、回答の精度が不安定だったり、利用コストが見えにくかったりする課題があります。このサービスは、そうした「ブラックボックス」化したAIの内部を可視化し、運用の安定化とコスト最適化を支援します。

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ポイント

1
自社運用で年間31.2人日の工数削減を実証したノウハウを提供
2
回答の妥当性やプロンプトごとのコストをリアルタイムで監視・分析
3
コンサルティングから分析基盤構築、改善支援まで一貫してサポート

サービスの背景と目的

多くの企業で生成AIの実用化が進む一方、運用段階では「ハルシネーション（事実と異なる回答）」などの精度問題や、コスト構造の不透明さが導入の障壁となっています。アイレットは、こうしたAI特有の課題に対応するため、LLM Observability（LLM可観測性）に着目しました。これは、従来のシステム監視では捉えきれなかった回答の質や、詳細なトークン消費量を可視化する仕組みです。

自社での実証結果を基盤に

同社は、自社のクラウド支援サービス「cloudpack」のサポート業務で、既に同様の分析基盤を構築・運用しています。RAG評価フレームワーク「Ragas」と監視ツール「Datadog LLM Observability」を連携させることで、手作業による回答精度評価を自動化しました。その結果、月間約2.6人日、年間で31.2人日の工数削減を実現しています。今回のサービスは、この実践で得たノウハウを顧客環境に最適化して提供するものです。

具体的な支援内容

「LLM Observability導入支援サービス」では、LLMを利用したアプリケーションのパフォーマンスやコスト増加の要因をリアルタイムで監視できる環境の構築を支援します。主な監視項目は、入出力内容、トークン数とコスト、応答速度（レイテンシ）、エラー率などです。支援は、初期のコンサルティングから観測基盤の構築、そして収集したデータを元にした継続的な改善活動の技術支援までを含みます。利用料金は顧客の要望と規模に基づき、ヒアリング後に個別に算出されます。