Governance
導入前に決める運用ルール
- trace内PII/secretのredaction rule
- trace閲覧・export・retention権限
- alert severity・owner・incident escalation policy
ソウPM Tool Evaluation Framework
製品名から探し始める前に、PM / Product Opsが自社のJob、成功条件、PoCで取る証拠、運用ルールを固定するためのカテゴリ別presetです。
PMのJob: 本番AIのtrace・latency・cost・tool call・feedback・safety signalを一つの障害/改善ループへつなぐ
最重要の判断: 本番品質が悪化した時に、どの入力・model/prompt・tool・latency/cost・guardrailが原因か短時間で切り分けられるか
Primary query: PM AI Observability ツール 選定 評価基準
Scorecard preset
候補製品を見る前に重みを固定し、PoC後も同じ重みで判定します。点数は「印象」ではなく、右列の証拠を取得できたかで付けます。
| 評価軸 | 重み | 候補点 | 必要な証拠 |
|---|---|---|---|
| Trace・Context correlation | 25 | __/25 | request→model/prompt version→handoff→tool call→responseまで一つのtraceで追い、関連user/session/contextへ戻れる |
| Quality・Safety production signals | 20 | __/20 | user feedback、refusal、guardrail、fallback、failure taxonomy等を本番traceへ関連付けてsegment別に監視できる |
| Latency・Cost・Reliability monitoring | 20 | __/20 | model/tool別latency、token/cost、error、retry、timeoutを可視化し、regressionやrunawayを検知できる |
| Privacy・Retention・Access | 20 | __/20 | prompt/response/tool payloadのredaction、retention、role access、exportを機密度に応じて制御できる |
| Incident→Eval feedback loop | 15 | __/15 | 本番failureをissue・eval dataset・回帰caseへ戻し、修正後の再評価まで追跡できる |
PoC preset
デモで説明を聞くだけではなく、自社に近いデータ・権限・失敗条件で証拠を取ります。
Implementation Playbook
AI機能の本番traceを、品質・安全性・latency・cost・incident→eval feedback loopへ接続するための実務runbook。
Governance
Adoption
Renew / Exit
これらが継続する場合は、契約更新を自動継続せず、利用率・Outcome・運用コストを再評価します。
Saved Workflow
進捗はこのブラウザのlocalStorageだけに保存します。候補製品名・評価点・PoC結果・Evidence本文は保存しません。