日本のPMのための実践メディア ── AI時代の実務に効く、読む・使う・試すを一つに。
ソウ著者・編集長

PM Tool Practice Playbook

PM向けAI Observability本番運用プレイブック

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。

AI ObservabilityOwner: PM-CompassVendor handoff: SaaS Radar
vendor-neutral runbook:このページは製品名・ランキング・おすすめ・料金・口コミを扱いません。製品探索はSaaS Radar、検証・運用手順はPM Compassという責務分担です。

Decision question

最初に答える問い

AI機能で問題が起きたとき、どのrun・tool call・handoff・input/outputが原因かを追跡し、再現caseとしてevalへ戻せるか

このカテゴリの100点評価基準・PoC設計を見る →PMツールPoC評価テンプレートへ進む →

Preflight

導入・検証前のチェック

  1. 1. workflow / run / conversationを追跡できるtrace IDとgrouping ruleを決める
  2. 2. model generation、tool call、handoff、guardrail、custom eventのどこまでspan化するか決める
  3. 3. traceへ含めてよいinput/outputと機微情報を定義する
  4. 4. latency・token/cost・tool error・guardrail breachのbaselineを取る
  5. 5. production incidentをeval datasetへ戻すownerとSLAを決める

Runbook

運用手順

  1. Step 1. release前に代表workflowをtraceし、期待するspan hierarchyとmetadataを確認する
  2. Step 2. 本番ではquality signal、error、latency、costを同じrun IDで相関できるようにする
  3. Step 3. 異常を検知したらtraceからfailure taxonomyへ分類し、再現inputを安全に保存する
  4. Step 4. 再現caseをeval datasetへ追加し、prompt/model/tool変更でregression testする
  5. Step 5. incident close時に『検知できたか』『原因追跡できたか』『再発防止evalが増えたか』を確認する

Evidence

残す証拠

  • trace / span IDsとworkflow version
  • model・prompt・tool version、latency、usage/cost
  • guardrail result・tool error・handoff sequence
  • incidentから追加されたeval caseと再発防止結果

Failure signals

運用失敗を疑うシグナル

  • ユーザー報告から該当runを特定できない
  • traceに機微情報が過剰保存されている
  • latency/costは見えるが品質failureと結びつかない
  • 本番failureがeval datasetへ戻らず同種事故を繰り返す

Sources

根拠にした一次情報

評価軸・運用ルールを設計するために参照した公式ドキュメントです。特定製品の推奨を意味しません。

次に使う

次のPM実務へ進む

横断検索で探す →
評価基準AI Observabilityの選定評価基準

100点評価基準とPoC項目へ戻る。

PoCPMツールPoC評価テンプレート

このrunbookを候補ツールの実データ検証へ落とし込む。

他カテゴリPM向けツール導入 実務プレイブック

他カテゴリのrunbookを確認する。