## 要約
企業が大規模言語モデル（LLM）を導入する中で、信頼性とガバナンスの重要性が増しています。特に、AIの決定プロセスを追跡できないことが問題視されており、透明性が欠如すると、業務や法令遵守に支障をきたす可能性があります。例えば、ある大手銀行が導入したLLMでは、18％の重要なケースが誤って処理されたことが後に発覚しました。この事例は、観察可能性がなければAIの信頼性を担保できないことを示しています。
観察可能性は、AIシステムの信頼性を確保するための基盤です。企業はまず、成功の定義を明確にし、その後にテクノロジーを選定する必要があります。これにより、実際のビジネス成果に基づいたプロジェクトの設計が可能になります。また、AIシステムには、入力、政策、成果の三層からなる構造化された観察スタックの導入が推奨されます。
最後に、サービス信頼性エンジニアリング（SRE）の原則を適用し、重要なワークフローに対する目標SLO（サービスレベル目標）を設定することで、AIの信頼性と運用の精度を向上させることができます。これにより、企業はAIシステムのパフォーマンスを向上させ、ビジネス価値を最大限に引き出すことが期待されます。
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## 編集部コメント
AIの進化は私たちの働き方や創造性に新しい可能性をもたらしています。この動向がどのように発展していくか、引き続き注目していきましょう。
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**元記事**: [https://venturebeat.com/ai/why-observable-ai-is-the-missing-sre-layer-enterprises-need-for-reliable](https://venturebeat.com/ai/why-observable-ai-is-the-missing-sre-layer-enterprises-need-for-reliable)
**公開日**: Sat, 29 Nov 2025 19:00:00 GMT
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*この記事はAIアシスト編集により作成されています。*
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