Observabilityのベスト(2026)
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A buyer's guide to the best Observability tools for monitoring logs, metrics, traces, and events across modern distributed systems and AI workloads.
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料金構成
Observabilityのベスト(2026)
- 1
KeywordsAI統一された開発者プラットフォームでLLMアプリケーションの構築、モニタリング、スケーリングを可能にする。5.0 (6) - 2
Guardian 自律アートリアンのセキュリティと管理プラットフォーム5.0 (5) - 3
Maxim AIエンドツーエンドプラットフォームによるAIエージェントの評価、モニタリング、改善4.8 (6) - 4
Weaveコードなしで使用できるAIワークフロー作成ツールとして、ビジネスが複数の大型言語モデル(LLM)を組み合わせて運用を自動化できる機能をつくります。4.8 (5) - 5
llm scoutブランドがChatGPT、Claude、Perplexity、またGoogle AI Overviewsなどでどのように表現されているかを監視4.8 (5) - 6
FoundryAIビジネスオートメーション用のAIエージェントを作成・評価・改善4.8 (4) - 7
Helicone AI1つのオールインワン観測性プラットフォーム。生産的LLMアプリケーションの観察、デバッグ、改善を行います。4.7 (6) - 8
Fiddler AIAI観測性とセキュリティプラットフォーム - MLおよびLLMアプリケーションの監視、説明、統制のための4.7 (6) - 9
Edwin AIIT運用におけるAIエージェント、インシデント発生・調査・解決の高速化を実現する。4.7 (6) - 10
Confident AILLM 評価プラットフォーム、DeepEval 上で構築された、テスト、モニタリング、AI アプリケーションの向上に対応する。4.6 (5)
KeywordsAIは、生産要件を満たすLMMアプリケーションを展開するための、開発者のためのプラットフォームを構築します。これは複数のモデル プロバイダーにアクセスするために単一のAPIゲートウェイ、そしてアプリケーションの実世界でのパフォーマンスを理解するためにチームに支援する内蔵の観察可能性、ログ記録、および評価機能を提供します。 このプラットフォームは、LLMを活用した製品を実行する必要性による経営上の負担を軽減するように設計されています。開発者は、待ち時間やコストを監視できます。また、debugのための促śを変更する機能もあります。 また、評価の実行とプロンプトリバーション管理も可能です。このような個別のツールを組み合わせることなく、これらの作業を実行できます。これにより、エンジニアチームがAI機能の開発に迅速に反応し、利用量の増加にも耐えることが可能になります。
- 複数のモデルの統一されたLLMゲートウェイ
- リクエストログとトレース
- コストとレイテンシモニタリング
- プロンプトのエクスペリメンテーションとバージョンコントロール
- 評価およびテストフローのワークフローウェイ
- SDKとAPI統合
Guardianは、自律型AIエージェントや知能システムを展開する組織の安全性を確保することを目的としたセキュリティー向けプラットフォームです。これは、不正利用防止、データ・ルーチュレーション防止、その他エージェントの予期しない動作を防止するためにモニタリング、ポリシー強制、リスクコントロールを提供しています。 Guardianは、ビジネスと法規制要件に沿った状態を維持するために、ガードレールや可視性を企業や開発者が、エージェントワークフローを構築する必要がある際に提供します。GuardianはAIモデル、ツール、エンドユーザーとの間でリアルタイムでセキュリティチェックを実施およびアカウントトレールを生成するように設計されています。 Guardianでは、行動分析と構成可能なポリシーを組み合わせて、チームがセキュリティと運用的なリスクに触れることなくAIの採用を拡大することができるよう支援します。
- エージェント動作の監視
- 可処分セキュリティポリシー
- AIワークフローの脅威検出
- 監視ログとレポート
- 自治行動のガイドレール
- AIエージェントフレームワークとの統合
Maxim AIは、信頼性のあるAIエージェントやLLMアプリケーションを開発チームに迅速にリリースするための開発プラットフォームです。このプラットフォームでは、プレモットエンジニアリング、評価、モニタリング、データセット管理を統合させて、品質を測定しながら急速に開発が進みます。 プラットフォームでは自動評価と人間による評価を、複数のモデルとプログラムにわたってサポートしています。これは、エンジニアがプロダクションにおける出力の比較、遷移の検出、そしてエラーの追跡を行うことを可能にしています。これはクロス関連的なコラボレーションに設計されています。ワークフローが技術的専門家だけでなく、非専門家の利益者がテストとレビューに貢献できるように、両方の参加を可能にします。 マキシムは、チャットボット、コピルート、ボイスエージェント、多ステップの意思決定フローなどを構築しているチームがよく利用していますが、その構築には、変化する質問、モデル、ユーザ入力に一貫したパフォーマンスを確保する必要があります。
- プロンプティングPlaygroundおよびバージョニング
- 自動化されたエージェントおよびLLMの評価
- 生産性向上とトレース
- データセットの調整および管理
- ヒューマンレビューおよび注釈ワークフロー
- マルチモデルおよびマルチパブリッシャー対応
ウェーブ (Weave) は、機械学習モデル (LLM) の大規模な言語モデルアプリケーションを追跡および最適化するための監視と評価プラットフォームです。ウェーブはLLM評価官やカスタムスコーラの使用によるアプリケーションレスポンスのトレース、メトリクスの収集、評価のためのツールを提供します。このプラットフォームの主な機能には、セッショントレース、LLMコール、ツールコール、およびカスタムエージェントへの手動インストルメンテーションがあります。 このプラットフォームでは、一般的なSDKやハーネス、カスタムエージェント可視性と連携が可能です。WeaveはPythonとTypeScript用のライブラリを用意しており、そのプラットフォームをインストール・使用するためのものです。このプラットフォームはWeights & Biasesのサービスを利用しており、W&BアカウントとAPIキーが認証に必要です。 ユーザーはWeaveのUI上でLLMへの呼び出しをトレースし、入力と出力をレビューし、エージェントの指標を確認できます。ただし、名前から推測されるように、WeaveはノーコードのAIワークフロー作成者ではありません。このようにして、WeaveはLLMアプリケーションの自動化と評価をサポートしています。
- エージェントのトレーシングと指標の収集
- カスタムエージェントの動作性
- LLMのトレーシングと評価
- OpenTelemetry spanサポート
- Weights&Biases(W&B)のインテグレーション
- PythonおよびTypeScriptのライブラリ
LLM Scoutは、生成型検索の時代に作られたブランドモニタリングツールです。 company、製品、競合他社が、主なAIアシスタントと答え用エンジンに何度も言及されているかを追跡して、 marketer、SEO チームは、このトラディショナルアナリティクツールが見逃しているチャンネルに対して、可視性を得ることができます。 このプラットフォームでは、ChatGPT、Claude、Perplexity、GoogleのAIオーバービューや他のAIシステムの再帰的プロンプトを実行し、話題シェア、Sentiment、引用元、時間の変化に関するレポートを生成します。 チームは、コンテンツ戦略を改善し、競合企業が代わりに推奨されているギャップを認識し、大きい規模の言語モデルへの最適化の効果を測定するために、これらの洞察を使用できます。
- ブランドおよびライバル企業言及のトラッキング
- ChatGPT、Claude、Perplexity、そしてAI Overviewsをモニタリング
- 感情分析およびシェア率分析
- 引用およびソースの可視化
- カスタムプリモントトラッキング
- 歴史的トレンドレポート
ファウンドリーエーアイは、実際のビジネスフローウォークを処理するAIエージェントの開発プラットフォームです。エージェント デザイン、テスト、継続的な改善のツールを組み合わせて、チームは別々のシステムをくっつけないことなく、プロトタイプから生産機器まで迅速に進めることができます。 このプラットフォームでは、開発者がエージェントのパフォーマンスを定義されたタスクへの比較検討によって評価することができ、その結果を経て行動を改良できるように、評価を行うことを主眼に置いています。これにより、顧客サポートの自動化、内部作業、か細かな知識作業の自動化を目的とする組織に適しています。 フォンダリーエーアイは、完全にソースからから機械学習エージェントを建てるのほうが遅いが、ノーコードビルダーでは管理ができない技術チームの方に適したソリューションです。
- エージェント構築環境
- 評価とテストツール
- パフォーマンスモニタリング
- ワークフロー自動化サポート
- 迂回性向上ループ
- ビジネスシステムの統合
Helicone AIは、特にLLM（大規模言語モデル）を搭載したアプリケーション向けに開発者向けのオブザビリティプラットフォームです。 リクエスト、リソース、コスト、レイテンシーなどの情報を、プロバイダー横断してキャプチャすることで、エンジニアチームはプロダクション環境におけるLLMフィーチャーの動作を統合された視点で把握できます。 ログだけではなく、推論要素をデバッグ、多ステップエージェントワークフローをトレース、評価を実行、ユーザーごとの使用状況を追跡するツールまで、ヘリコンは提供しています。 チームではデータによる推論の予測と不正解の検出や使用コストを規制し、ワークフローに対する変更をデータによって行うことができます。 このツールは、軽量プロキシまたは非同期ロギングを用いた形で、人気のモデルプロバイダーとフレームワークとの統合をサポートしています。これにより、既存のスタックに追加することが簡単で、主要なコード変更を伴う必要がなくなります。
- リクエストとレスポンスのロギング
- コストとトークン使用のトラッキング
- プロンプト管理とバージョニング
- エージェントとセッションのトレース
- カスタム評価とダッシュボード
- ユーザーとレート制限の分析
エンタープライズプラットフォームであるFiddler AIは、プロダクションで稼働中の機械学習モデルの監視、分析、およびセキュリティをサポートするチームに助けを貸します。Lチューンワードモデル(LMM)やジェネレティブアイルームメントのリスクからモデルのパフォーマンス、データドラフト、偏り、品質問題に関する可視性を提供します。ハロウィンシン、指令投入、および安全な出力に対するリスクを防ぐセーフガードも提供されます。 機械学習 エンジニア、データサイエンティスト、リスクおよびコンプライアンスチーム向けに設計されたFiddlerは、説明可能性、リアルタイムモニタリング、ギャラードラيلを1つのワークフローに組み合わせます。このツールは、一般的な機械学習パイプラインおよびクラウド環境と統合され、組織は大規模な責任あるAI実践の運用を支援いたします。
- モデルパフォーマンスの漂流監視
- LLM幻想と安全性の検出
- 暗示された投票保護および脱走対策
- 説明可能なAIと根因分析
- 偏りの評価と公平性評価
- 生産AIのダッシュボードと警告
Edwin AIは、IT運用用のAIエージェントで、インシデント発生、調査、解決の高速化を目的としたツールです。 ITチームはこのツールを利用して、システムの調査、影響の理解、修正、既存ツールへの適用を一括管理できるようになります。 Edwin AIはアラートの相関化、アラートノイズの軽減、root causeの自動推測、remediationの自動実行や予測分析から解決までを一連のプロセスで対応します。 このツールは、30種類のカテゴリに跨る3000種類以上のツールと相互運用可能であり、リアルタイムなアクセス可能な情報提供と情報 siloを排除することが可能です。 Forrester調査で、Edwin AIは組織が313％のROIを得られることも判明し、6月以内に還元が可能にしました。
- アラート間の相関化とノイズの軽減
- AIによりroot causeの提案
- 自然言語でインシデントのサマリー
- ITSMや観測可能性プラットフォームとの統合
- 自動化されたtrouble shootingフロー
- 過去のインシデントからの知識の充実
Confident AIは、大規模言語モデルの開発に対する評価と観察性プラットフォームです。DeepEvalのオープンソースフレームワークを活用して、大規模言語モデルの開発に従事するチームに対する統一されたワークスペースを提供しており、プロンプト、アーキテクチャ、および取得パイプラインに対してベンチマーク、リグレッションテスト、および品質制御チェックを実行します。 プラットフォームではエンジニアが製品をリリースする前に、ホロシネシス、プランプットリグレッション、およびレートリーヴャールファイルに遭遇するのを防ぐことができます。また、実際のユーザーとのインタラクションを追跡するためのリリースモニタリングを提供します。これにより、チームではデータセットを統合、テストレポートを共有し、測定可能なフィードバックでプランプットを反復するのではなく、何にも知らなかったとして推測するのではなく、プロンプトに反復することができます。 [Confident AI]は、構造化された、指標を活用したアプローチを取り入れたLLMの品質保証に対するアプローチが必要な開発者、機械学習エンジニア、QAチームを対象にしている。アドホックの手動レビューではなく、指標に基づいた品質保証の方法を求めているのである。
- DeepEval-powered 評価 メトリクス
- プロンプトとモデルのリグレッションテスト
- RAG ならびにリトレーブル評価
- 生産トレースおよびモニタリング
- データセット およびテストケース マネージャ
- 評価結果のチーム協力
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