こんにちは。クラウドエース編集部です。

「画期的な生成AIアプリケーションを開発するぞ！」 その熱い思いとは裏腹に、いざ開発を進めてみると、なんだか手探り状態で、思ったように進まない…そんな悩みを抱えていませんか？

「LLM（大規模言語モデル）の出力がイマイチ安定しないなあ…」 「エラーが出ても、どこが悪いのかさっぱり…時間が溶けていく…」 「PoC（概念実証）は上手くいったけど、これを本当に使えるサービスにするには、どうしたらいいんだろう…？」

もし、あなたがこんな風に感じているなら、それは決してあなた一人だけの悩みではありません。生成AIを使ったアプリケーション開発の現場では、まさにこうした「手探り状態」から抜け出すための新しいアプローチが求められているんです。

この記事では、あなたの生成AIアプリケーション開発が「手探り」から脱却し、品質と開発速度をぐんと高めるための、とっておきの「3つの秘訣」と、それらを実際にどう活用していくかについて、一緒に考えていきましょう！

秘訣1：LLMの「ブラックボックス」を解明！”見える化”で挙動を把握

従来のソフトウェア開発とはちょっと勝手が違い、LLMの内部はまるで「ブラックボックス」。プロンプトを少し変えただけでガラッと出力が変わってしまったり、「なんでこんな答えになったの？」と首をかしげたりすることも、日常茶飯事かもしれません。

こんなお悩み、ありませんか？

• デバッグが難しくて、問題解決に時間がかかりすぎる。
• 出力の品質がなかなか安定せず、どう改善すればいいのか途方に暮れる。
• チームのメンバー間で情報を共有したり、同じ結果を再現したりするのが大変。

解決へのヒント：トレーサビリティとオブザーバビリティを確立しよう！

この「ブラックボックス」問題に立ち向かうための第一歩は、「一体中で何が起こっているの？」を正確に把握することです。具体的には、LLMへの入力（プロンプトやパラメータなど）から、LLMからの出力、さらには処理の途中で生まれるデータまで、しっかりと記録して後から追えるようにする「トレーサビリティ（追跡可能性）」。そして、これらの情報を分析して、システムがどう動いているのかを理解し、監視できるようにする「オブザーバビリティ（可観測性）」を高めることが、とっても大切なんです。

「具体的にどうやってトレーサビリティやオブザーバビリティを高めるの？」と思った方もいるかもしれませんね。例えば、LLM可観測性プラットフォームである「Langfuse」のようなツールを活用することで、LLMへの入力（プロンプトなど）、LLMからの出力、さらにはその間の処理やレイテンシ（応答時間）といった情報を詳細に記録し、まさに”見える化”することができるんです。 これにより、問題発生時の原因特定が迅速になるだけでなく、どのような入力がどのような結果に繋がりやすいのか、といった傾向をデータに基づいて把握し、具体的な改善アクションに繋げやすくなりますよ。

秘訣2：「勘頼り」は卒業！データで導く改善サイクル

生成AIアプリケーションの品質を良くしていく作業は、一度やったら終わり、というわけにはいきません。ユーザーからのフィードバック、実際に使われている状況、そしてLLM自体の進化に合わせて、改善を繰り返していく必要があります。

こんなお悩み、ありませんか？

• プロンプトの変更やファインチューニングの効果が、なんとなくでしか分からない。
• ユーザーからの貴重な意見を、どうやって具体的な改善アクションに繋げればいいか分からない。
• 「とりあえず動くものはできたけど、品質がなかなか上がらず、ユーザーに本当に価値を届けられているか不安…」

 
解決へのヒント：LLMOps/GenAIOpsを導入し、評価指標をバシッと決めよう！

「勘」や「これまでの経験」だけに頼った開発から一歩進んで、データに基づいて「次はこうしよう！」と決められるようにするためには、LLMOps (LLM Operations) や GenAIOps (Generative AI Operations) といった、生成AI開発・運用に特化した考え方がとっても有効です。

これには、例えば「何を達成できたらOKとするか」という評価指標をちゃんと決めること、ログやパフォーマンスデータを集めて分析すること、A/Bテストを実施してみること、そしてプロンプトもバージョン管理して進化させていくことなどが含まれます。

そして、LLMOpsやGenAIOpsを実践していく上で、一つ重要な考え方があります。それは、アプリケーション本体の開発サイクルと、LLMの応答品質を追求するプロンプト（やモデル）の開発・運用のサイクルを、意識して分けて管理するということです。

アプリケーションのユーザーインターフェースや基本的な機能は、ある程度安定したサイクルで開発・改修したいですよね。一方で、LLMの性能を最大限に引き出すプロンプトは、日々の発見やLLM自体のアップデートに合わせて、もっと頻繁に、そして柔軟にテストや改善を繰り返したいものです。

この二つを分けて考えることで、それぞれの専門性を活かしやすくなります。例えば、アプリケーション開発チームは安定した基盤作りに集中でき、プロンプトエンジニアやAI担当チームは、プロンプトのA/Bテストを頻繁に行ったり、新しいプロンプトのアイデアをすぐに試したりと、LLMの応答品質向上に特化した改善サイクルをスピーディーに回せるようになるんです。

もちろん、これらは完全に分離するのではなく、お互いに連携し、フィードバックを交換しながら進めることが大切ですよ。このように、それぞれの役割とサイクルを意識することで、より効率的かつ効果的に、データに基づいた改善を進めていくことができるようになります。

明確な指標に基づいて「こうしたらどうなるかな？」という仮説を立てて検証し、小さな改善をコツコツ積み重ねていくことで、アプリケーションの品質は着実に磨かれていきます。

秘訣3：「あの人任せ」から進化！チームで育てる開発文化を醸成

特に新しい技術分野では、「あの人がいないと、この部分はよく分からない…」なんていう風に、開発のノウハウが特定の人に集中しがちです。でも、それでは開発のスピードがなかなか上がらなかったり、その担当者さんがお休みの時にプロジェクトが止まってしまったりするリスクがありますよね。

こんなお悩み、ありませんか？

• 特定の担当者しか分からない「秘伝のタレ」みたいなプロンプトが存在している。
• 実験した結果や「こうしたら上手くいった！」という知見がチーム内で共有されず、他のメンバーが同じ試行錯誤を繰り返してしまう。
• 開発の進め方が人によってバラバラで、なかなかスケールしない。

解決へのヒント：実験管理と再現性の確保、そして何より共有する文化を！

チームみんなで効率よく開発を進めて、アプリケーションをどんどん良くしていくためには、実験の過程や結果、そしてそこから得られた「なるほど！」という気づきをきちんと管理して、チームのメンバー間でいつでも共有できるような仕組みが不可欠です。

具体的には、プロンプトや使っているモデルのバージョンを管理したり、誰でも同じ実験環境を再現できるようにしたり、そしてLLMの動きや評価の結果をみんなが見えるようにするツールを導入したり、といったことが考えられます。こうすることで、開発ノウハウが特定の人に偏るのを防ぎ、チーム全体の知識レベルと開発効率をグンと引き上げることができるんです。

「秘訣は分かった。でも、具体的にどうすれば…？」

ここまで、生成AIアプリケーション開発における「手探り状態」から抜け出し、品質と開発速度を高めるための「3つの秘訣」についてお話ししてきました。「トレーサビリティ」「オブザーバビリティ」「LLMOps」「データ駆動」…うんうん、確かに重要そうだ、というのはご理解いただけたかもしれません。

でも、 「具体的に、どんなツールを使って、どうやって実践したらいいの？」 「日々の業務に追われている中で、新しいことを勉強する時間なんて、なかなか…」 そう感じている方も、きっと少なくないのではないでしょうか？

理論を学ぶだけでは、なかなか現場の課題解決には繋がりませんよね。やはり、実際に手を動かし、その効果を「体験」することが、スキル習得への一番の近道です。

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もし、あなたがこれらの課題を本気で解決して、生成AIアプリケーション開発を次のステージに進めたい！と考えているなら、「Google Cloud x Langfuseで始めるGenAIOps！生成AIアプリケーション開発ハンズオンセミナー」が、その強力な味方になってくれるかもしれません。

このセミナーでは、こんなことが得られます！

本セミナーでは、まさにここまでお話ししてきた「トレーサビリティ」「オブザーバビリティ」「LLMOpsの実践」といった課題解決に直結する具体的な手法を、Google CloudのVertex AIと、LLM可観測性プラットフォームとして注目されている Langfuseという2つの強力なツール（そう、先ほど少し触れたLangfuseです！）を使いながら、ハンズオン形式で実践的に学ぶことができるんです。

• Vertex AIを使った効率的なLLMアプリケーション構築の基礎を体験できます。
• Langfuseを導入して、LLMの入出力や途中で生成されるデータを可視化し、追跡する方法を習得できます。
• 実際の開発現場で培われたノウハウを交えながら、精度を上げたり、問題が起きた時に素早く原因を特定したりするための具体的なテクニックを、ご自身のPCで手を動かしながら身につけることができます。
• Google Cloudの専門家や、LLMOpsの実践経験が豊富なエンジニアが、あなたの「ここが分からない！」「もっとこうしたい！」に直接お答えします。

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※Google CloudおよびVertex AIはGoogle LLCの商標です。
※LangfuseはLangfuse GmbHの商標です。