Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
LLM Observabilityによる 対話型音声AIアプリケーションの安定運用
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Hiroyuki Moriya
January 16, 2026
Programming
2
480
LLM Observabilityによる 対話型音声AIアプリケーションの安定運用
Hiroyuki Moriya
January 16, 2026
Tweet
Share
More Decks by Hiroyuki Moriya
See All by Hiroyuki Moriya
少人数プロダクト開発において SRE業務を増やさない工夫
gekko0114
0
160
音声データ解析パイプラインの Software Engineering / Context Engineering
gekko0114
0
270
IVRyエンジニア忘年LT大会2024 LLM監視の最前線
gekko0114
1
390
kueueに新しいPriorityClassを足した話
gekko0114
0
780
JobSet超入門
gekko0114
1
1.1k
Other Decks in Programming
See All in Programming
GC言語のWasm化とComponent Modelサポートの実践と課題 - Scalaの場合
tanishiking
0
120
AI活用のコスパを最大化する方法
ochtum
0
230
AWS Infrastructure as Code の新機能 2025 総まとめ 〜SA 4人による怒涛のデモ祭り〜
konokenj
10
3.4k
ロボットのための工場に灯りは要らない
watany
11
3k
AWS×クラウドネイティブソフトウェア設計 / AWS x Cloud-Native Software Design
nrslib
16
3.3k
AI時代の脳疲弊と向き合う ~言語学としてのPHP~
sakuraikotone
1
440
DevinとClaude Code、SREの現場で使い倒してみた件
karia
1
1.1k
PHP 7.4でもOpenTelemetryゼロコード計装がしたい! / PHPerKaigi 2026
arthur1
1
130
What Spring Developers Should Know About Jakarta EE
ivargrimstad
0
440
エンジニアの「手元の自動化」を加速するn8n 2026.02.27
symy2co
0
160
LangChain4jとは一味違うLangChain4j-CDI
kazumura
1
200
20260313 - Grafana & Friends Taipei #1 - Kubernetes v1.36 的開發雜記:那些困在 Alpha 加護病房太久的 Metrics
tico88612
0
220
Featured
See All Featured
The Curious Case for Waylosing
cassininazir
0
270
Mozcon NYC 2025: Stop Losing SEO Traffic
samtorres
0
180
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
320
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
110
Skip the Path - Find Your Career Trail
mkilby
1
86
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
490
The Language of Interfaces
destraynor
162
26k
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
62
52k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.4k
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
400
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.3k
Everyday Curiosity
cassininazir
0
170
Transcript
~ LLMプロダクトの信頼性を上げるには? ~ LLM Observabilityによる 対話型⾳声AIアプリケーションの安定運⽤ 2026/01/16 Hiroyuki Moriya
LLMを組み込むと、最⾼のプロダクトが作れる! 2
LLMを組み込むと、最⾼のプロダクトが作れる! 3
LLMプロダクトを 安定的にプロダクション運⽤するには? 4
5 LLMプロダクトの開発 LLM APIの監視・運用 Hiroyuki Moriya (X: @Yamori_ds) AI engineer
/ SRE ⾃⼰紹介
6 1. IVRyについて 2. プロダクトの課題 3. 解決策 4. まとめ アジェンダ
IVRyについて 7
confidential 会社紹介 8 会社名 代表取締役 事業内容 住所 資本⾦等 設⽴年⽉ 株式会社IVRy(アイブリー)
奥⻄ 亮賀(Ryoga Okunishi) クラウド型AI電話SaaS(アイブリー)の運営 〒108-0073東京都港区三⽥三丁⽬5-19 住友不動産東京三⽥ガーデンタワー10F 46.1億円(準備⾦含む) 2019年3⽉
9 電話⾃動応答サービス
10 システムアーキテクチャ
11 システムアーキテクチャ
12 システムアーキテクチャ
IVRyの技術スタック 13
電話は今でも最重要連絡⼿段 14
15 あらゆる業種‧企業規模のお客様に導⼊
Medical appointments Restaurant reservations Hotel bookings FAQ inquiries 様々なユースケースに対応している 16
17 1. IVRyについて 2. プロダクトの課題 3. 解決策 4. まとめ アジェンダ
ハルシネーションの 抑制 Challenge #1 会話速度の安定化 Challenge #2 LLM APIを本番運⽤する難しさ 18
耐障害性能の確保 Challenge #3
ハルシネーションの抑制 19
20 LLMはハルシネーションする Problem
困難は分割せよ 21 Solution
AI workflowによる実装 22 1つのタスクを複数のLLM componentで分割して処理する → validation‧error分析が⾏えるようになり、安定した結果を出⼒できる
23 AI workflowの⼀例
24 Output has changed LLM APIのアウトプットが 変動することがある
確認を怠らない 25 Solution
26 1. Test cases 2. Run consistency tests 3. Notify
/ record results LLM APIのアウトプットの⼀貫性を 定期的に監視する
⾃動 電話 e2e test 27
28
29
30
31 Merge code Deploy latest code Execute automated phone E2E
tests Monitor on Datadog LLM Observability 電話 e2e testをコードマージ時に 実⾏させる
32 Datadog LLM Observability による監視
会話速度の安定化 33
会話速度の不安定化は、ユーザー体験を損ねる 34 Problem
完璧を求めない 35 Solution
36 Fast, stable, and cheap Slower, more $$$ Stability &
performance > latest models 自分たちのユースケースに合っ たモデル選定をする。
システム監視を怠らない 37 Solution
38 Datadog Inferred Servicesによる 外部通信の監視
39 Inferred serviceを通して、多くのmetricsを監視できる
耐障害性能の確保 40
システム障害は多くの影響を引き起こす 41 Problem
LLM APIは不安定である 42 LLM API Status in one day
最悪の事態に備える 43 Solution
44 複数のLLM APIを利用して、 fallbackシステムを実装する LLM fallback strategy
45 緊急時の 電話転送機能
困難は分割せよ / 確認を怠らない 01 ハルシネーションの抑制 完璧を求めない / システム監視を怠らない 02 会話を自然な速度にするために
最悪の事態に備える 03 障害への対策 まとめ: LLMをプロダクト 運⽤するために 46
47 We are Hiring!