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
Datadog LLM Observabilityで実現する 安全なLLM Usage 管理
Search
Brown
May 31, 2026
Programming
39
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Datadog LLM Observabilityで実現する 安全なLLM Usage 管理
Japan Datadog User Group Meetup#17@沖縄 / 2026年5月28日の登壇資料です
Brown
May 31, 2026
More Decks by Brown
See All by Brown
SIGQ Company Deck 2025-08
3150
0
55
SIGQ におけるベクトル DB と Reranker の利用
3150
0
62
SIGQ Introduction Aug-2025
3150
0
200
20250623 Findy Lunch LT Brown
3150
0
1.2k
個人開発のAIツール活用_LT_Night_-_Brown.pdf
3150
0
1.1k
マルチクラウドCDNで高い耐障害性を持つKARTEのコンテンツ配信を実現する技術
3150
0
1.1k
Technologies that enable robust KARTE content delivery through a multi-cloud CDN
3150
0
170
Other Decks in Programming
See All in Programming
作って学ぶ、 JSX (TSX) ランタイムの基本
syumai
7
1.6k
Hunting Vulnerabilities in Symfony with LLMs
vinceamstoutz
0
540
Lemonade + Foundry Toolkit でお手軽アプリ開発
seosoft
1
340
Strategic Design in the Frontend: Moduliths & Micro Frontends @DDDEurope
manfredsteyer
PRO
0
100
不変条件と整合性境界—ビジネスが決める設計判断と実現パターン / Invariants and Consistency Boundaries
nrslib
13
4.7k
セキュリティの専門家じゃなくてもできる。「セキュリティ意識」をアップデートして サプライチェーン攻撃への耐性を高めよう。
tk3fftk
5
760
JavaDoc 再入門
nagise
1
350
Creating Composable Callables in Contemporary C++
rollbear
0
130
Inside Stream API
skrb
1
720
Vue × Nuxt × Oxc どこまで使える?実運用の現在地
andpad
0
250
ローカルLLMを使ってB2Bサービスを作っていての学び
yaotti
0
170
CSC307 Lecture 17
javiergs
PRO
0
320
Featured
See All Featured
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
700
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.3k
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
160
Skip the Path - Find Your Career Trail
mkilby
1
150
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
970
HTML-Aware ERB: The Path to Reactive Rendering @ RubyCon 2026, Rimini, Italy
marcoroth
1
200
Deep Space Network (abreviated)
tonyrice
0
170
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
3
410
Bash Introduction
62gerente
615
220k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
730
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.5k
Transcript
LLM Observabilityで実現する 安全なLLM Usage 管理 1 Japan Datadog User Group
Meetup#17@沖縄 / 2026年5月28日 株式会社SIGQ 代表取締役 金築 敬晃
2 会社概要 会社名 株式会社SIGQ(シグキュー) 所在地 〒305-0031 茨城県つくば市吾妻2-5-1 つくば市産業振興センター203号室 代表取締役CEO 金築
敬晃 設立 2024年8月20日 事業内容 インシデントマネジメントAI「Incident Lake」 意思決定支援・組織定着 認証 ISMS 27001 SOC 2 Type 1 保証報告書を受領済み (Incident Lake) Mission 信頼性を設計する SIGQは、インシデント対応の 支援を通じて、単なる運用を超 えた「信頼性の設計」を提供。 開発者が本質的な価値創造に集 中できる環境を実現し、企業の 成長と社会的意義の両立に貢 献。 株式会社SIGQ
3 TOPICS プレシリーズAで総額1.53億円 の資金調達を実施 J-KISS型新株予約権と金融機関か らのデットを組み合わせ、 総額1億5,300万円を調達。 みずほキャピタル、SMBCベンチ ャーキャピタル、三菱UFJキャピ タルに加え、プレイド、マネーフ
ォワード、PKSHA Technology等 の成長を牽引した個人投資家も参 画 。 調達資金の用途:Go-to-Market(GTM)戦略の本格始動 エンタープライズ組織の立ち上げ マーケティング投資の拡大 パートナーシップによる「運用のラストワンマイル」の資産化 株式会社SIGQ
私:Webサービスのインシデント対応に詳しい 4 【経歴】 マネーフォワード→プレイド→SIGQ 一貫して全社横断のSRE / Incident Manager 【バックグラウンド】 筑波大学大学院修了(情報工学)
専門はデータベースと分散システム 【発表】 ・Datadog Summit Tokyo 2024 ・Fastly Yamagoya 2024 ・PagerDuty Summit 2023 etc... 株式会社SIGQ 株式会社SIGQ 代表取締役 金築 敬晃
5 Incident Lakeとは何か 既存運用ツールはそのまま。その上に乗る意思決定支援レイヤー。 Incident Lake AI インシデント・インテリジェンス層 マネージャー /
意思決定者 既存ツール Slack / Microsoft Teams / Datadog / Jira / Notion / Google Drive / Share Point / OneDrive / Box... 即座に統合・要約 散在する情報を AI がリアルタイムで束ね、 「今何が起きているか」を全員が把握 過去事例から最適解 蓄積された自社の対応ログを基に、AI が次 の一手を提示 報告書まで自動生成 社内用レポート、当局報告ドラフト、ポス トモーテムを宛先毎に自動作成 1 2 3 株式会社SIGQ
Incident Lake で求めるLLM Observability 6 コストの急増を防ぐ コストそのものはLLM Provider側のBillingで見ている →急増を即座に検知し、状況把握・対応をしたい モデルごとの利用量トレンドを把握する
Gemini, Opus etc...の各モデルを提供していて、ユーザーが自身で切 り替えられる →モデルごとの利用量トレンドを把握することで、使われていないモ デルの廃止や、新しいモデルの追加を行う 株式会社SIGQ
LLM Observability は便利だが、 気をつけないと危ない 7 そのまま普通に使うと、 プロンプトに含まれるデータがそのままDatadogに送られてしまう 問題点 センシティブなデータがDatadogに渡ってしまう Datadogの利用規約ではそもそもPIIを含むセンシティブなデータ
を送るのを非推奨としている かつ、社内の情報統制的にも問題がある 株式会社SIGQ
LLM Observability でセンシティブな プロンプトが入るのを防ぐ方法① 8 方法①:そもそもプロンプトを 送らない(推奨) 「llm_observability span- processing」などで検索すると出
てくるが、以下のようなコードで そもそも送らないようにする const tracer = require('dd-trace'); const llmobs = tracer.llmobs; function maskProcessor(span) { for (const m of span.input || []) m.content = ""; for (const m of span.output || []) m.content = ""; return span; } llmobs.registerProcessor(maskProcessor); 株式会社SIGQ
LLM Observability でセンシティブな プロンプトが入るのを防ぐ方法② 9 方法②:Secret Scanningを使う 「プロンプトは送ってもいいが、 PIIは除きたい」というケース カバレッジ100%は無理だし、
対応漏れが起きるので、 ①の方がベター 株式会社SIGQ
茨城県つくば市吾妻2-5-1 つくば市産業振興センター203 号室 company.sigq.io See you in NY 株式会社SIGQ 10
株式会社SIGQ