ClaudeとChatGPTの使用状況を監視
ChatGPTとCodexは、リサーチ、コンテンツ作成、コーディングの日常ツールとしてClaudeと並ぶ存在になっています。Sumo Logicは詳細なメタデータ、コンテンツインサイト、監査証跡を提供し、ポリシーに違反するデータ共有の行動にフラグを立て、インシデントになる前に使用パターンを特定します。新たなツールをスタックに追加する必要はありません。
すべてのモデルにわたるコストと使用状況を追跡
チームが単一ベンダーを超えて成長するにつれ、エンジニアはLiteLLMのようなプロキシを通じてオープンソースや独自モデルにリクエストをルーティングし始め、コストもそれに伴います。これらのモデルへの可視性を持つことで、コストが予期せぬ請求になる前に、まだ明細の段階で無制限の支出を発見できます。
要約エージェント:明確なアラートコンテキストの提供
要約エージェントは、インサイトを引き起こした原因を自動的に説明し、主要なシグナルとコンテキストを強調表示することで、アナリストが迅速に範囲を評価し、対応の優先順位を付けられるようにします。
生のログを精査する時間を削減し、チーム間で即座に共有できる明確で実用的なサマリーを提供します。
自社開発のAIを観察する
カスタムAIアプリケーションには、インフラストラクチャの他の部分と同じオブザーバビリティ基準が必要です。OpenLLMetryはOpenTelemetryを拡張するオープンソースフレームワークで、エンジニアリングチームがLLM呼び出しのパフォーマンスボトルネックを特定し、異常なエージェントの動作を検知できます。カスタムアプリケーションは、チームがすでに使用している同じプラットフォーム上で、スタックの他の部分と同じパフォーマンスおよび信頼性の精査を受けます。
エージェントが何に接続されているかを把握する
エージェント型AIはモデルだけでは終わりません。エージェントはツール、プラグイン、MCPサーバーを呼び出し、本番データに独自にアクセスすることができます。Sumo Logicは、MCPサーバーのライフサイクルイベント(作成、削除、更新、ツールポリシーの変更を含む)を表面化し、すべてのアクションをそれを承認したAPIキーに紐付けます。これにより、説明責任なしに動作するものは何もありません。
なぜSumo Logicなのか
ビジネスで実際に稼働するAIのために構築された可視性
Sumo Logicはすでにテレメトリを単一プラットフォームで統合しています。AIにも同じ可視性を拡張することで、チームは新しいツールを習得したり、カスタムパイプラインを構築したり、AIの導入促進とコントロールの維持の間で選択を迫られることがなくなります。
AIの導入を加速
推測ではなく自信を持ってAIの使用をスケールさせましょう。組織全体でAIが実際にどのように使用されているかへの完全な可視性により、より多くのツールをより迅速に承認できます。
リスクへのエクスポージャーを低減
共有されたプロンプトが報告対象のインシデントになる前に、リアルタイム監視、すぐに使える検知ルール、ポリシー適用によって機密データの漏洩と不正アクセスを検知します。
コンプライアンス要件を満たす
組織が利用するすべてのモデルにわたる、すべてのユーザーおよび管理者アクションに対する正確な説明責任を持つ、包括的で検索可能な監査証跡を維持します。
より迅速に対応
調査時間を数時間から数秒に短縮します。Sumo Logic Dojo AIエージェントが、AI関連インシデントの完全なコンテキストを環境の他の部分と並べて提供し、インシデントを迅速にトリアージして解決できるようにします。
FAQ
まだ質問がありますか?
カバレッジはアプリによって異なります。Claude Compliance AppやChatGPT Compliance Appなどのコンプライアンスアプリは、会話の全コンテンツではなく、アクティビティログ、メタデータ、監査証跡に焦点を当てています。各アプリが収集する具体的なデータについては、アプリカタログの各アプリのドキュメントをご確認ください。
Sumo Logicは、専用のコンプライアンスアプリを通じてClaudeおよびChatGPT/Codexとの直接統合をサポートし、LiteLLM Appを通じて100以上のモデル全体の可視性と、OpenLLMetry Appを通じてカスタムLLMアプリケーションの可視性も提供します。
いいえ。各アプリはSumo Logic App Catalogから直接利用可能で、新しいツールなしにAIアクティビティを既存のワークフロー、ダッシュボード、保持ポリシーに組み込むように設計されています。
はい。LiteLLM AppとOpenLLMetry Appは、正式な調達プロセスを経ていない可能性のあるモデル使用を含む、エンジニアリングの実験から始まったAIアクティビティを表面化するように構築されています。インシデント時に発見するのではなく、ポリシーの管理下に置くことができます。