--- title: "Langfuseで始めるLLMOps実践ハンズオントレーニング" date: "2026-09-09" time: "06:00" location: "Tokyo (Japan)" category: "Live Training" --- # Langfuseで始めるLLMOps実践ハンズオントレーニング ### 〜 アプリの可視化・評価・プロンプト管理を徹底解説 〜 --- ### > **「ブラックボックスなAI」から、「全てをログで説明できるAI」へ。** > AIエージェント開発の本番運用（プロダクション）課題を、Langfuseを用いた実践型ワークショップで一気に解決！ --- LLMやAIエージェントを活用したプロダクト開発において、最大の難所は「本番運用（プロダクション）」にあります。 * **内部動作のブラックボックス化**：AIエージェント内で、どのツールがどのように呼び出されたかわからない * **デグレードの恐怖**：プロンプトやモデルを変更した際、本当に全体の精度が向上したかを確信を持てない * **異常検知の不備**：スコープ外のリクエストや、ユーザーからの不満・反論をどう検知してフィードバックループを回すか 本トレーニングは、世界中で急速に採用が進むLLMOpsプラットフォーム「Langfuse」の公式ワークショップ（*The AI Engineering Loop, End to End*）の構成に準拠。TypeScriptとOpenAI API、そして2つのローカルツールを組み合わせた「ITサポートエージェント（*Dad IT Support Agent*）」をベースアプリとして使用し、実際に手を動かしながら課題を解決します。 ### 本ワークショップで得られるスキル・実践内容 1. **全ステップのトレース（動作可視化）**：エージェントの内部挙動をすべてログ化 2. **プロンプトの完全管理**：コードからの分離、バージョン管理、再デプロイ不要の切り替え 3. **LLM-as-a-judgeによる本番モニタリング**：異常値やネガティブフィードバックの自動検知 4. **テストデータセット構築 & Experiments**：データセットを用いた一括テスト・自動評価 5. **品質改善ループの完全マスター**：「変更 → 再実行 → 比較 → 出荷判断」のAIエンジニアリングループを体験 --- ### 開催概要 | 項目 | 詳細 | | :--- | :--- | | **イベント形式** | 実践ハンズオントレーニング（オフライン開催） | | **日時** | **2026年9月9日（水） 15:00 – 18:00**（受付開始 14:30〜） | | **会場** | **ミッドタウン東京（六本木）**
（〒107-0052 東京都港区赤坂9-7-1） | | **参加費** | 無料（事前登録制） | | **持ち物** | ノートPC（事前に環境構築を完了させてご参加ください） | --- ### タイムテーブル | 時間 | モジュール | 内容 | | :--- | :--- | :--- | | **15:00 – 15:10** | **Module 00: Setup** | 開発環境およびAPIキー等のセットアップ確認 | | **15:10 – 15:25** | **Module 01: Base App** | サンプルアプリ（ITサポートエージェント）の基本動作確認 | | **15:25 – 15:45** | **Module 02: Tracing** | Langfuseを用いた可観測性（ログ・トレース取得）の確保 | | **15:45 – 16:10** | **Module 03: Prompt** | プロンプトの完全管理・コードからの分離・動的デプロイ | | **16:10 – 16:30** | **Module 04: Monitor** | 本番環境における異常・ネガティブフィードバックの自動検知 | | **16:30 – 16:50** | **Module 05: Dataset** | 検証用・テスト用データセットの構築 | | **16:50 – 17:15** | **Module 06: Experiment** | データセットに対する実験（一括テスト）の実行 | | **17:15 – 17:45** | **Module 07: Eval.** | プロンプト比較と自動スコアリング（ルールベース & LLM-as-a-judge） | | **17:45 – 18:00** | **Module 08: Wrap-up** | まとめ：自社プロダクトへのAIエンジニアリングループ適用 | --- ### 参加条件・事前準備 当日はハンズオン演習時間を最大限確保するため、**必ず事前に以下の準備をお済ませのうえ**ご来場ください。 #### 1. 開発環境 * **Node.js**（LTS版推奨）および **npm** が動作するPC * **Git**（コマンドライン操作が可能なこと） * **コードエディタ**（VS Code等任意の環境。AIコーディングアシスタントの利用も可ですが、コア演習部分は手動実装を推奨します） #### 2. APIキー・アカウント発行 * **OpenAI API Key** * `platform.openai.com` にて発行。アプリ実行に加え、Langfuse上のLLM-as-a-judge評価用モデルとしても使用します。 * **Langfuse アカウント & プロジェクト** * Langfuse Cloud（無料プランで受講可能）に登録し、プロジェクトを作成してください。 * **`Settings -> API Keys`** から `Public Key` および `Secret Key` を取得しておいてください。 #### 3. 演習の進め方について * 本ワークショップでは、公式リポジトリ（`langfuse/langfuse-workshop`）を `git clone` し、各モジュールのチェックポイントタグ（例: `checkpoint/02-tracing`）を `checkout` しながら進めます。 * 各章は「**タグ切り替え → 不足コードの追加実装 → Langfuseダッシュボードで確認**」の流れで進行します（途中の章からでも追いつける設計です）。 * APIキーはリポジトリ直下の `.env` ファイルに設定し、ローカルで `npm run dev` を実行してブラウザから操作します。 > **ご注意（社用PCのネットワーク制限について）** > 企業配布のPCでご参加の場合、セキュリティ設定等で `npm install`、OpenAI API、Langfuse Cloud への通信がブロックされないか事前にご確認ください。 --- ### 講師紹介 #### 嘉門 延親 氏 **ガオ株式会社** / 代表取締役 > クラウドおよびデータ基盤などの分野において20年以上の経験をもち、近年ではMirantisおよびAivenのカントリーマネージャーとして日本における戦略的計画とその展開を実現。2024年10月、ガオ株式会社の設立に合わせて代表取締役に就任。 --- ご登録・ご参加お待ちしています！