SnowflakeのML/AI Observabilityを本番目線で検証する

SnowflakeのAI/ML Observability（Cortex, Model Registry）を実務的なワークロードで検証。スコア、ドリフト値、トークン数などの実測値に基づき、本番運用における有用性を評価する。

• Snowflakeは、生成AIアプリとMLモデルの本番運用における「静かな劣化」を検知・監視するObservability機能を提供します。
• 生成AIアプリにはCortexとTruLens、MLモデルにはmodel monitorがそれぞれ専用の可観測性機能として用意されています。
• AI Observabilityは、生成AIアプリのコンテキスト関連性や幻覚（ハルシネーション）などを、ML Observabilityはモデルのドリフトや性能低下を監視します。
• 架空のSaaS「SnowflakeDesk」の事例を用いて、料金改定によるMLモデルの精度低下や、上位LLMへの切り替えによる回答の信頼性低下を実データで観測・解説します。