Langfuse
AIアプリケーションを開発するチームのための、オープンソースのLLMエンジニアリングプラットフォーム —トレーシングとオブザーバビリティ、プロンプト管理、評価、データセット、プレイグラウンドを提供
Langfuseは、製品内のAI機能の開発・監視・評価・デバッグをチームが行えるようにする、オープンソースのLLMエンジニアリングプラットフォームです —すべてのLLM呼び出しをトレースし、プロンプトをバージョン管理し、評価を実行し、データセットでテストします。すべてセルフホストでも、ホスト型クラウドでも利用できます。2026年7月時点でGitHubスター31,154を獲得しており、コア部分はMITライセンス、TypeScriptで構築され、Y CombinatorのW23バッチ出身です(2026年1月にClickHouseの一部になりました)。AI製品を出荷する創業者にとって、これは「自分のモデルは本当に思った通りに動いていて、良くなっているのか?」という現実的な問いに答えてくれます —ただし、それが改善するのは製品そのものであり、その到達範囲ではありません。Langfuseは、あなたのAIが鋭くなったことは教えてくれますが、あなたの製品が存在することを誰にも伝えてはくれません。
Langfuseとは
Langfuse(github.com/langfuse/langfuse)は、AI機能の裏側にあるエンジニアリング作業のための、オープンソースのプラットフォームです。通常のアプリにはログとエラートラッキングがありますが、LLMを使ったアプリにはもっと曖昧な問題があります —モデルの出力は変化し、プロンプトはドリフトし、「これは良いのか?」はグリーンチェックではなく判断の問題になります。Langfuseはその作業に居場所を与えます —アプリに計測を組み込むと、各LLM呼び出しをトレースし、プロンプトを保存・バージョン管理し、評価を実行し、保存済みのデータセットに対して変更をテストできます。TypeScriptで構築され、コア部分はMITライセンスで、数分でセルフホストするか、Langfuse Cloud上で動かすことができ、Y CombinatorのW23バッチ出身です。
- トレーシングとオブザーバビリティ —ユーザーセッションの裏にあるすべてのLLM呼び出し、検索、エージェントのステップを確認できるので、なぜ応答がおかしくなったのかをデバッグできます。
- プロンプト管理 —プロンプトをハードコードする代わりに、一元管理してバージョン管理・反復改善でき、アプリにレイテンシを追加しません。
- 評価とデータセット —LLM-as-a-judge、コードチェック、あるいは人手によるラベル付けで出力をスコアリングし、出荷前に保存済みのテストセットに対して変更をベンチマークできます。
- オープンソースかつセルフホスト可能 —自分のインフラ上で動かせます。それを望まない場合は、ホスト型クラウドや有料のエンタープライズ層も用意されています。
Langfuseが創業者のスタックのどこに収まるか
Open SaaSやSaaSスターターキットのようなキットで作り、そこにLLMをコア体験として組み込む —そんなAIネイティブ製品を出荷する創業者は増え続けています。Langfuseは、そこにある本当のギャップを埋めます。AIの部分をブラックボックスではなく、観測・改善可能なものにしてくれるのです。これは重要なことです。静かに劣化するAI機能は、目に見えないリテンションの漏れだからです。AIで開発しているのなら、モデルの品質を計測し引き締められることは、間違いなく仕事の一部です。
ただし、そのレバレッジが何に効くのかは正確に理解しておく価値があります。Langfuseは、あなたの製品の内側 —すでに使っている人に対してAIが何をするかという品質— に働きかけます。そもそもその「誰か」を連れてくるという、より難しい別の問題については、何も語ってくれません。
Langfuseがやってくれないこと、そして作ったものを育てる方法
Langfuseは、今週あなたのAIが鋭くなったことは教えてくれますが、新しい人が一人でもあなたの製品の存在を知ることには繋がりません。優れたトレースがあっても、ポジショニングを書いてくれるわけでも、ページを上位表示してくれるわけでも、ユーザーが集まるコミュニティに投稿してくれるわけでも、一度試した人にフォローアップしてくれるわけでもありません。それはLLMエンジニアリングとは別の規律であり、あなたが磨き上げているAI製品が実際に使われるかどうかを決めるのは、まさにその規律です。
- 製品を計測する — しかし最初のユーザーは、依然としてローンチ、コンテンツ、コミュニティ、そして自分の手で行うアウトリーチから生まれます。
- モデルの品質を改善する — しかし品質が複利で効いてくるのは、人が中に入ってきてからです。AIで作った製品のマーケティングは、それ自体が独立したループです。
- 既にあるものを計測する — しかしAIネイティブなスタートアップにとって希少な資源は流通であり、どんなオブザーバビリティツールもそれを生み出してはくれません。
ここで、Langfuseのようなツールの隣に位置するのが、agentceres.comのAgentCeres — AI Growth Officerです。AgentCeresは、マネージド型のAIマーケティングチームです。専門のスペシャリストがあなたの市場をリサーチし、製品に人を連れてくるSEO・ソーシャル・アウトリーチの草稿を作成します —公開されるものはすべて人間が承認します。Langfuseは使う価値のあるAI製品を作る手助けをし、AgentCeresはそれを使ってもらう手助けをします。この二つは同じゴールの両側に立っています —一方は製品をより良くし、もう一方はそれを世に知らしめます。
FAQ
- Langfuseは無料ですか?
- Langfuseはオープンソースで、コア部分はMITライセンスなので、無料でセルフホストしてデータを自分のものにできます。ホスト型のLangfuse Cloudも提供されており、無料枠と有料プラン、さらに大規模チーム向けのエンタープライズ機能もあります。最新の制限や、どの機能が有料プランに含まれるかは、リポジトリとlangfuse.comで確認してください。
- Langfuseはオープンソースですか?
- はい —コア部分はgithub.com/langfuse/langfuseでMITライセンスのもと公開されており、セルフホストできます。これが、完全にクローズドなオブザーバビリティツールの代わりにチームがLangfuseを選ぶ主な理由です。一部の高度なエンタープライズ機能は別の商用ライセンスの下にあります —よくあるオープンコアのパターンですが、プラットフォーム自体は無料で本当に使える・セルフホストできるものです。
- AI機能を一つ追加するだけなら、Langfuseは必要ですか?
- 初日から必要というわけではありません。プロンプトが一つだけで、それがうまく機能しているなら、普通のロギングで十分です。AIの部分を考えるのが難しくなってきたら —複数のプロンプト、エージェント、検索ステップがあったり、品質がどこかでドリフトしている気がするのに場所が見えなかったりするとき— Langfuseに手を伸ばしましょう。「モデルはまだ良い状態か?」という問いに、本物の証拠で答える必要が出てきたときに、その価値を発揮します。
- LangfuseはUmamiのようなツールとどう違いますか?
- 測定するレイヤーが異なります。Umamiやプロダクトアナリティクスは、人がアプリの中をどう動くか —ページ、サインアップ、リテンション— を教えてくれます。Langfuseは、アプリ内のAIがどれだけうまく機能しているか —トレース、プロンプトのバージョン、評価スコア— を教えてくれます。一方はユーザーの行動を見ており、もう一方はモデルの挙動を見ています。AI製品を出荷するチームは、しばしばその両方に加えて、そもそも計測対象となるユーザーを連れてくるマーケティングも必要とします。
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