LangSmith で Claude Code のセッションを数分で追跡可能に

Claude Code のブラックボックスを解消！LangSmith でエージェントの全トレースを追跡する設定ガイド

Claude Code を使って自律型 AI エージェントを開発している際、予期せぬ動作に直面したことはありませんか？

どのツール呼び出しが原因でエラーが発生したのか、サブエージェントは実際何を返したのか。この「ブラックボックス化」こそが、AI エージェント開発における最大のボトルネックです。

本記事では、LangChain チームのアミー氏が解説する、Claude Code のセッションを LangSmith で数分で追跡可能にする設定方法を紹介します。これにより、トークン使用量やツール呼び出しの履歴まで可視化され、不具合調査が劇的に容易になります。

準備すべき3つの要素

まず、トレース機能を有効化する前に、以下の3 つの前提条件を揃えておく必要があります。

1. Claude Code CLI: コマンドラインインターフェースがインストールされていること
2. Node.js: プラグイン管理に必要な環境
3. LangSmith API キー: トレースデータを送信するための認証情報（LangSmith の設定画面から取得可能）

これらがあれば、すぐにセットアップを開始できます。

CLI でプラグインをインストール・有効化

Claude Code を起動し、以下の手順で必要なプラグインを追加します。市場プレイスからのインストールとリロードが鍵となります。

まず、マーケットプレイスプラグインを追加するコマンドを実行します。

# マーケットプレイスプラグインの追加

次に、LangChain が提供するトレーシングプラグインをインストールします。

# トレーシングプラグインのインストール

インストール後、必ずリロードして認識させます。これで環境が整います。

注意: 後からアップグレードが必要な場合は、/plugin marketplace update LangSmith と入力し、その後 /reload plugins を実行してください。

設定ファイルでトレース先を指定する

プラグインの準備ができたら、プロジェクトごとにトレースを送信先を指定します。最もクリーンな方法は、プロジェクトディレクトリに設定ファイルを作成することです。

.claude/settings.local.json という名前で以下の内容の JSON ファイルを作成してください。

{
  "traceToLangSmith": true,
  "CC-LangSmith-APIKey": "YOUR_API_KEY_HERE",
  "CC-LangSmith-Project": "YOUR_PROJECT_NAME"
}

各項目の意味は以下の通りです。

• traceToLangSmith: true に設定するとトレーシングが有効化され、false にすると停止します。いつでも切り替え可能です。
• CC-LangSmith-APIKey: 先ほど取得した API キーを記述します。
• CC-LangSmith-Project: LangSmith 上でトレースが表示されるプロジェクト名です。

この設定ファイルを作成したら、通常通り Claude Code でタスクを実行するだけです。応答が返されたら、すぐに LangSmith の画面に切り替えて確認しましょう。

LangSmith で見るべき詳細とデバッグの威力

LangSmith に接続すると、これまでの「ブラックボックス」状態が一変します。送信した各メッセージは個別のトレースとして記録され、以下のような詳細情報が取得可能です。

• ユーザーからの入力メッセージ
• Claude が実行したすべてのツール呼び出しとその結果
• 消費されたトークン使用量
• サブエージェントの実行結果
• 最終的な応答内容

特に便利なのが Threads タブ です。ここを切り替えると、同じ Claude Code セッションからのすべてのターン（会話のやり取り）が 1 つのスレッドにまとめられます。

単一のメッセージだけでなく、会話全体の流れを追跡できるため、「なぜこの回答に至ったのか」という因果関係を明確に把握できます。エージェントの不具合調査やパフォーマンス分析において、これほど強力なツールはありません。

まとめ

3 つのコマンドと 1 つの JSON 設定で完了するこのセットアップは、Claude Code の開発コストを大幅に削減します。問題が発生した際は、API キーが正しいか再確認し、必要に応じて固定されたトラブルシューティング手順を確認してください。

AI エージェントの信頼性を高め、エンタープライズレベルでの実装を加速させるために、ぜひ今日から LangSmith でのトレース活用を開始しましょう。