LLM評価（Evals）とは

WHAT YOU GET

この記事で分かること

• ✓自社基準でAI応答の品質を測ること。
• ✓一般ベンチマークの限界を補う。
• ✓最終判断・公開・顧客送付前の確認は人が行う。

30 SECONDS

30秒で分かる

• →自社基準でAI応答の品質を測ること。
• →一般ベンチマークの限界を補う。
• →継続的な評価運用が望ましい。

IN ONE LINE

一言でいうと

LLM評価（Evals）は、正確性・トーン・安全性など、自社の用途に合わせた基準でAIの応答品質を測る取り組みです。一般的なベンチマークだけでは業務適合を保証できないため重要です。

WHEN TO USE

どんな時に使う？

• エンジニア

  LLM評価（Evals）を設計・実装の前提として確認し、仕様と責任分界を文書に残す。

• プロダクト

  機能要件にLLM評価（Evals）が必要かを見極め、ユーザー価値とリスクを整理する。

• 情シス

  導入時のセキュリティと運用負荷を、LLM評価（Evals）の特性から点検する。

EXAMPLES

具体例

• ・LLM評価（Evals）を採用する前に、「AIモデルや応答の品質を、自社の基準で測る取り組みです」という前提を仕様書やチケットに一文残す。
• ・LLM評価（Evals）に関する不具合や見落としが起きたときの切り戻し手順を、導入前に決めておく。
• ・LLM評価（Evals）が必要かどうかの判断基準を、既存の仕組みとの比較で1つ挙げる。

MISCONCEPTIONS

よくある誤解

• 誤解：LLM評価（Evals）を知っていれば、すぐに実務で完璧に使える。

  実際：定義の理解は入口です。目的・制約・確認ルールを決めてから小さく試す必要があります。

• 誤解：ライブラリやAPIを入れれば、LLM評価（Evals）の課題は自動で解消する。

  実際：仕組みは補助です。評価・監視・人の確認設計がないと品質と安全は担保できません。

FAQ

よくある質問

FRESHNESS

最終確認・更新履歴