01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
モデル評価では、まず成功条件を定め、評価用データと指標を選び、結果を測定・比較します。生成AIは同じ入力でも出力が変わることがあるため、用途に即したテストを継続的に実施することが重要です。評価には、正解との一致や各種スコアを使う自動評価、人による判断、モデルを評価者として使う方法などがあります。ただし、単一の数値や汎用指標だけでは文脈や品質の細部を捉えきれません。評価結果はデータと指標の設計に左右されるため、人の判断も組み合わせて確認します。
02 / IN PRACTICE
Model Evaluationの活用例
たとえば、こんな場面で
文書質問応答システムなら、実際の利用例や専門家が正解を付けた質問を評価用データにし、回答の正確さや必要な文脈を参照できたかを測れます。変更の前後で同じ評価を行えば、性能の比較にも使えます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
最初に用途と成功条件を明確にし、典型例だけでなく難しい例や例外も評価用データに含めます。自動スコアだけで結論を出さず、人の評価と照合し、モデルや処理を変更するたびに継続して確認します。
参考資料
Evaluation best practices | OpenAI API （新しいタブで開きます）Get started with model evaluations （新しいタブで開きます）3.4. Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
READ & LEARN
記事一覧を見る 用語を知ったら、活用を知る。
AI LABで、AIの動向や業務に取り入れるヒントを読む。