評価（Evals）

評価（Evals）とは、AIモデルやAIを組み込んだシステムの出力が、自分たちの目的に対して実際にどれだけ役立っているかを、継続的に測定・確認する取り組みのことです。汎用的な問題集であるベンチマークが「モデル全般の実力を比較する」ためのものであるのに対し、評価（Evals）は「自社の用途において、実際に使えるかどうか」をより具体的に検証する点に違いがあります。

評価の方法には、正解が明確な問題であれば自動採点する方法のほか、正解が1つに定まらない文章生成などのタスクでは、人間がチェックする方法や、別のAIに採点させる方法（LLM-as-a-judgeと呼ばれる手法）などが使われます。どの方法を使うにせよ、「何をもって良い出力とするか」の基準をあらかじめ明確にしておくことが評価の出発点になります。

AIコーディングエージェントを業務やプロダクトに組み込む場合も、導入して終わりにせず、実際の出力を定期的に評価し、想定した精度や品質が保たれているかを確認し続けることが重要です。評価の仕組みがないまま運用すると、AIの挙動が変化したりデータが変わったりしたときの品質低下に気づけないというリスクがあります。

自社のカスタマーサポートAIが実際に正しい回答を返せているかを、定期的に人手やAIでチェックする体制を作ることは、評価（Evals）の代表的な取り組みです。

• ベンチマーク
• ハルシネーション
• ガードレール
• AIリテラシー

• AIが書いたコードのテストとレビュー

Q1. 「評価（Evals）」とは何ですか？
自分たちの目的に合わせて、AIの出力が実際に役立っているかを継続的に測定・確認する取り組みです。

Q2. 「評価（Evals）」はどんな場面で使われますか？
自社のカスタマーサポートAIが実際に正しい回答を返せているかを、定期的に人手やAIでチェックする体制を作ることは、評価（Evals）の代表的な取り組みです。

Q3. 「評価（Evals）」と関連する用語は何ですか？
関連する用語として「ベンチマーク」・「ハルシネーション」があります。あわせて確認すると理解が深まります。