#評価・検証の記事

RAGの回答に出典を付ける設計｜「それらしい引用」を防ぐチャンクID・引用範囲・原文照合の作り方

社内RAGで「回答の根拠を示して」と求められたときの実装設計。出典の粒度、チャンクID・構造化出力・各社の組み込み引用機能の比較、捏造IDや主張を支えない引用といった壊れ方、原文照合と含意判定、evalへの組み込みを整理します。

2026年9月26日

LLMで問い合わせ・文書を分類する設計｜ラベル定義・出力の制約・「わからない」の扱いと人手確認の線引き

問い合わせの振り分けや文書のタグ付けなど、LLMで「分類」する仕組みの設計を整理します。LLMを選ぶ条件、ラベル定義と判定不能の置き方、enumでの出力制約、階層分類と動的few-shot、ラベル別の評価、確信度と人手確認、ラベル改定の運用まで。

2026年9月25日

開発・エージェント

LLMのモデルルーティングとカスケード設計｜全部を最上位モデルに投げないための振り分け基準と、判定ミスの被害を小さくする作り方

リクエストごとに使うモデルを変える設計には、入力を見て振り分けるルーティングと、小さいモデルから試して落ちたら上へ回すカスケードがあります。判定ミスの非対称性、評価セットで閾値を決める手順、キャッシュや遅延への副作用を整理します。

2026年9月23日

業務活用

生成AIの業務効果をどう測るか｜「体感で速くなった」を信用せず、時間・品質・手戻り・定着の4軸で導入前後を比べる

生成AIの効果は「速くなった気がする」というアンケートだけでは測れません。METRの実験などの研究が示す体感と実測のずれを踏まえ、時間・品質・手戻り・定着の4軸で、非エンジニアの推進担当でも回せる導入前後の比べ方を整理します。

2026年9月22日

プロンプト実務

Few-shotプロンプトの設計｜例の選び方・件数・順序と、効かなくなる場面

Few-shot(少数事例)プロンプトを実務目線で整理します。例の選び方と件数の決め方、順序バイアスなどの既知の落とし穴、推論モデルで例示を減らす判断、効果を測る小さな評価セットの作り方までをまとめます。

2026年9月10日

ニュース・動向

OpenAIが1万エージェントでナビエ・ストークス問題の解決を発表｜AIの成果をどう検収するかという実務論点

OpenAIが2026年9月8日に発表したナビエ・ストークス問題の解決を、数値と一次情報で整理します。機械検証が効く領域・効かない領域と、社内でAIの成果を受け入れる基準に落とし込みます。

2026年9月10日

開発・エージェント

LLMの大量処理を同期APIでやらない｜バッチ推論・非同期処理の判断基準と失敗設計

数万件のLLM処理を同期APIでループさせると、遅い・高い・途中で壊れるの三重苦になります。同期・バッチAPI・自前ジョブキューを締切/件数/失敗許容度/コストの4軸で選び分ける基準と、冪等性・入力IDでの突合・部分失敗の再投入・品質検査の組み込みまでを整理します。

2026年9月9日

業務活用

AIエージェントを業務に入れる前に読む要件定義・業務分析の本｜言語化から始める4冊

生成AIやAIエージェントの導入がうまくいかない原因は、モデルより先に「その業務が言語化されていないこと」にあります。要件定義・業務分析を学べる実在の日本語書籍4冊を、扱う範囲と扱っていない範囲つきで段階順に整理します。

2026年9月9日

開発・エージェント

LLMアプリを本番で回し続けるための監視・オブザーバビリティ・SRE書籍ガイド｜evalの前に固める土台の4冊

LLMアプリの運用が回らない原因は、LLM固有のトレーシングやevalの不足より前に、監視設計・SLO・インシデント対応の土台にあることが少なくありません。監視とSREを学べる実在の日本語書籍4冊を段階順に整理します。

2026年9月8日

開発・エージェント

本番LLMアプリのモデル移行｜「とりあえず差し替え」と「固定したまま廃止日」を避ける手順

本番のLLMアプリを新モデルへ上げる、廃止される旧モデルから逃がすための実務手順を整理します。廃止情報の拾い方、モデルIDの棚卸し、回帰テスト、壊れやすい箇所、段階切り替えとロールバック設計までを公式ドキュメントで確認しました。

2026年9月7日

業務活用

生成AIの効果を誰も答えられない問題を解く書籍ガイド｜効果検証・A/Bテスト・因果推論の4冊

生成AIを導入したが業務指標が動いたのか答えられない。この詰まりはモデルの評価(eval)では埋まらず、実験計画と因果推論の道具が要ります。効果検証・A/Bテスト・因果推論の実在する日本語書籍4冊を、扱う範囲と扱っていない範囲つきで段階順に整理します。

2026年9月6日

開発・エージェント

LLMで合成データ(synthetic data)を作る｜評価セットと学習データを、実データが無いところから立ち上げる

実データが少ない、機密で使えない、レアケースが集まらない。そんなときにLLMでデータそのものを作る実務を整理します。シード拡張・条件付き生成・失敗例の逆生成といった作り方の型、重複と多様性の担保、自己選好や分布シフト、規約と個人情報の落とし穴までまとめました。

2026年9月6日

ニュース・動向

OpenAIがGPT-6 Astraを公開｜サイバー「Critical」到達と単価・運用条件を業務目線で読む

OpenAIが2026年9月3日に公開した「GPT-6 Astra」を公式の仕様と価格から業務目線で整理します。入力10ドル・出力50ドルの単価、サイバー能力の「Critical」到達、コンテキスト長はGPT-5.6と同値である点まで、事実と主張を切り分けます。

2026年9月5日

開発・エージェント

RAGのクエリ書き換え(query rewriting)｜マルチクエリ・分解・HyDEの使い分けと評価

生クエリをそのまま検索に流すと取りこぼしが起きます。書き換え・マルチクエリ・分解・HyDE・会話履歴の解決・メタデータ抽出の6手法を、向き不向き、追加レイテンシ、失敗モード、Hit Rate/Recall@k/nDCGでの評価まで実務目線で整理します。

2026年9月5日

開発・エージェント

検索技術(情報検索)を学ぶ書籍ガイド｜RAGの土台を作り直すための4冊を段階順に選ぶ

RAGの精度が上がらない原因の多くは、生成ではなく検索側にあります。キーワード検索・トークナイズ・ランキング・評価指標・クエリ解析といった情報検索の基礎を、実在の日本語書籍4冊で段階順に学ぶためのガイドです。各書が扱う範囲と、扱っていない範囲も併せて整理します。

2026年7月29日

開発・エージェント

LLMアプリのオブザーバビリティ｜トレーシングとログ設計で「なぜこの出力になったか」を後から追えるようにする

LLMアプリ・AIエージェントの観測をどう設計するかを実務目線で整理します。通常のWebアプリのログとの違い、最低限とるべきシグナル、OpenTelemetryのGenAI semantic conventions(現在Development段階)の使い方、入出力本文を残すかどうかの判断、コスト可視化とアラート設計、評価(eval)との接続、既存APMとLLM専用ツールの選び分けをまとめます。

2026年7月29日

開発・エージェント

LLM-as-a-Judge(LLMによる評価)とは｜出力の良し悪しをLLMに採点させる仕組みとバイアスへの備え

LLM-as-a-Judgeは、LLMの出力の良し悪しを別のLLMに採点・比較させる評価手法です。単一採点と対比較の方式、人手評価をスケールさせる使いどころ、位置・冗長性・自己選好といったバイアスと、順序入れ替えやルーブリックなどの実務的な対策を冷静に整理します。

2026年7月27日

プロンプト実務

Chain-of-Thought(思考の連鎖)とは｜CoTプロンプトの基本と推論モデル時代の使いどころ

最終回答だけでなく途中の推論ステップを言語化させるChain-of-Thought(CoT)プロンプトを、原典の主張・実務での効果と限界・推論モデル時代の使い分けまで整理します。few-shot/zero-shot CoTやself-consistencyの違い、向かない場面も冷静に切り分けます。

2026年7月24日

開発・エージェント

リランキング(Reranker)でRAGの検索精度を上げる｜retrieve->rerankの二段構成

ベクトル検索で粗く多めに拾い、Cross-Encoder型リランカーで関連度を再スコアリングして上位を絞る二段構成(retrieve->rerank)を実務目線で整理します。bi-encoderとの違い、使いどころ、コストとレイテンシのトレードオフ、Hit Rate/MRR/nDCGでの評価、向かない場面までまとめます。

2026年7月21日