エージェントAI評価：指標、フレームワーク、ベストプラクティス
大規模言語モデル（LLM）アプリケーション、特にますます高度化するエージェントAIシステムの安定したパフォーマンスを確保することは、その開発と展開において重要でありながら、しばしば見過ごされがちな側面です。企業がこれらの高度なAI機能を統合するにつれて、意図しない結果を防ぎ、信頼性の高い運用を保証するために、堅牢な評価指標とプロセスを確立することが最も重要になります。これは、特に更新や変更を実装する際に顕著です。このため、マルチターンチャットボット、検索拡張生成（RAG）システム、および自律型AIエージェントの有効性を測定するために設計された特定の指標とフレームワークを深く掘り下げる必要があります。
歴史的に、分類、翻訳、要約などの自然言語処理（NLP）タスクの評価は、精度（accuracy）、適合率（precision）、F1スコア、BLEU、ROUGEなどの従来の指標に依存していました。これらの指標は、モデルが単一の、容易に検証可能な「正しい」答えを生成することが期待される場合に依然として有効です。たとえば、テキスト分類では、モデルが割り当てたラベルと参照ラベルを比較することで精度が直接決定されます。同様に、BLEUスコアとROUGEスコアは、モデルの出力と参照テキスト間の単語シーケンスの重複を定量化し、要約や翻訳における近接度を示します。しかし、現代のLLMアプリケーションに固有のオープンエンドな性質と文脈のニュアンスにより、これらの単純な比較では不十分な場合が多々あります。
新しいLLMの公開リリースには、MMLU Pro、GPQA、Big-Benchなどの汎用ベンチマークに基づく性能主張が頻繁に付随します。これらのベンチマークは、モデルの一般的な知識と推論能力の広範な指標として機能しますが（標準化された試験に似ています）、批判も受けています。モデルがこれらの公開データセットの一部で意図せずトレーニングされる可能性のある過学習（overfitting）に関する懸念は、丸暗記を超えてモデルの能力を真に評価するために、新しいデータセットと独立した評価が継続的に必要であることを浮き彫りにしています。多肢選択問題やコーディングテストのように明確な答えがあるタスクでは、従来の完全一致比較や単体テストが引き続き有効です。
LLM評価における重要な革新は、「LLM-as-a-judge（LLMが審査員）」という概念です。これは、GPT-4のような強力な大規模言語モデルを使用して、他のモデルの出力を採点するものです。MT-Benchのようなベンチマークは、審査員となるLLMが競合するマルチターン応答を比較し評価することで、このアプローチを利用しています。この方法は、単一の正解がない曖昧な、またはオープンエンドな応答を評価するという課題に対処します。ただし、BERTScoreのような意味的類似性指標も透明性のある比較を提供できます。従来の指標は依然として迅速な健全性チェックを提供できますが、傾向としては、高度なLLMを活用してニュアンスのある定性評価を提供することがますます重視されています。
基盤となるモデルだけでなく、LLMアプリケーション全体を評価する際には、評価の状況が大きく変化します。JSON出力の検証など、可能な場合はプログラマティックな方法が引き続き適用されますが、焦点はシステム全体のパフォーマンスに拡大します。マルチターン会話エージェントの場合、主要な指標には関連性（LLMがクエリに対応し、トピックに留まることを保証する）と完全性（最終的な結果がユーザーの目標を達成していることを確認する）が含まれます。その他の重要な側面には、知識保持（会話全体で詳細を記憶する能力）、信頼性（一貫性と自己修正）、および役割遵守（事前定義された指示に従うこと）が含まれます。幻覚（事実と異なる情報を生成すること）の検出や、バイアス/毒性の特定などの安全性指標も不可欠であり、一貫性の相互チェックやファインチューニングされた分類器の使用などの高度な技術がしばしば必要とされます。
検索拡張生成（RAG）システムの場合、評価は通常、検索の評価と生成の評価の2つのフェーズに分かれます。検索指標は、特定のクエリに対して関連ドキュメントを取得する有効性を測定します。Precision@k、Recall@k、Hit@kなどの古典的な情報検索指標には、「ゴールド」アンサーを含むキュレーションされたデータセットが必要です。新しい参照不要な方法（多くの場合、LLM-as-a-judgeを利用）には、コンテキストリコール（Context Recall）とコンテキスト精度（Context Precision）が含まれ、クエリに基づいてどれだけ関連するチャンクが取得されたかを判断します。生成フェーズでは、提供されたドキュメントを使用してシステムが質問にどの程度適切に回答するかを評価します。ここでは、回答の関連性（回答は質問に答えているか？）、忠実性（主張は取得されたドキュメントによって裏付けられているか？）、ノイズ感度（関連性のないコンテキストによってモデルが混乱するか？）などの指標が重要になります。
エージェントAIシステムは、出力だけでなく、エージェントの「動き」と意思決定に焦点を当てることで、追加の評価の複雑さをもたらします。主要な指標には、タスク完了度（定義された目標やワークフローを達成するエージェントの有効性）とツール正確性（エージェントが適切なタイミングで適切なツールを呼び出すかどうか）が含まれます。これらを評価するには、エージェントの実行の各ステップを検証するための「真実のスクリプト」がしばしば必要です。
これらの評価を支援するいくつかのフレームワークがあります。RAGASはRAGパイプラインの指標に特化しており、最小限のセットアップで利用できます。DeepEvalは、40以上の指標を持つ包括的な評価ライブラリとして際立っており、マルチターン、RAG、エージェントの評価をサポートし、カスタム指標作成のためのG-Evalや自動敵対的テストのためのDeepTeamなどのツールを提供しています。OpenAIのEvalsフレームワークは、OpenAIのインフラストラクチャ内でのカスタム評価ロジックに最適な軽量ソリューションです。一方、MLFlow Evalsは主に従来の機械学習パイプライン向けに設計されており、LLMアプリケーション向けの特定の指標は少なめです。類似の概念に対するフレームワーク間の命名規則の違い（例：忠実性vs基盤性）にもかかわらず、すべての人気のあるソリューションはLLM-as-a-judge、カスタム指標、および継続的インテグレーションパイプラインへの統合をサポートしています。
最終的に、標準的な指標は基礎を提供しますが、各LLMアプリケーションの独自の性質により、カスタム評価指標の開発がしばしば必要となります。また、LLM審査員は強力であるとはいえ、決して完璧ではないことを認識することも重要です。業界の慣行では、ほとんどの開発チームや企業が評価の精度と信頼性を維持するために定期的に人間による監査を実施し、自動評価の追求が人間による洞察を完全に置き換えないようにしています。