概要
https://blog.sentry.io/evals-are-just-tests-so-why-arent-engineers-writing-them/
詳細内容
## Evals are just tests, so why aren’t engineers writing them?
https://blog.sentry.io/evals-are-just-tests-so-why-arent-engineers-writing-them/
Sentryは、AI機能の評価（Eval）を既存のテストワークフローに統合することで、開発者の反復速度と可視性を向上させ、AIシステムの信頼性を高めるべきだと提唱します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI評価, 開発者ワークフロー, テスト自動化, CI/CD, LLM開発ツール]]
Sentryのブログ記事は、AI機能の「評価（Eval）」が従来のテストと同様であるにもかかわらず、独立したプラットフォームに隔離されている現状に警鐘を鳴らしています。この分断は、開発サイクルの遅延、可視性の欠如、CI/CDパイプラインとの非統合、さらにはプロダクトマネージャーに評価の責任を押し付ける組織的な摩擦といった問題を引き起こします。エンジニアが自身のコード変更がAIのパフォーマンスに与える影響をすぐに把握できないため、問題が本番環境で発覚するまで手遅れになるリスクがあります。
記事は、Evalを通常の単体テストのように扱うべきだと主張します。その解決策として、Sentryは`vitest-evals`というツールを提案。これは、AIの非決定性に対応するためLLMを判定者として活用しつつも、従来のテストスイート内で実行可能なEvalを作成できます。これにより、開発者はEvalをローカルで高速に実行し、デバッグし、既存のCI/CDとシームレスに連携させることが可能になります。さらに、Eval結果をJUnit XMLのような標準フォーマットで出力することで、Codecovのような既存のテストレポートツールで一元的に管理できるようになり、複雑なAIメトリクスを「成功率」のようなシンプルな指標に変換し、関係者への報告を劇的に簡素化できると示しています。
このアプローチは、AI品質をコード品質と同じように、開発プロセスの不可欠な一部として計測・改善することを可能にします。これにより、AIシステム開発における信頼性と効率が向上し、エンジニアは他のシステムと同様の自信を持ってAI機能を構築できるようになります。これは、LLMを組み込んだウェブアプリケーション開発において、品質保証と開発速度を両立させるための重要な示唆となります。