概要
https://tech.smarthr.jp/entry/2025/08/05/192115
詳細内容
## LLMの精度ってどう測るの？評価指標を調べてみた
https://tech.smarthr.jp/entry/2025/08/05/192115
SmartHRのブログ記事は、LLMの精度評価と安全対策にモデルベース指標を重視し、DeepEvalやRAGAS、Guardrails AIといった多様な専門ライブラリの活用が不可欠であることを詳細に解説する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[LLM評価, RAG評価, ガードレール, モデルベース指標, LLM開発ワークフロー]]
SmartHRがAIアシスタント機能をリリースする中で、LLMの精度評価が重要な課題として浮上しています。LLMの回答には決まった正解がなく、入力値やコンテキストによって精度が日々変動するため、定性的な評価だけでなく、定量的な精度測定が不可欠です。特にリリース後の継続的な精度監視は、信頼性の高いAI製品を運用する上で極めて重要になります。
記事では、LLMの評価には従来型の統計的指標（BLEU、ROUGEなど）よりも、文脈や人間の感覚に近い評価が可能な「Model-Based Scores」（GPT-4などの強力なLLM自身による評価）を重視すべきだと説きます。これは、表面的な単語の一致だけでなく、意味的なニュアンスや整合性を捉える上で優れているためです。
具体的な評価手法として、DeepEval、RAGAS、RAGChecker、Azure AI Evaluation SDKなど、多様な評価ライブラリが紹介されています。これらは、回答の関連性、忠実性、コンテキストの精度、タスク完了度、さらにはバイアスや有害性といった多岐にわたる側面を自動で評価するための指標とフレームワークを提供します。特にRAGシステムを構築するエンジニアにとって、RAGASのようにGround Truth不要でRAG特有の性能を評価できるツールは、開発効率を大きく向上させるでしょう。
また、AIが安全かつ倫理的に動作するための「ガードレール」の重要性も強調されています。Guardrails AIやOpenAI Moderation APIといったライブラリを用いることで、悪意のあるプロンプトや、個人情報（PII）、幻覚、有害な言語、差別表現、機密情報などの検出・防止が可能となり、プロダクトの信頼性を高めます。
しかし、自動評価だけでは限界があり、人間の目による「Human-in-the-loop」評価も依然として不可欠であると指摘されています。これにより、評価のバラつきのリスクを考慮しつつも、最終的な品質判断における人間の洞察を組み込むことが推奨されます。
これらの情報は、ウェブアプリケーションエンジニアが自社のLLM活用プロダクトにおいて、開発初期段階から運用フェーズに至るまで、その品質を体系的に管理し、ユーザーに安全かつ高精度なAI体験を提供するための実践的な指針となります。継続的な精度監視と改善の仕組みを構築する上で、紹介されたライブラリと評価指標の知識は非常に価値が高いと言えるでしょう。