AIエージェントの評価と品質保証 — 「動く」を「信頼できる」に変える検収の技術

概要

AIエージェントの実装において、単に「動く」状態から「信頼できる」品質へと昇華させるための、評価仕様策定、LLM評価器の検証、継続的評価パイプライン構築を体系的に解説する実践書。

詳細内容

本書は、AIエージェント開発における最大の課題の一つである「品質の不確実性」を解消するための、受入検収と評価技術に特化したガイドです。評価仕様の定義から始まり、評価データセット（課題集）の育成、コードベースの判定とLLMによる評価の使い分け、評価器自体の信頼性を測る手法、複数試行による統計的評価、さらにはモデルやプロンプト変更時の継続的評価までを網羅しています。TypeScriptを用いた実装サンプルや評価テンプレートが提供されており、実務でAIエージェントの「完了定義」をどのように設定し、検証し続けるべきかという具体的なワークフローを提示しています。

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