LLM accuracy は、AIを本番環境に導入する際に最も重要な指標の一つです。PoCやデモとは異なり、本番システムでは安定性・再現性・説明可能性が求められます。本記事では、NKKTech Globalの実務経験をもとに、LLM accuracy を測定・改善するための実践的なアプローチを解説します。

本番環境におけるLLM Accuracyとは何か

LLM accuracy は単なる正解率ではありません。企業システムにおいては、以下を満たすことが重要です。

• 文脈に沿った正確な回答
  
• 業務ルールとの整合性
  
• 回答の一貫性
  
• リスクを管理できる信頼性

本番環境では、誤ったAI出力が業務やブランドに深刻な影響を与える可能性があります。

従来のML精度との違い

LLMは自然言語を生成するため、
「文法的に正しい＝業務的に正しい」とは限りません。
そのため、LLM accuracy は業務単位で定義する必要があります。

LLM Accuracyを無視するリスク

• ハルシネーションの増加
  
• 出力の不安定性
  
• 監査・説明が困難
  
• フォールバック設計の欠如

AI言語モデルの実際のシステムにおけるパフォーマンスの測定方法

AI言語モデル（カスタマーサポートボットや質問応答、文書生成など）のパフォーマンスを評価する際、単一の指標だけでは不十分です。従来の機械学習モデルとは異なり、AIモデルの評価にはより詳細で総合的なアプローチが求められます。これらの評価は、各使用ケースに応じて調整され、ビジネスと最終ユーザーの特定のニーズを満たすように設計することが重要です。

使用ケースごとの「正確性」の定義

「正確性」の定義は、使用ケースによって異なります：

• カスタマーサポートボット：この場合、正確性は事実に基づいた正確さと、企業のポリシーに準拠しているかどうかに関連します。AIは、顧客からの質問に正確で一貫した回答を提供し、事前に設定されたガイドラインやプロセスに従う必要があります。
• RAGシステム（Retriever-Augmented Generation）：RAGシステムでは、AIの回答がソースドキュメントにどれだけ依存しているか、またその情報がどれだけ信頼できるかが重要です。モデルは、正確で信頼できる情報を生成する必要があり、誤った情報や妄想的な内容を排除します。
• 内部AIツール：内部ツールの場合、正確性はそのツールが既存の業務フローや権限にどれだけ一致しているかに関係します。データ入力や分析、レポート作成のような内部業務を自動化し、既存のプロセスを乱すことなく業務をサポートする必要があります。

NKKTech Globalでは、正確性の基準は常に使用ケースに特化しており、ビジネスの目標と利害関係者の期待に基づいて設計されています。

モデルのパフォーマンスを測定するための主な指標

正確性はもちろん重要ですが、AIモデルのパフォーマンスを効果的に評価するためには、いくつかの他の重要な指標も追跡する必要があります。以下の指標が主に使用されます：

• タスク成功率：この指標は、AIが所定のパラメータ内でタスクを成功裏に完了したかどうかを示します。例えば、カスタマーサポートの場合、正確で関連性のある回答が提供されたかどうかを示します。
• ソースとの整合性のある応答の正確性：外部のソースやデータベースを使用するシステムでは、AIの回答がそのソースにどれだけ一致しているかを追跡することが重要です。これにより、AIが誤った情報や未確認の情報を提供することを防ぎます。
• 幻覚率（Hallucination Rate）：生成型AIは、時折「幻覚」と呼ばれる現象を引き起こすことがあります。これは、実際のデータに基づかない情報を生成することを指します。この指標を追跡することで、AIが事実に基づかない回答を生成していないかどうかを確認できます。
• 出力の一貫性：この指標は、AIが同様の入力やタスクに対して一貫して信頼性のある結果を提供しているかどうかを測定します。異なる回答を与えることが多い場合、ユーザーの信頼を損ね、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
• 人間による評価スコア：最終的に、人間の評価者による評価も重要です。この評価スコアは、専門家がAIの出力を基にその品質を評価したものです。評価基準には、関連性、整合性、ユーザー満足度などが含まれます。

継続的な監視と評価

これらの指標は、プロダクション環境でリアルタイムに監視する必要があります。従来のように定期的に手動で評価を行うのではなく、リアルタイムでのモニタリングによって、ユーザーとの実際のやり取りを通じて得られたフィードバックを迅速に反映させることができます。これにより、AIの性能を素早く改善し、必要な調整を行うことが可能となります。

LLM Accuracyを向上させる方法

精度向上はモデル変更ではなく、設計の問題です。

RAGによる精度向上

RAGは以下を可能にします。

• 誤情報の削減
  
• 社内データへの依存
  
• 出力の透明性向上
  

プロンプト設計とガードレール</h3>

本番用プロンプトは明確で制約が必要です。
ガードレールによりリスクの高い出力を防ぎます。

Human-in-the-loopの活用

重要な業務では、人による確認を組み込むことで
LLM accuracy を段階的に改善できます。

NKKTech GlobalのLLM Accuracyアプローチ

NKKTech Globalでは以下の流れで実装します。

1. 要件とリスク定義
   
2. 精度ベンチマーク設計
   
3. RAG・制御機構導入
   
4. 本番モニタリング
   
5. 継続的改善

まとめ

LLM accuracy は本番AIシステムの基盤です。
正しく測定し、継続的に改善することで、AIはビジネスの信頼できるパートナーになります。

本番環境でのAI精度に課題を感じていますか？
NKKTech Globalまでお気軽にご相談ください。

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