AI評価とは？生成AI・LLMの評価項目、手法、進め方を企業向けにわかりやすく解説

AIの企業利用が進むなか、生成AI・LLMの評価に注目が集まっています。その背景には、AIの誤情報やハルシネーションが企業に及ぼす影響の大きさがあり、AI評価を怠ると炎上やブランド毀損の恐れがあるため注意が必要です。

そこで本記事では、企業が重要視すべきAI評価についてわかりやすく解説します。AI評価の主な手法や進め方、よくある課題などをまとめているので、AI評価の疑問や課題解決にお役立てください。

1. AI評価とは

AI評価とは、AIが回答を導き出せているかだけでなく、その回答が業務で使えるものかどうかを判断するためのプロセスです。正しさはもちろんのこと、危険な回答をしていないか、自社のルールに合っているかなど、生成AIやLLMが期待通りに機能しているかを測定・検証します。

近年、生成AIやLLMが急速に普及し、誤回答やハルシネーションが原因のビジネスリスクが注目されるようになりました。企業がAIを導入する際は、単純な正解率だけでなく、回答の安全性や業務適合性などを多面的に評価することが重要になっています。

1-1. AI評価の定義

ここでは、AI評価を生成AIとLLMの評価に絞って解説します。生成AI・LLM評価とは、AIが生成する文章や回答について、品質やリスクを測定して業務に使えるかどうかを判断する取り組みです。

例えば、企業向けチャットボットや社内AIアシスタントを評価する場合、以下のような観点が重要になります。

• AIの回答が事実に基づいているか
• ユーザーの質問に適切に答えているか
• 有害な回答を出力していないか
• 社内ルールやブランドガイドラインに沿っているか
• 個人情報や機密情報を漏えいしていないか

1-2. なぜ今、企業にAI評価が必要なのか

AIは従来のソフトウェアとは異なり、同じ質問でも異なる回答を生成したり、もっともらしい誤情報を出力したりする可能性があります。企業がこのような不安定な回答を発信してしまうと、炎上やブランド毀損につながる恐れがあるため、継続的なAI評価が必要不可欠です。

特に、チャットボット・社内ヘルプデスク・FAQ対応・RAG活用では、AIの誤回答やハルシネーションが重大な業務事故につながりかねません。

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）のテキスト生成AIの導入・運用ガイドラインでも、AI導入時の注意点が紹介されています。

3.2.4 リスクアセスメント

導入時にはリスクアセスメントとして、リスクの特定・分析・評価を実施することが重要です。リスクアセスメントを実施する際には、セキュリティ担当者も含めて検討を進める必要があり、主体とする部署は組織によって異なります。

引用：独立行政法人情報処理推進機構（IPA） | テキスト生成AIの 導入・運用ガイドライン

1-3. 従来のシステム評価と生成AI評価の違い

従来のシステム評価は、仕様通りに動作しているかどうかを確認するものでした。しかし、AI評価は正確性だけでなく、安全性や業務適合性など幅広く評価するプロセスであり、より多面的な観点から評価する必要があります。

AIの回答は従来のソフトウェアとは違い、出力が確率的で一意に定まりません。このようにAIは出力が揺らぐことから、プロンプトやRAG、業務内容まで含めて評価する必要があります。

2. AI評価が難しい理由

AI評価は難しく、従来のシステム評価のように単純な作業では終わりません。

ここでは、AI評価が難しい主な理由を解説します。

2-1. 正解が一つに定まらないため

従来のシステムの場合は「1+1=2」というように、入力に対する正しい結果が明確に決まっています。一方で、AIは同じ質問に対して複数の回答を生成できます。いずれも正しい可能性があり、唯一の正解が存在するわけではないため評価が難しくなります。 

2-2. ハルシネーションや不適切応答が起こりうるため

ハルシネーションとは、AIが事実ではない情報や根拠のない内容を、あたかも正しいかのように生成してしまう現象です。例えば、架空の統計データを提示したり、実在しない製品仕様を説明したりします。ハルシネーションや不適切な回答はどの質問で発生するか予測できないため、評価は容易ではありません。 

2-3. 一般的な評価だけでは自社特有のリスクを見抜けないため

AIの回答は、プロンプト設計や参照させる社内データなどによって変化します。例えば、同じ「返品できますか？」という質問に対してでも、企業ごとに規約が異なるため回答が変わってきます。一般論として正しいことと、自社にとって正しいことは違うため、企業固有の評価基準が必要です。

2-4. モデル更新や社内ルール変更で評価結果が変わるため

AIは運用開始後も品質が変化し、モデルアップデート後やナレッジベース更新後、社内規程改訂後には回答品質やリスク状況が変わります。そのため、従来のシステムのようにリリース前に評価して終わりではなく、継続的な評価と監視が求められます。

3. AI評価で見るべき主な評価項目

ここからは、難しいAI評価を進めるためにチェックすべき評価項目を4つご紹介します。

企業でAI評価を行う場合は、以下の項目を押さえましょう。

3-1. 信頼性：ハルシネーション、回答関連性、忠実性

まずは、AIの回答の信頼性をチェックします。信頼性とは、主に回答が事実に合っているか、質問にきちんと答えているか、参照文脈から逸脱していないかを見る観点です。

この段階では、FAQにない内容の断定的な回答や、答えてはいるが信用できない回答を見抜きます。

3-2. 安全性：バイアス、有害表現、プロンプトインジェクション耐性

次に、AIの回答の安全性を見ていきましょう。安全性とは、バイアス・有害表現・差別的応答・プロンプトインジェクション耐性など、業務事故や炎上につながるリスクを防ぐ観点です。

AIは便利な一方で、バイアスのかかった回答や不適切な表現で企業に多大な悪影響を及ぼす可能性があります。安全性をチェックすることで、そうした回答を見抜き、安心して公開・社内展開できるかを確認しましょう。

3-3. 品質：タスク完遂度、わかりやすさ、敬語・ブランドトーン適合性

続いて、AIの回答の品質をチェックします。品質とは、わかりやすさや日本語の自然さ、敬語の正しさ、ブランドトーン適合性など、実際に業務で使える品質かどうかを見る観点です。

品質が担保されていないと、情報が正しく伝わらなかったり、ブランドイメージを損ねたりする可能性があります。

3-4. 継続運用性：継続評価のしやすさ、変更追跡、コスト管理

最後に、AIの回答の運用性を判断します。運用性とは、評価コストや継続実施のしやすさ、モデル更新時の再チェック、ログの見直しやすさなど、評価を一度で終わらせないための観点です。

運用性に欠ける場合は、モデル更新後に急に回答品質が落ちる恐れがあります。AIを現場で使い続けるためにも、継続評価のしやすさは重要です。

4. AI評価の主な手法

AI評価にはさまざまな手法があり、評価対象や目的によって異なる手法が用いられます。

ここからは、AI評価の主な手法を見ていきましょう。

4-1. 自動評価（ルールベース）

AI評価の代表的な手法に、自動評価があります。自動評価とは、あらかじめ定めたルールや指標に基づいて機械的に評価する方法です。正解データとの完全一致率、BLEU（Bilingual Evaluation Understudy：機械翻訳の正確さ）・ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation：文章要約の取りこぼしのなさ）といった文章の類似度スコア、プログラムであればテストの通過率などが該当します。

なお「自動評価」という言葉は、人手を介さない評価全般を指す広い意味で使われることもあり、その場合は後述するLLMによる評価も自動評価の一種に含まれます。本記事では区別しやすいよう、ルールや指標に基づく手法を自動評価として扱います。

自動評価のメリットは、大量のテストを短時間・低コストで実施でき、何度実行しても同じ結果が得られる再現性の高さにあります。。一方で、人間らしさを含む自然さを十分に評価できないことや、正解が複数存在する場合に弱いというデメリットがあります。分類や情報抽出のように答えが一つに定まるタスクとは相性がよく、要約や対話のように表現の幅が広いタスクでは、スコアが人間の評価と一致しにくい点に注意が必要です。

4-2. LLMによる評価（LLM as a Judge）

大規模言語モデルであるLLMに評価そのものを任せる「LLM as a Judge」も主流の手法です。LLMとは大量のテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を理解・生成できるAIモデルを指します。評価用のプロンプトに採点基準を記述し、AIの回答を点数化させたり、2つの回答を比較してどちらが優れているかを判定させたりします。

メリットは、ルールベースでは測れない文脈の適切さや表現の自然さを評価できること、そして人手評価に近い観点を保ちながら大幅に効率化できることです。

ただし、評価する側もAIである以上、独特のクセがある点は押さえておく必要があります。たとえば比較時に先に提示された回答を選びやすい、長い回答を高く評価しやすい、自分と同系統のモデルの出力を好みやすいといった偏りが知られています。加えて、利用するモデルのバージョンが変われば採点の基準もずれるため、過去のスコアとそのまま比較できなくなることもあります。

そのため実務では、人が採点した少量の正解データを用意し、LLMの判定が人間の判断とどの程度一致するかを事前に確認する工程が欠かせません。評価AIの精度を検証しないまま出したスコアは、数値として並んでいても信頼できる指標にはならないためです。評価基準の設計と、その基準が正しく機能しているかの検証をセットで考えることが、この手法を使いこなす前提となります。

4-3. 人手評価

人手評価とは、人間が実際にAIの回答を確認し、品質を判断する方法です。AIやLLMの評価は単純な正答率だけでは品質を判断できないケースが多いため、人間の判断による評価が重要な役割を担っています。

人手評価のメリットは、文脈やニュアンスなど細部まで判断できることです。しかし、時間とコストがかかるうえに、評価者によって結果がばらつく可能性があります。

こうした人手評価を、開発時の一度きりで終わらせず、運用フローのなかに継続的に組み込む考え方が「Human in the Loop（HITL）」です。AIの出力を人間が確認・修正し、その判断を改善に反映させるサイクルを回すことで、自動評価だけでは見抜けないリスクを抑えながら品質を維持できます。すべての回答を人間が確認するのは現実的ではないため、リスクの高い領域や判断が分かれるケースに絞って人を介在させるなど、自動評価との役割分担が実務上のポイントになります。

4-4. どの評価手法をどう使い分けるべきか

AI評価には自動評価やLLM評価、人手評価などがありますが、重要なのは評価手法の使い分けや組み合わせです。現実的には、自動評価で広範囲を確認し、LLM評価で文脈を見て、人手で重要箇所を判断する組み合わせがベストでしょう。

企業でAI評価を実施する場合は、どの手法を利用するかではなく、目的に応じて手法を使い分ける柔軟な考え方が必要です。

5. 企業でのAI評価の進め方

ここからは、企業におけるAI評価の進め方をわかりやすく解説します。

ステップに沿ってAI評価を実施し、AI評価に求められる基本的なポイントを押さえましょう。

5-1. PoC段階：モデル選定と初期評価

まずは、導入するAIのモデルを選定します。候補となるモデルを比較し、実際の業務で想定される質問の回答から自社に適したものを見極めましょう。

この段階では、回答品質やハルシネーション傾向、業務適合性を判断する初期評価を行い、評価結果をもとに最も精度が高いモデルや最も費用対効果が高いモデルなどを総合的に判断します。

モデル選定の段階では、各モデルの性能を比較した公開のベンチマークやリーダーボードを参考にする方法もあります。ただし、こうした一般的な評価は自社業務への適合性までは示さないため、あくまで初期の目安として活用するのがポイントです。

5-2. 開発段階：プロンプト・RAG・業務フローを含めて評価

次に、プロンプト設計やRAGの検索結果、業務フローとの接続まで含めてシステム全体としての品質を確認します。実際の業務要件に合わせて構築・調整しながら評価を行い、本番運用に耐えられる安定性があるかどうかを判断します。

5-3. 運用段階：ログ分析と継続的な再評価

AI導入が済んだ後はログの分析やユーザーの反応を見ながら、想定外の質問がなかったか、ハルシネーションが発生していないかどうかを継続的に見ていきましょう。

さらに、モデルのアップデートや参照データの変化、利用傾向の移り変わりによって、AIの挙動は運用のなかで徐々に変わっていきます。そのため、定期的に評価をやり直して品質が保たれているかを確かめることが重要です。

導入して終わりではなく、運用していくなかで初めて見える弱点を拾い上げていくことが大切です。

5-4. 評価結果をプロンプト・データ・運用改善に反映する

AI評価では、評価結果をどう改善につなげるかが重要になります。AI評価の目的は、スコアやレポートを作成することではありません。重要なのは評価で発見した課題を改善につなげ、AIの品質を継続的に向上させることです。

特に生成AIでは、モデルそのものを変更しなくても、プロンプトや連携データ、運用方法を改善することで大きく品質が向上するケースがあります。 

5-5. モデル更新・連携データ変更時に再評価する

生成AIやLLMはモデルのアップデートや、連携データの変更によって回答内容が変化するため、定期的な再評価が求められます。特に企業利用では、以前は問題なかったAIがモデル更新後に誤回答やコンプライアンス違反を引き起こす可能性があるため、過去の評価結果と比較して品質が低下していないかを確認することが重要です。

6. AI評価でよくある課題

AI評価にはいくつかの課題があり、多くの企業が評価の進め方に頭を悩ませています。

そこで、ここではAI評価でよく挙げられる課題を4つまとめました。

6-1. テスト問題が簡単すぎて実態を捉えられない

AI評価では、テスト問題の質が評価結果を大きく左右します。よくある質問だけでテストすると、本番で起こりやすい困った質問やいじわるな質問を見落としがちです。

その結果、AI評価では高得点だったにもかかわらず、運用開始後に誤回答やハルシネーションが多発することがあります。

6-2. 一般的なベンチマークでは自社特有のリスクを見抜けない

ベンチマークは、AIモデルの性能を比較するための共通テストのことです。AI評価では多くの企業が公開ベンチマークの結果を参考にしますが、たとえベンチマークで高いスコアを獲得していても、自社の業務で安全かつ正確に利用できるとは限りません。

なぜなら、一般的なベンチマークはAIの汎用的な能力を測定するものであり、企業ごとの社内ルールやコンプライアンス要件、独自のリスクまでは評価できないためです。

6-3. 評価基準が曖昧で、担当者ごとに判断がぶれる

基準が曖昧なままAI評価を行うと、担当者が変われば同じ回答でも点数や判断が変わることがあります。特に、生成AIやLLMの評価では正解と不正解が明確でないケースが多く、評価にばらつきが生じやすくなるため注意が必要です。

6-4. 評価して終わりで、改善サイクルにつながらない

AI評価を実施したものの、結果をレポートにまとめるだけで終わってしまうケースは少なくありません。AI評価の本来の目的は点数をつけることではなく、課題を発見し、回答の品質向上やリスク低減につなげることです。

評価した後は、原因分析やプロンプト改善、データ修正など具体的な改善活動を行うことが重要です。

7. AI評価を効率化する方法

AI評価は企業にとって欠かせない取り組みですが、評価に時間やコストがかかりすぎるという課題も生まれています。では、どのように効率化を図るべきなのでしょうか？

ここでは、企業におけるAI評価を効率的に行う方法をご紹介します。

7-1. 評価観点をテンプレート化する

AI評価では、明確な評価基準が重要になります。現場では何を基準に評価すればよいのかがわからず、担当者が変わるごとに評価品質や結果にばらつきが生じることがあるため、評価観点をテンプレート化するのがおすすめです。

例えば、正確性・関連性・安全性・業務適合性などの評価基準を設けたうえで、採点方法も明確にしておけば評価作業の効率化が進みます。さらに、評価結果の比較や継続的な品質管理もしやすくなるでしょう。

7-2. 社内文書やFAQをもとにテストケースを作る

AI評価の品質は、テストケースの質によって大きく左右されます。しかし、多くの企業では評価用データをゼロから作成しており、多大な工数が発生しています。

そこで有効なのが、既存の社内文書やFAQを活用してテストケースを自動作成する方法です。すでに業務で利用されている情報を評価に活用することで、効率的かつ実運用に近い評価が可能になります。

7-3. "いじわる質問"で弱点をあぶり出す

AI評価では"いじわる質問"と呼ばれる、曖昧な質問やAIの制約を回避しようとする質問を用いることで実運用上のリスクをあぶり出します。いじわる質問は通常のFAQテストだけでは見つからない誤回答やハルシネーションなどの弱点が見つかりやすく、効率のよいAI評価が行えます。

7-4. 自動スコアリングで継続運用できる体制をつくる

AI評価は一度実施して終わりではなく、モデル更新やプロンプトの変更、RAGデータの追加などを機に継続して行う必要があります。しかし、人手評価だけで継続的に回答品質を監視するのは現実的ではありません。

そこで重要なのが、自動スコアリングを活用して継続的に評価できる体制を構築することです。企業におけるAI評価では、すべてを人手で確認するのではなく、自動評価を組み合わせた仕組みを整えることが大切です。

8. 企業でAI評価ツールを選ぶポイント

AI評価をすべて人手で行うのは現実的ではないため、AI評価ツールを導入する企業が増えています。しかし、AI評価ツールは製品ごとに機能や得意分野が大きく異なるため、自社の目的に合ったものを選ぶことが重要です。

そこで、ここからは企業におけるAI評価ツールの選定基準をご紹介します。

8-1. 自社固有の文脈を反映できるか

AI評価ツールを選定する際のポイントは、自社固有のルールや業務知識、リスクを評価に反映できるかどうかです。どれだけ高度な評価ツールであっても、一般的なベンチマークや汎用的な評価基準しか利用できなければ、自社の業務における品質やリスクを正しく評価することはできません。

例えば、社内ルールや業界規制、ブランドガイドライン、商品知識、実際の問い合わせデータなど、自社独自の評価基準やデータを柔軟に反映できるかどうかをチェックしましょう。

8-2. ハルシネーションだけでなく安全性まで見られるか

AI評価ツールでは、ハルシネーションを検出できるかどうかは重要なポイントになります。しかし、企業利用におけるリスクはハルシネーションだけではありません。実際には、不適切な回答や差別的・攻撃的表現、ブランドガイドライン違反など、さまざまなリスクが存在します。

そのため、AI評価ツールを選ぶ際は回答の正確性はもちろんのこと、安全性やガバナンスまで評価できるかを確認することが重要です。

8-3. 日本語・敬語・ブランドトーンを評価できるか

企業にとって大切なのは、回答の正確性だけではありません。どのような言葉で伝えるか、どのようなトーンを採用するかなど、伝え方にもこだわる必要があります。

特に日本語で利用する場合は、敬語表現や言い回し、企業独自のブランドトーンが顧客体験や企業イメージに大きく影響します。そのため、正しい回答だけでなく、企業らしい回答ができるかがAI評価ツールを選ぶポイントになります。

8-4. 継続モニタリングに対応できるか

AI評価は定期的に行う必要があるため、企業でAI評価ツールを選ぶ際は単発の評価機能だけでなく、継続的に品質やリスクを監視できる継続モニタリング機能が備わっているかを確認するのがおすすめです。

9. AI評価に関するよくある質問（Q&A）

最後に、AI評価に関して寄せられるよくある質問と、その回答をご紹介します。

9-1. AI評価とAIリスク評価の違いは何ですか？

AI評価はAIが期待通りに機能しているかを確認するためのプロセスであるのに対し、AIリスク評価はAI利用によって発生する可能性のあるリスクを特定し、その影響度や発生可能性を評価する取り組みを指します。

企業のAI活用ではAI評価とAIリスク評価を分けて考えることが重要であり、近年はこれらを統合して実施する「AIガバナンス」の考え方が重視されています。

9-2. 生成AI評価では何を指標にすればよいですか？

一般的に生成AI評価で用いられる指標は、正確性・関連性・安全性・業務適合性などです。その他、プロンプトの指示を守れているか、回答に一貫性があるか、ブランドトーンを守っているかなど、自社に合わせた指標を組み込むのがおすすめです。

9-3. RAGの評価では何を見ればよいですか？

検索拡張生成のRAGを評価する場合は、検索品質と回答品質の双方を評価することが重要です。もちろん正確性や関連性は評価する必要がありますが、必要な文書を取得できているか、最新情報を参照できるかなど、RAG特有の観点もチェックしましょう。

9-4. AI評価は一度やれば十分ですか？

AI評価は一度実施すれば終わりではありません。AIは従来のソフトウェアのように機能が固定されているわけではなく、モデル更新や参照データ、利用環境の変化によって回答品質やリスクが変動するため、継続的な評価が必要です。

9-5. 日本企業で重視すべき評価観点は何ですか？

日本は顧客対応において求められる品質基準が高いため、日本語特有の表現やコンプライアンス要件も考慮する必要があります。また、国内のAIガイドラインでは安全性・公平性・プライバシー・セキュリティ・透明性などの観点が重視されています。

まとめ｜AI評価は"導入前の確認"ではなく"継続的なリスク管理"が重要

AI評価とは、回答が業務で使えるものかどうかを判断するために必要なプロセスです。AI評価にはいくつかの手法がありますが、ツールを使えばより効率的なAI評価を実現できます。

弊社Priv TechはAIリスク評価ツール「AI Risk Checker」を提供しており、一般的なAI評価では見つけにくい自社固有のリスクの可視化に寄与します。顧客対応用チャットボットや社内ヘルプデスクAIを導入している企業は、ぜひ本ツールをご活用ください。

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