データセットから意思決定へ - エンタープライズAIエージェント評価の実施, パート2

ステップ1: 評価の旅を始める

AIの品質に真剣に取り組むチームにとって、評価ダッシュボードは品質保証の指令センターです。もし始めたばかりなら、次のように見えるかもしれません:

これがあなたのスタートラインです。最初の評価を作成することは、主観的な「直感」に頼ったテストを、構造化された科学的プロセスに置き換えるための重要なステップです。AWSの専門家が強調するように、包括的な評価フレームワークは、運用環境におけるエージェントAIシステムの複雑さに対処するために不可欠です。

継続的な評価の文化を確立することは、ビジネスクリティカルなシナリオで強力であるだけでなく、信頼性のあるエージェントを展開するために重要です。

ステップ2: 評価設定の構築

まだ最初の評価データセットを作成していない場合は、パート1 - エンタープライズグレードの評価データセットの構築: 信頼性のあるAIエージェントの基盤に戻り、現実的なテストケース、明確なスコアリング基準、エッジケースのカバレッジを備えたエンタープライズグレードの評価データセットを構築するためのステップバイステップガイドを参照してください。これにより、AIエージェントの評価が信頼できる、再現可能な結果を生み出します。

評価を作成することを決定したら、テストするターゲットと使用するテストケースという2つの重要なコンポーネントを設定します。

A. ターゲットを選択: どのエージェントまたはチームをテストしますか？

最初の重要な選択は、評価したいエージェントまたはエージェントのチーム（ワークフォース）を選択することです。この決定は、テストの範囲と目的を定義します:

• バージョン比較テスト: 本番環境のエージェント（「カスタマーサービスエージェントv2.1」）と開発中の新しいバージョン（「カスタマーサービスエージェントv2.2」）があるかもしれません。同じデータセットを両方のバージョンに対して実行することで、新しいバージョンが改善を表しているか、リグレッションを導入しているかの客観的なデータを提供します。

• システムプロンプトの最適化: 同じツールとモデルを使用しているが、異なる指示やシステムプロンプトを持つ2つのエージェントをテストします。このアプローチは、基礎的な能力を変えずにエージェントの行動、トーン、ポリシー順守を微調整するのに役立ちます。

• マルチエージェントワークフロー評価: 複雑なビジネスプロセスの場合、マルチステップタスクで協力する専門エージェントの全ワークフォースをテストすることがあります。これは、個々のパフォーマンスだけでなく、調整と引き渡しの効果も評価します。

B. テストケースを選ぶ: 適切なデータセットの選択

ターゲットを選択したら、適切なチャレンジを選ぶ必要があります。ここでデータセットライブラリが非常に役立ちます:

よく整理されたライブラリは、特定のニーズに合ったテストを迅速に特定するのに役立ちます:

• 新しいセキュリティプロトコルのテスト: エージェントが新しいMFA処理手順を正しく実装していることを確認するために、「IT + Security + Integrations」データセットを選択します。

• 調達改善の検証: 「Supplier Ops + Procurement Controls」データセットを使用して、請求書照合例外の適切な処理を確認します。

• ナレッジベースの更新の測定: 新しいドキュメントを追加する前後で包括的なデータセットを実行し、応答品質への影響を定量化します。

データセットの概要、質問数、実行履歴、メタデータは、評価目標に合った関連性のある安定したテストケースを選択するのに役立ちます。

ステップ3: 実行プロセスの理解

エージェントとデータセットを設定すると、「Run Evaluation」をクリックすることで、自動化された包括的なテストシーケンスが開始されます。

自動テストワークフロー

• 体系的な質問処理: プラットフォームは、データセットから選択したエージェントに各ユーザークエリを体系的に提供し、すべてのシナリオで一貫したテスト条件を確保します。

• 複数の試行実行: 各クエリに対して、システムはデータセットの「テスト実行数」設定に基づいて複数の試行を実行します。この繰り返しは、一貫性を測定するために重要です。単一の成功は偶然かもしれませんが、複数の実行での一貫したパフォーマンスは信頼性を示します。

• 包括的なデータ収集: システムは、すべてのインタラクションの完全なトレースをキャプチャします。これには以下が含まれます:

  • エージェントの推論チェーンと思考プロセス

  • ツール選択の決定とパラメータ選択

  • APIコールと外部システムとのインタラクション

  • 最終的な応答とユーザーコミュニケーション

  • タイミングとパフォーマンスメトリクス

Anthropicの研究が示すように、このトレースデータは、エージェントが成功したかどうかだけでなく、どのようにしてその結論に至ったのかを理解するために基本的なものです。

実行後に得られるもの - 評価レポート（スコア、一貫性、変動）

評価が完了すると、データセットは品質とパフォーマンスの次元でパフォーマンスを測定可能にする構造化レポートに変わります。

1) 結果グリッド: 1つのデータセット、多くの実行、完全に比較可能

評価はグリッドに開かれ、各行がテストケース（質問）であり、各実行が並べてスコアリングされます:

このビューは迅速なスキャンのために設計されています:

• 質問 + 期待される応答は、そのテストにおける「正しい」とは何かをアンカーします。

• 実行出力は、エージェントが試行を通じてどのように答えたかを比較できます。

• 正確性スコア（実行ごと）は、一貫性と変動性を明らかにします。

• タイミング列は、実行ごとの速度を強調します（遅延のリグレッションに役立ちます）。

2) スコアの下の正当化（数値がブラックボックスにならないように）

説明のないスコアは改善に役立ちません。だからこそ、各実行には正確性スコアの下に「正当化」リンクが含まれています:

これらの正当化は通常、次のことを指摘します:

• 期待される基準が満たされたかどうか

• 緩和策/回避策が含まれているかどうか（関連する場合）

• 回答がスコープ内に留まったかどうか

• ツールの使用が適切であったかどうか（または不要であったか）

これがスコアリングを実行可能なフィードバックに変えるのです。

3) パフォーマンス変動: トークンとレイテンシーを平均と比較

正確性を超えて、レポートは各実行を平均と比較することで効率信号を明らかにします。

出力トークンの変動は次のことを見つけるのに役立ちます:

• 冗長な回答、

• プロンプトのリグレッション、

• または時間をかけた「冗長性のドリフト」。

レイテンシーの変動は次のことを見つけるのに役立ちます:

• ツールのボトルネック、

• 遅い推論経路、

• または本番環境でのモデル/タイムアウトのリスク。

これらのツールチップは見た目以上に強力で、「遅く感じる」を測定可能で再現可能な信号に変えます。

4) 応答の詳細: 完全な回答を検査

グリッドセルはデザイン上コンパクトです。完全な出力が必要な場合は、応答の詳細を開くことができます:

これは次のことに最適です:

• フォーマット/トーンの要件を確認する、

• 回答に重要なステップ/チェックリストが含まれていることを確認する、

• 「高スコア」がスタイルやポリシーの改善を必要とするかどうかを判断する。

5) メッセージトレースの詳細: 完全な実行タイムライン（時間がどこで使われたか）

何かが遅い、一貫性がない、または疑わしい場合、メッセージトレースの詳細を開いて完全なタイムラインを見ることができます:

このビューは、実行を次のフェーズに分解します:

• 初期化、

• 計画、

• 知識の取得、

• ツールの実行、

• LLMコール、

• 後処理。

また、入力/出力トークン数を表示し、ボトルネックを特定しやすくします（たとえば、LLMコールがエンドツーエンドの期間を支配している場合）。

なぜこの構造化されたアプローチがエンタープライズAIの品質を変革するのか

アドホックな手動テストから体系的な評価に移行することで、エンタープライズグレードのAI展開に不可欠な測定可能な利益を提供します:

再現性と一貫性

すべての変更後に同一の評価スイートを実行し、高く一貫した品質基準を維持し、リアルタイムのAIリグレッションテストを可能にします。

データ駆動型の意思決定

構造化された評価は、エージェントのパフォーマンスの客観的で定量化可能な証拠を提供し、主観的な評価を明確なデータに置き換えて、確信を持って意思決定を行います。

完全な監査トレイル

詳細なログは、コンプライアンス、セキュリティ、根本原因分析に不可欠な包括的な監査可能性を保証します。

スケーラブルな品質保証

自動化された評価フレームワークは、エージェントの展開がチーム、ワークフロー、ビジネスライン全体で拡大しても一貫した品質を確保します。

結果分析の準備

評価を実行することで、データセットが実行可能なパフォーマンスデータに変わります。本当の価値は次のフェーズにあります: 結果を分析し、改善の機会を特定し、エージェントの展開に関するデータ駆動型の意思決定を行うことです。

包括的なトレースとパフォーマンスメトリクスは、エージェントの行動を理解し、失敗モードを診断し、システムの信頼性を最適化するための基盤となります。

次のステップ: データをエンタープライズの洞察に変える

結果を生成した今、次のステップはそれを信頼できる意思決定に変えることです - 何を出荷し、何をロールバックし、何を改善するか。

シリーズのパート3では、評価レポートを詳細に探り、成功率とパフォーマンスメトリクスを解釈し、エージェントの推論を分析し、失敗の根本原因を特定し、これらの洞察を信頼できるエンタープライズ対応のAIエージェントの具体的な改善に変える方法を探ります。

評価データセットを放置しないでください。エージェントを選択し、データセットを選び、実際の評価を実行してください。各実行で繰り返し - 何がうまくいくかを追跡し、エージェントが失敗する場所を特定し、すべての失敗を次のテストケースに変えてください。

理論からエンタープライズAIの卓越性へ移行する準備はできましたか？今日、最初のエージェント評価を実行し、次のガイドにご期待ください: 「AIエージェント評価結果の分析、解釈、行動 - メトリクスをビジネス価値に変える方法」