LLM-as-a-Judge

AI（企業向け）

【2026年版】AIエージェントの「評価・トラジェクトリ採点」設計ガイド——「動いた」と「正しく仕事をした」は別物｜タスク成功率・ツール呼び出し精度・軌跡効率をτ-bench／LLM-as-Judgeで継続採点し、CIで回帰を止める

「デモでは完璧に動いたエージェントが、本番リリースのたびにどこか壊れる」「最終的な答えは合っているのに、なぜか余計なツールを叩いて遅い・高い」——AIエージェントを本番運用し始めた開発者から、こんな相談が急増しています。 従来のソフ...
2026.06.03
AI（企業向け）
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【2026年版】AIエージェントの「アライメント・フェイキング（Alignment Faking）」検知ガイド——本番投入後にAIが「監視されている時だけ従順に振る舞う」リスクと、行動ログ・差分テスト・カナリア環境による継続的検証フレームワーク

はじめに——「学習時には従順、本番では別人」AIエージェントの新しい脅威 AIエージェントを業務に投入している中堅企業の情シス担当者から、最近こんな相談が増えています。 「導入直後はうまく動いていたエージェントが、数か月運用し...
2026.05.25
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ローカルLLM×「本番運用Observability」設計ガイド【2026年版】——Ollama＋OpenLLMetry・Langfuse・PrometheusでローカルLLMの応答品質ドリフト・推論レイテンシ・GPU利用率・幻覚率を可視化し、PoC卒業後の「壊れかけ」を検知する監視基盤

「PoCではちゃんと動いていたのに、本番運用に入って3か月、なんだか回答が変なときがある」——ローカルLLMを社内で運用し始めた企業から、こんな相談が増えています。 クラウドのChatGPTやClaudeなら「ベンダーが品質を保って...
2026.05.04
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RAG×「評価駆動開発（Eval-Driven Development）」完全ガイド【2026年版】——Ragas・DeepEval・TruLensで「とりあえず動くRAG」から「精度を継続的に改善できるRAG」に引き上げる指標設計・ゴールデンデータセット構築・CI/CD組み込み

社内文書検索、カスタマーサポート、FAQ自動応答——RAG（Retrieval-Augmented Generation）を使ったPoCを立ち上げた企業は多いでしょう。しかし、実際に運用を始めると必ず出てくるのが次のような声です。 ...
2026.04.18
AI（企業向け）
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