LLM（Large Language Model）は、自然な文章を生成できる一方で、確率的な出力のブレがあるため、導入前に品質を評価することが重要です。
特に、プロダクトに組み込む前に事前評価を行うことで、LLMの精度や一貫性を確認し、品質の向上につなげることができます。
本記事では、LLMをプロダクトに活用する際の「事前評価」システムの仕組みや具体的な評価フロー、技術スタックについて詳しく解説します。
【本記事の目次】
🔍 事前評価とは？なぜ必要なのか？
LLMは、質問の仕方やコンテキストによって毎回異なる出力を生成するため、
同じプロンプトでも、品質のバラつきが生じるという課題があります。
そのため、
LLMが期待通りの応答を生成するか、事前に評価し、精度を担保する仕組みが不可欠です。
評価には、大きく分けて2つのアプローチがあります。
| 評価の種類 | 説明 |
|---|---|
| 事前評価（オフライン評価） | 事前に用意したデータセットを用いて、プロンプト変更後のLLMの出力を検証する。 |
| 事後評価（オンライン評価） | 実際のユーザー環境で稼働するLLMの出力を収集し、評価を行う。 |
本記事では、「事前評価」のアーキテクチャや実装方法に焦点を当てて解説します。
💡 事前評価の具体的な評価基準
事前評価では、主に以下の3つの観点からLLMの性能を定量評価します。
① 質問内容の適切さ
- 生成された文章が意図した質問に適切に応答しているか？
- 重要な情報が抜けていないか？
② 文章作成ルールの遵守
- 社内のガイドラインに沿った文章になっているか？
- 不適切な表現や誤字脱字がないか？
③ 共感度スコア
- ユーザーが求めるトーン・ニュアンスになっているか？
- 感情的な配慮がなされているか？
これらの指標を、LLMによるスコアリングやルールベースのアルゴリズムを組み合わせて定量的に評価します。
🛠 事前評価システムのアーキテクチャ
事前評価システムは、**GCP（Google Cloud Platform）**を活用して構築されています。
以下のようなフローで評価が行われます。
🔹 事前評価のワークフロー
1️⃣ 管理者用アプリケーションから評価リクエストを送信
2️⃣ APIサーバーがリクエストを受信し、CloudRunジョブを起動
3️⃣ CloudRun上でLLMの事前評価を実行
4️⃣ 評価結果をGoogle Cloud Storage（GCS）に保存
5️⃣ Slackへ結果の通知を送信
6️⃣ BigQueryにデータ同期し、ダッシュボードで分析
各ステップについて、詳しく見ていきます。
📌 ① 事前評価リクエストの送信
プロンプトエンジニアは、管理者用のアプリケーションを通じて、評価リクエストを送信します。
APIサーバーがリクエストを受け取り、CloudRunジョブを起動します。
🔹 技術スタック
- APIサーバー：FastAPI / Flask
- タスク管理：Cloud Run / Kubernetes
📌 ② LLMを用いた評価処理
CloudRunジョブ内で、評価対象のプロンプトをLLMに入力し、複数回の出力を生成します。
生成された出力は、事前に用意したデータセットと比較し、評価されます。
主な評価方法
✅ LLMによるスコアリング（共感スコアなど）
✅ ルールベースのチェック（文章のフォーマット・長さなど）
🔹 技術スタック
- 評価用LLM：OpenAI API / Claude / Gemini
- データストレージ：Firestore / BigQuery
📌 ③ 評価結果の保存
評価結果は、CSV形式でGoogle Cloud Storage（GCS）に保存されます。
CSVファイルには、以下の情報が含まれます。
| カラム名 | 説明 |
|---|---|
| dataset_id | 評価用データセットのID |
| scored_request_id | 評価対象プロンプトの管理ID |
| empathy_score | 共感スコア |
| created_at | 評価実行日付 |
このデータは後続の分析のために、定期的にBigQueryへ同期されます。
📢 ④ 評価結果の通知
評価が完了すると、Slackの特定チャンネルにサマリーが通知されます。
通知には、以下の情報が含まれます。
✅ 前回の評価結果との差分
✅ 新しいプロンプトのスコア
✅ 改善が必要なポイント
🔹 技術スタック
- 通知システム：Slack API + Cloud Functions
📊 ⑤ BigQueryでのデータ分析
最終的に、評価データはBigQueryに同期され、Lookerやデータダッシュボードで可視化されます。
これにより、長期的なトレンド分析や評価基準の最適化が可能になります。
🔹 技術スタック
- 分析基盤：BigQuery + Looker
- データ転送：Data Transfer Service
🎯 まとめ：LLM事前評価システムのポイント
✅ LLMの出力を定量評価し、品質を確保
✅ GCPのCloudRun・BigQueryを活用した自動化評価システム
✅ Slack通知・Lookerダッシュボードで評価結果を可視化
これにより、LLMの性能を常に改善しながら、高品質なプロダクトを開発・運用できます。
LLMを活用したプロダクト開発を検討している方は、ぜひ参考にしてください！🚀
