生成AIの成果物を定量評価する仕組みの検討メモ（Vertex AI）
Zenn / 2026/3/11
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要点
- Vertex AIを用いた生成AIの成果物を定量評価する枠組みの検討メモである。
- 評価指標と評価手法の設計を中心に検討が行われている。
- 実務適用を想定し、評価プロセスの実装課題や前提条件が示唆されている。
- このアプローチは生成AIの品質保証と意思決定の透明性向上に貢献する可能性がある。
背景：プロンプト改善における「主観」の限界
プロンプトを調整しても、改善したのかデグレ（品質低下）したのかが主観的な判断になりがち。
100件単位でテストを行い、統計的に「今回のアップデートで精度が◯%向上した」と定量化できる仕組みが必要。
「なんとなく良くなった」を排除し、信頼性の高いデプロイ判断基準を持ちたい。
Vertex AI Evaluation Service による評価の自動化
AI（Autorater）が特定の指標に基づき、生成物を採点・比較するマネージドサービス。
適応型ルーブリック: プロンプトの内容に応じて、AIがその場で適切な採点基準（ルーブリック）...
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