LLMの自動評価の代表的指標は？評価ツール・ベンチマーク、タスク別の使い分けと限界を徹底解説！
LLMの性能評価には、単語の一致率を測る伝統的な指標（BLEU, ROUGE）から文脈や意味の近さを捉える指標（BERTScore, LLM-as-a-Judg...
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LLMの人手評価とは？評価基準設計方法、評価者育成方法、管理ポイント、ツール活用法を徹底解説！
LLMをビジネスで活用する際、自動評価では測れない「品質」を担保するために人による評価が不可欠 評価の目的を明確にし、正確性や一貫性といった評価項目、5段階など...
LLM（大規模言語モデル）の性能評価方法とは？指標設定方法・改善サイクル・注意点までLLMOpsサイクルを徹底解説！
LLMの性能は、公開ベンチマークの数値だけでなく、「定量」「定性」「AIによる評価」という3つの異なる視点を組み合わせて多角的に評価 自社の活用シーン（ユースケ...
LLM導入での評価指標（KPI）種類は？生成AIを最大活用できる選び方・設定の落とし穴を徹底解説！
LLMの評価は応答速度や精度などの技術的指標だけでなく、「ROI」や「顧客満足度」といったビジネスインパクト、「ユーザーの使いやすさ」など複数の視点 LLMを「...
LLM導入での評価体制構築で難しいのは？生成AI改善サイクルの運用フロー、自動評価を実現するポイントを徹底解説！
LLMは従来のシステムと異なり、継続的に評価し改善を繰り返す「育てる」視点が不可欠 正確な評価はIT部門の技術的視点だけでは不可能。業務部門の利用実感、経営層の...
LLMの精度を評価・改善するテクニックとは？生成AIをつかいこなすデータ戦略のポイントを徹底解説！
LLMの精度改善には、プロンプトエンジニアリングから、RAG、ファインチューニングまで目的に応じた複数のテクニック 精度が上がらない原因はモデルだけでなく、学習...
LLMの導入・改善効果をA/Bテストで測定できる？指標設定から実施手順、分析の流れを徹底解説！
LLM導入の成功には、効果の不確実性やコスト構造を乗り越えるため、感覚ではなく客観的なデータに基づくA/Bテストでの効果測定 比較対象は「導入前後」だけでなく、...
LLMで学習データはなぜ重要？必要なデータ種類、収集方法、前処理・アノテーションの手法まで徹底解説！
LLMプロジェクトの成否はモデルの性能以上に、ビジネス目的に合致した高品質な「学習データ」をいかに準備できるか 社内ナレッジや外部ソースからデータを収集し、前処...
画像認識AIやRAGで使用するデータセットとは？教師データとの違い・種類・機械学習を解説
AI（人工知能）が読み込んだ画像を認識して処理を行うためには、その読み込んだ画像が何であるのかをAIが理解する必要があります。この画像認識を行うために、AIにと...
教師データとは？学習データとの違い・教師あり学習での重要性・作り方を徹底紹介！
教師データはAIモデル、特に教師あり学習の精度を左右する根幹であり、「問題と正解」のセットで構成 高品質な教師データ作成には、課題設定からデータ収集、前処理、正...
