投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入がPoC（概念実証）から実運用フェーズへと移行する中で、多くの日本企業が直面している最大の課題は「回答精度の担保」です。最新の研究動向で示された「90%の精度」を実現する体系的なワークフローを題材に、感覚的なチェックから脱却し、信頼できるAIプロダクトを構築するための実務的アプローチを解説します。
「なんとなく良い」からの脱却：LLM評価の難しさ
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を組み込んだアプリケーション開発において、エンジニアやプロダクトマネージャーを最も悩ませるのが「評価（Evaluation）」のプロセスです。従来のソフトウェアテストであれば、入力に対する出力は一意に定まり、正誤判定は明確でした。しかし、LLMは確率的に動作するため、同じプロンプトでも出力が揺らぎます。また、「要約の質」や「回答の親切さ」といった定性的な指標は、機械的な判定が困難です。
日本企業では特に品質への要求基準が高く、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを恐れるあまり、PoC止まりになるケースが散見されます。ここで重要になるのが、今回の記事のテーマである「Define-Test-Diagnose-Fix（定義・テスト・診断・修正）」という体系的なワークフローです。これは単なるバグ修正のサイクルではなく、AIの挙動を継続的に改善するためのMLOps（機械学習基盤）の核心部分と言えます。
Define-Test-Diagnose-Fix：高精度を実現する4つのステップ
研究レベルで「90%の評価精度」を達成したとされるアプローチは、魔法の技術ではなく、地道かつ論理的なプロセスの積み重ねに他なりません。実務的な観点から、このワークフローを紐解きます。
1. Define（定義）：評価基準の具体化
まず、「何をもって正解とするか」を定義します。例えば社内ヘルプデスクAIであれば、「社内規定の第何条を参照しているか」「回答が礼儀正しいか」といった具体的な評価軸を設定し、人間が作成した正解データセット（Ground Truth）を用意する必要があります。
2. Test（テスト）：自動評価の実行
定義した基準に基づきテストを実行します。ここでは、すべてを目視確認するのではなく、「LLM-as-a-Judge（LLM自身に回答を採点させる手法）」などを活用し、評価プロセス自体を自動化・効率化することがトレンドとなっています。
3. Diagnose（診断）：失敗原因の特定
評価スコアが低かったケースについて、その原因を特定します。原因は「プロンプトの指示が曖昧だった」のか、「RAG（検索拡張生成）で参照したドキュメントが古かった」のか、あるいは「モデル自体の推論能力不足」なのかを切り分けます。
4. Fix（修正）：的確な改善
診断結果に基づき、プロンプトの修正やナレッジベースの更新を行います。このサイクルを高速に回すことで、精度は着実に向上します。
日本企業における「品質」と「アジリティ」のバランス
日本の商習慣において、AIの誤回答はクレームや信用の低下に直結する重大なリスクと捉えられがちです。しかし、100%の精度を目指してリリースを遅らせることは、変化の激しいAI分野では機会損失にもなり得ます。
重要なのは、この「Define-Test-Diagnose-Fix」のプロセスを組織として確立し、「現在は85%の精度だが、週次のサイクルで改善し続けている」という状態を作ることです。また、金融や医療などミスが許されない領域では、AIによる自動評価に加え、人間による専門的なレビュー（Human-in-the-loop）を最終工程に組み込む「ハイブリッドなガバナンス」が現実解となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の評価ワークフローの知見を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してプロジェクトを推進すべきです。
1. 「評価データセット」への投資
プロンプトエンジニアリングに時間を割く前に、まずは自社の業務における「良質な回答例」と「NG例」を蓄積し、評価データセットを整備してください。これがAI活用の資産となります。
2. PDCAサイクルの自動化（LLMOpsの導入）
人手による全件チェックは持続可能ではありません。評価フレームワークやMLOpsツールを導入し、テストと診断を可能な限り自動化できる環境を整えることが、中長期的な競争力につながります。
3. リスク許容度の明確化と免責設計
技術的に90%の精度が出せたとしても、残りの10%のリスクをどう扱うかは経営判断です。完璧を求めるのではなく、UI/UX側でユーザーに確認を促す設計や、利用規約での免責事項の整備など、技術と法務の両輪でリスクコントロールを行う姿勢が求められます。