投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは「チャットボット」から、自律的にタスクをこなす「エージェント」へと移行しつつあります。しかし、そこで最大の障壁となるのが「AIが正しく動作したかをどう評価するか」という問題です。本稿では、従来のテキスト評価手法の限界と、実務適用に不可欠な「行動と結果」に基づく新たな評価手法（Evals 2.0）について解説します。
Software 2.0における「見た目の正しさ」と「機能の正しさ」
大規模言語モデル（LLM）の活用が進む中、ニューラルネットワーク自体がソフトウェアのロジックを担う「Software 2.0」の世界観が現実味を帯びてきました。これまで、生成AIの出力品質を評価する手法としては、高性能なモデル（GPT-4など）を用いて他のモデルの回答を採点させる「LLM-as-a-Judge」が一般的でした。これは要約の正確さや文章の流暢さを測る上では非常に有効な手法です。
しかし、自律型AIエージェントの開発においては、この手法に限界が見え始めています。元記事でも指摘されている通り、LLM-as-a-Judgeはあくまで「テキスト（Text）」を見ているに過ぎず、「結果（Consequences）」を見ていないからです。例えば、AIエージェントにプログラムコードを書かせた場合、文法的に正しく、もっともらしい解説が付いていたとしても、実際に実行（ランタイム）させるとクラッシュしたり、無限ループに陥ったりする可能性があります。従来のテキストベースの評価では、この「実行時の不具合」を見抜くことができません。
Agent-as-a-Judge：テキストから「行動結果」の評価へ
そこで注目されているのが、「Evals 2.0」とも呼ばれる新しい評価のパラダイムです。これは単にテキストを生成する能力ではなく、AIが環境に作用し、目的を達成できたかという「行動と結果」を評価軸に据える考え方です。
具体的には、「Agent-as-a-Judge」のようなアプローチが必要となります。これは、AIが生成したコードをサンドボックス環境で実際に実行し、エラーが出ないか、期待通りの出力が得られるか、あるいはAPI連携において正しいパラメータでリクエストを送信できたかといった「機能的な動作」を検証します。いわば、ソフトウェア開発における単体テストや統合テストを、AIの出力に対して動的に行う仕組みです。
日本企業がAIを業務プロセス（RPAの高度化や社内ワークフローの自動化など）に組み込む際、最も懸念されるのは「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」によって業務が停止したり、誤ったデータ処理が行われたりすることです。テキストの流暢さよりも、業務遂行の確実性が求められる場面では、この「実行結果に基づく評価」の導入が不可欠となります。
日本企業における品質保証とリスク管理
日本のビジネス慣習において、品質への要求水準は極めて高いものがあります。人間が作成したドキュメントやコードであれば、長年のレビュープロセスが確立されていますが、AIが自律的に生成・実行するものに対して、人間が全て目視でチェックしていては、AI導入による生産性向上のメリットが相殺されてしまいます。
したがって、今後はMLOps（機械学習基盤の運用）の一環として、AIエージェントの行動を模擬環境でテストする「評価パイプライン」の構築が重要になります。これにはコストと技術的な複雑さが伴いますが、「動かないコード」や「誤ったAPI操作」を本番環境に出さないための防波堤として機能します。特に金融や製造など、ミスが許されない領域でのAI活用においては、LLMの「賢さ」以上に、この「評価の堅牢性」が競争力の源泉となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
LLMの進化に伴い、単に文章を書かせるだけでなく、実務を行わせる「エージェント化」への期待が高まっています。この段階に進む企業が留意すべき点は以下の通りです。
- 評価指標の転換：「日本語が自然か」という定性的な評価から、「コードが実行できたか」「APIコールが成功したか」という定量・機能的な評価（Evals 2.0）へKPIをシフトする必要があります。
- サンドボックス環境の整備：AIエージェントが安全に失敗できるテスト環境（サンドボックス）を社内に整備することが、ガバナンスとイノベーションを両立させる鍵となります。
- 「目視確認」からの脱却：すべての出力を人間が確認する運用はスケールしません。定型的なタスクについては、Agent-as-a-Judgeのような自動評価システムを導入し、人間は例外処理や最終判断に集中する体制を構築すべきです。
AIを「話相手」から「仕事のパートナー」へと昇格させるためには、その仕事ぶりを正しく評価する仕組みのアップデートが急務です。