投稿者 global-ai-media 
生成AIのPoC（概念実証）を実施したものの、回答精度のバラつきやハルシネーションへの懸念から、本番環境への展開に二の足を踏む日本企業は少なくありません。本記事では、LLMアプリケーションの「評価（Evaluation）」と「追跡（Tracing）」に焦点を当て、TruLensなどのツールが提唱する品質確保のフレームワークをもとに、日本企業が実務で直面するガバナンス課題への対応策を解説します。
PoCの壁を超えるための「評価」と「可観測性」
日本国内の多くの企業において、ChatGPTや社内ドキュメントを活用したRAG（検索拡張生成）システムの導入検討が進んでいます。しかし、いざプロトタイプを作成しても、「回答が本当に正確か自信が持てない」「誤情報（ハルシネーション）を顧客に提示した場合のリスクが許容できない」という理由で、社内利用や限定的な公開に留まるケースが散見されます。
この課題を解決する鍵となるのが、LLMアプリケーションに対する「評価（Evaluation）」と「可観測性（Observability）」の確立です。元記事で紹介されている「TruLens」のようなツールは、単にモデルを動かすだけでなく、その挙動を数値化し、ブラックボックスになりがちなAIの思考プロセスを可視化するための技術的なアプローチを提供しています。
RAGシステムの品質を測る「3つの視点」
LLMアプリ、特にRAG構成において品質を担保するためには、漫然と「回答が良いか悪いか」を見るのではなく、評価軸を分解する必要があります。実務的には、以下の「RAGトライアド（三位一体）」と呼ばれる視点が非常に有効です。
- 文脈の関連性（Context Relevance）：ユーザーの質問に対して、検索システムが適切な社内ドキュメントやデータを取得できているか。
- 根拠性（Groundedness）：AIの回答が、取得したデータ（根拠）にしっかりと基づいているか。ここに乖離がある場合、ハルシネーションが発生しています。
- 回答の関連性（Answer Relevance）：最終的な回答が、ユーザーの意図や質問に対して的確に答えているか。
日本の現場では、現場担当者がExcelで◯✕をつけて評価を行う「人海戦術」がよく見られます。しかし、LLMの出力は確率的であり、バージョンアップごとの再評価も必要なため、手作業だけでは限界があります。TruLensのようなフレームワークを用いて、これらの指標を可能な限り自動化・コード化（Instrumentation）し、継続的にモニタリングする仕組みが求められます。
日本企業におけるガバナンスとリスク管理
欧州のAI法（EU AI Act）や、日本政府の「AI事業者ガイドライン」でも強調されている通り、AIの出力に対する透明性と説明責任は、企業にとって避けて通れない経営課題です。
日本の商習慣では、わずかなミスも「品質問題」として重く受け止められる傾向があります。しかし、生成AIの特性上、エラー率をゼロにすることは極めて困難です。そのため、企業が取るべき現実的なアプローチは、「ゼロリスク」を目指すことではなく、「リスクを可視化し、制御可能な範囲に収める」ことです。
具体的には、評価スコアが一定基準を下回った回答はユーザーに提示せずに「回答できません」と返すガードレールの設置や、回答の根拠となったドキュメントへのリンクを必ず明示するUI設計などが挙げられます。また、評価プロセスそのものをログ（Trace）として残すことは、万が一トラブルが発生した際の監査証跡（なぜAIがその回答をしたのかの説明材料）としても機能します。
開発と運用の分断を防ぐLLMOps
従来のソフトウェア開発と異なり、LLMアプリ開発は「プロンプトエンジニアリング」や「モデル選定」といった試行錯誤の連続です。開発段階での評価だけでなく、運用開始後もユーザーからのフィードバック（Good/Bad評価など）を収集し、評価データセットに追加していくサイクル（LLMOps）を回す必要があります。
特に日本語特有の言い回しや、業界固有の専門用語に対する理解度は、汎用的なベンチマークテストでは測れません。自社の業務データに基づいた「ゴールデンセット（模範解答集）」を地道に整備し、それを基準に自動評価を回す体制を作ることが、長期的な競争力の源泉となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の技術動向と日本のビジネス環境を踏まえ、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。
- 「感覚的な評価」からの脱却：「なんとなく賢い」「たまに間違える」といった定性的な評価ではなく、TruLens等のツールを活用し、Groundness（根拠性）などの指標を定量的に計測する体制を整えてください。
- 監査可能なプロセスの構築：金融や医療など規制の厳しい業界はもちろん、一般的な企業活動においても、AIの回答生成プロセスを追跡（トレース）できる状態にしておくことは、コンプライアンス上の防波堤となります。
- 人とAIの協働評価：すべてを自動化するのは時期尚早です。自動評価でスコアが低いものを人間がチェックする「Human-in-the-loop」のフローを業務プロセスに組み込み、品質管理部門と連携して基準策定を行ってください。
- 期待値コントロールの徹底：経営層や利用部門に対し、LLMは「確率的なエンジン」であることを説明し、品質保証の限界と、それを補うための評価・監視体制があることをセットで提示することが、プロジェクトの頓挫を防ぐ鍵となります。