COLUMN

1. LLMの評価の重要性

近年、人工知能の進化により、LLM（大規模言語モデル）の活用が広がっています。特にビジネスの現場では、顧客対応の自動化やコンテンツ生成、データ分析など、さまざまな場面でLLMが利用されるようになっています。たとえば、カスタマーサポートにLLMを導入した場合、誤った回答を提供すれば企業の信頼を損ねる可能性があります。また、マーケティングの分野では、LLMが生成するコンテンツがブランドのイメージに合致しているか、読者にとって有益な内容になっているかを評価する必要があります。さらに、LLMは学習データに基づいて回答を生成するため、偏った情報を提供していないかも重要なポイントとなります。

こうした課題に対応するためには、適切な評価設計を用意してLLMの性能を測定し、必要に応じて利用の可否を判断することが求められます。評価を怠れば、期待した成果を得られないばかりか、誤情報の拡散やバイアスの助長といった問題を引き起こす可能性があるため、導入前にしっかりとチェックすることが重要です。

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2. LLMの評価方法

2-1. 一般的な評価指標

LLMを評価する方法にはさまざまなものがありますが、大きく分けると、客観的な自動評価と、人間による主観的な評価の2つがあります。

自動評価は、文章の意味的類似度を評価する指標を用いて、モデルの出力と正解データを比較する方法です。また、open-japanese-llm-leaderboard（日本語LLMリーダーボード）のように複数の大規模な日本語のデータセットに対してさまざまな評価タスクを用意して日本語LLMを評価するフレームワークなどが存在し利用されています。

参考：Open Japanese LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by llm-jp

一方で、人間による評価は、LLMの出力を実際に読んで、正確性や流暢さ、文脈の適合性をチェックする方法です。日本語の細かい表現の差異などをビジネスの要件として担保する必要がある場合は、人手の評価も重要になります。

2-2. 各評価指標のメリット・デメリット

次に自動評価と人間による評価のメリットとデメリットを説明します。

自動評価は、コンピューターを用いて短時間で大量の出力を評価できるため、効率がよく、再現性も高いです。しかし、BLEUやROUGEなどの指標は、文章の表面的な一致に頼るため、意味や文脈、創造性といった重要な要素を十分に反映できない場合があります。

一方、人手評価は、評価者が実際の文脈や自然さ、論理の一貫性を細かく判断できるため、より質的な評価が可能です。ただし、時間やコストがかかり、評価者間で感じ方にばらつきが生じるという欠点もあります。判断に迷うような曖昧な基準ではなく、明確な基準を設けてYES/NOで判断できる評価設計がポイントです。

そのため、両者の長所を活かし、自動評価と人手評価を組み合わせることで、より正確なLLMの性能評価を実施することが理想と言えるでしょう。

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3. ユースケース別の評価方法

LLMの評価方法は、その利用目的によって異なります。ここではさまざまなユースケースを想定した評価軸について紹介します。

3-1. カスタマーサポート用のチャットボット

カスタマーサポートの分野では、LLMを活用したチャットボットが導入されるケースが増えています。この場合、回答の正確性や一貫性が特に重要となります。ユーザーの問い合わせに対して正しい情報を提供し、矛盾のない応答を維持できるかどうかが評価のポイントです。また、チャットボットの応答速度も重要な要素です。ユーザーがスムーズに対話を進められるよう、迅速に適切な回答を提示できるかをチェックする必要があります。さらに、カジュアルな会話に対応できるか、敬語や丁寧な表現が適切に使われているかといった点も評価対象となります。

3-2. コンテンツ生成

ブログ記事や広告文、商品説明などのコンテンツを自動生成する場合、LLMの創造性や文章の自然さが評価のポイントとなります。特に、ユーザーが読みやすい文章になっているか、情報が正確であるかが重要です。また、ターゲットとする読者層に適したトーンやスタイルで文章が作成されているかもチェックする必要があります。例えば、ビジネス向けの記事ならフォーマルな表現を、若年層向けのコンテンツならカジュアルな言い回しを用いることが求められます。プロンプトエンジニアリングやパラメータの設定が重要なポイントと言えそうです。

3-3. 調査タスク

特定のトピックに関する情報を収集し、要約するタスクでは、LLMの情報収集能力と要約能力が重要になります。検索エンジンやデータベースから得られる情報を正確に反映し、論理的に整理された要約を生成できるかを評価します。さらに、引用元が明確であるか、誤情報を含んでいないかをチェックすることも重要です。情報の信頼性を確保するためには、出典を適切に記載し、事実確認を行うことが不可欠です。近年ではOpenAIのDeep Researchの登場などで省力化が期待されている分野です。

3-4. チェックタスク

文章の校正や誤字脱字のチェック、スタイルの統一などを目的としたLLMの活用では、文法的な正確さと一貫性が評価のポイントとなります。特に、長文の編集やリライトに対応できるかが重要になります。また、業界ごとの専門用語や表記ルールに適応できるかも評価対象となります。例えば、医療や法律関連の文書では、特定の表記ルールに従う必要があるため、それに準拠できるかを確認する必要があります。この分野は日本語特有の言い回しや表現の正確性が求められることや、専門性の高さから人間のチェックが重要な分野でもあります。

3-5. データ分析・レポート作成

ビジネスシーンでは、データの分析結果をまとめ、わかりやすいレポートを作成する用途でもLLMが活用されます。この場合、データを正確に解釈し、適切な分析結果を導き出せるかが評価のポイントとなります。また、分析結果を伝える文章の明瞭さや、グラフや表との連携が適切かもチェックする必要があります。データを基にした結論が論理的であり、誤解を招かない表現になっているかを評価することで、ビジネス上の意思決定に役立つレポートの作成が期待できます。

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5. まとめ

本コラムではLLMの一般的な評価方法についてベンチマークを紹介し、ユースケース別に重点的に評価すべきポイントをまとめて紹介しました。LLMの評価は、その活用方法によって基準が異なります。正確性や一貫性が求められるチャットボット、創造性が重要なコンテンツ生成、情報の信頼性が問われる調査タスクなど、それぞれの用途に応じた評価を行うことが大切です。一般的な評価指標を活用しつつ、実際のビジネスシーンでの有用性を見極めることで、LLMをより効果的に活用できるよう工夫を重ねることが重要です。

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