Confident AI

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ツール紹介:

LLM評価を一括管理。14+指標・トレーシング・データセット対応。DeepEval連携、人手フィードバックで改善を自動化。
登録日:

2025-11-06
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ツール情報

Confident AIとは？

Confident AIは、DeepEvalの開発チームが提供するオールインワンのLLM評価プラットフォームです。14以上の評価メトリクスを備え、LLMの実験設計、ベンチマーク、データセット管理、パフォーマンス監視、そして人手によるフィードバックの統合までを一貫してサポートします。オープンソースのDeepEvalと連携し、トレーシングによってモデル入出力やチェーンの振る舞いを可視化しながら、メトリクスの整合性を保ち、評価の自動化を推進します。これにより、エンジニアリングチームはRAGやチャットボット、生成型アプリなどあらゆるユースケースで、LLMアプリケーションの品質を定量化してベンチマークし、ガードレールを設けて安全性を強化し、継続的な改善を加速できます。評価の標準化とトレーシングに基づく根拠提示を通じて、開発スピードの向上や推論コストの削減、ステークホルダーへの説明責任の向上に貢献します。

Confident AIの主な機能

豊富な評価メトリクス（14+）：正確性、一貫性、関連性、事実性など多面的にLLMの品質を測定。
実験管理とベンチマーク：モデルやプロンプト、パラメータの組み合わせを比較し、再現性ある評価を実現。
データセットのキュレーション・管理：ユースケースに沿ったデータの作成・整備・バージョニングを一元化。
トレーシング：入出力と中間ステップを可視化し、失敗要因の特定や改善の根拠づけを支援。
人手フィードバックの統合：ヒューマンレビューをワークフローに組み込み、メトリクスと整合させて品質向上。
評価の自動化：テストの自動実行と基準の適用で、継続的なLLMテストを効率化。
ガードレールとセーフガード：しきい値やルール設定により、ハルシネーションやポリシー逸脱を抑制。
DeepEvalとの連携：オープンソース基盤を活かし、任意のユースケースやスタックに柔軟対応。
コスト・効果の可視化：品質指標と推論コストの両面から最適化を支援。

Confident AIの対象ユーザー

主にLLMアプリケーションを開発・運用するエンジニアリングチームに適しています。具体的には、プロダクトエンジニア、データサイエンティスト、MLOps/AIプラットフォーム担当、品質保証やリサーチの担当者が、RAG検索、チャットサポート、要約・分類、生成コンテンツ検証などで活用できます。評価の標準化やテスト自動化、トレーシングを通じて、プロンプト最適化やモデル選定の意思決定を効率化したい組織に向いています。

Confident AIの使い方

プロジェクトを作成し、評価したいLLMアプリやワークフローの範囲を定義します。
データセットを取り込みまたは作成し、ユースケースに合わせて分割・タグ付け・キュレーションします。
評価メトリクスを選定（正確性、関連性、事実性など）し、合否基準や重要度を設定します。
DeepEvalと連携して実験を実行し、トレーシングで入出力や中間結果を可視化します。
人手レビューを組み込み、メトリクス結果と突き合わせて評価の整合性を確認します。
モデルやプロンプトのバリエーションをベンチマークし、最適な構成を比較検証します。
ガードレール（しきい値・ルール）を設定し、品質基準を満たさない応答を抑制します。
自動テストをスケジュールし、継続的な監視と改善のループを確立します。

Confident AIの業界での活用事例

カスタマーサポートでは、RAG型の回答の正確性や一貫性をメトリクスで評価し、トレーシングで問題箇所を特定して返答品質を改善します。コンテンツ生成では、事実性とスタイル適合度を同時に測定し、ヒューマンフィードバックを取り入れて誤情報を低減。検索・推薦の分野では関連性指標を使ってプロンプトとモデルの組み合わせを最適化します。これらの評価を自動テストとして組み込み、ベンチマークとガードレールにより品質を継続的に維持しながら、推論コストの最適化とリリースの意思決定を支援します。

Confident AIのメリットとデメリット

メリット：

多面的な評価メトリクスとトレーシングにより、問題原因を特定しやすい。
データセット管理から実験・自動テストまで一気通貫で運用できる。
DeepEvalとの連携で既存スタックに柔軟に組み込みやすい。
人手フィードバックを評価ワークフローに統合でき、改善の根拠を示しやすい。
ベンチマークとガードレールにより、品質向上とコスト最適化の両立を支援。

デメリット：

評価設計やメトリクス選定に一定の知識が必要で、初期の学習コストがかかる。
ワークフローや外部ツールとの連携設計によってはセットアップに時間を要する。
数値メトリクスに偏ると、文脈依存の品質を見落とす可能性があるため人手評価の併用が前提になる。

Confident AIに関するよくある質問

質問：

DeepEvalとの関係は？
回答：

Confident AIは、オープンソースのDeepEvalと連携して動作する評価プラットフォームです。DeepEvalのフレームワークを活用しつつ、実験管理、トレーシング、データセット運用、ヒューマンフィードバック統合などを統合的に提供します。
質問：

どのようなユースケースに対応していますか？
回答：

RAG検索、チャットボット、要約・分類、コンテンツ生成など、LLMを用いる幅広いユースケースで評価・ベンチマーク・監視が可能です。
質問：

人手フィードバックはどのように使えますか？
回答：

レビュー担当者の評価を収集してメトリクスと整合させ、品質指標の見直しやしきい値の調整に活用できます。これにより自動評価だけでは捉えきれない側面を補完します。
質問：

トレーシングの利点は何ですか？
回答：

モデル入出力や中間ステップを可視化し、失敗ケースの原因分析、プロンプトやデータの改善点特定、ステークホルダーへの説明に役立ちます。
質問：

評価を自動化できますか？
回答：

メトリクスと基準を設定してテストを自動実行でき、継続的な品質監視と回帰の早期検知を支援します。