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          "モデル、プロンプト、RAG、ファインチューニングのどれを採用すべきか比較できる。",
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      "heading": "使い方のポイント",
      "text": "AI評価は、AI出力と行動を再現可能に測る仕組みである。 AI評価はリリース前の検収ではなく、変更ごとに回す品質運用である。 評価対象はモデルだけでなく、プロンプト、データ、ツール、UI、運用を含む。 代表ケース、失敗例、境界例を持たない評価は本番品質を保証しにくい。 モデルやプロンプトを変えたら回帰テストが必要である。 AI評価はリリース前の検収ではなく、変更ごとに回す品質運用である。 重大失敗率を合格率と同じくらい重視する。 AI評価はリリース前の検収ではなく、変更ごとに回す品質運用である。",
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      "heading": "何が数字を動かすか",
      "text": "評価品質は、代表的なケース、失敗例、採点基準、変更時の回帰テストで決まる。 ケース設計 | 実際のユーザー質問や業務失敗を含める 採点基準 | 何を合格とするかを人間が説明できるようにする 失敗例 | 危険な例や境界例を入れると本番事故を防ぎやすい 回帰 | 変更時に過去の合格ケースが壊れていないかを見る ケース設計 | 実際のユーザー質問や業務失敗を含める 採点基準 | 何を合格とするかを人間が説明できるようにする 失敗例 | 危険な例や境界例を入れると本番事故を防ぎやすい 回帰 | 変更時に過去の合格ケースが壊れていないかを見る",
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      "heading": "判断するときの注意点",
      "text": "高い平均点だけで本番可否を決めない。 少数の重大失敗が事業リスクになる用途では、平均スコアより危険ケースを見る。 評価ケースが簡単すぎると、実運用で品質が崩れる。 人間評価を使う場合は、採点者間の基準ずれを確認する。 少数の重大失敗が事業リスクになる用途では、平均スコアより危険ケースを見る。 評価ケースが簡単すぎると、実運用で品質が崩れる。 人間評価を使う場合は、採点者間の基準ずれを確認する。",
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      "heading": "よくある誤解 / 落とし穴",
      "text": "一度評価すれば終わり、という誤解がある。モデルやデータが変われば再評価が必要である。 人間が数件見れば十分、という誤解がある。代表ケースと失敗例が必要である。 平均スコアが高ければ安全、という誤解がある。重大失敗を別に見る必要がある。",
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      "heading": "最小例",
      "text": "マーケティングチームが、AIにキャンペーン案の下書きを作らせる。最初は担当者の主観で良し悪しを見ていたため、モデル変更後に品質が下がっても気づけなかった。チームは、ペルソナ一致、ブランドトーン、禁止表現、根拠、CTAの明確さを採点基準にし、過去の良い案と悪い案を評価セットにした。プロンプト変更ごとに合格率と重大失敗率を比較し、ブランド違反が出た場合はリリースしないルールにした。結果として改善の議論が感覚ではなく証拠ベースになった。 さらに、評価ケースには良い出力だけでなく、過去に問題になった出力、境界例、禁止表現を入れた。平均点が上がっても重大失敗が残る場合はリリースしない基準を置いたため、モデル名や担当者の印象ではなく、再現可能な証拠で改善判断ができた。",
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      "heading": "似ている言葉との違い",
      "text": "AI評価 | 出力と行動をテストする | 本番品質を判断する A/Bテスト | ユーザー反応を比較する | 実利用後の効果を見る 監視 | 本番の挙動を追う | リリース後の劣化を検知する AI評価 | 出力と行動をテストする | 本番品質を判断する A/Bテスト | ユーザー反応を比較する | 実利用後の効果を見る 監視 | 本番の挙動を追う | リリース後の劣化を検知する",
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      "heading": "一緒に見る指標",
      "text": "AI評価は、生成AI、プロンプト、ファインチューニング、AIエージェントの土台である。 生成AI | 出力品質を測る対象 | 評価なしでは本番化しにくい プロンプトエンジニアリング | 変更効果を測る | 改善の根拠になる AIエージェント | 長いタスクとツール利用を評価する | 成功率だけでは不足する 生成AI | 出力品質を測る対象 | 評価なしでは本番化しにくい プロンプトエンジニアリング | 変更効果を測る | 改善の根拠になる AIエージェント | 長いタスクとツール利用を評価する | 成功率だけでは不足する",
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      "text": "AI評価はモデル比較だけですか？ 違います。プロンプト、データ、RAG、ツール、UI、運用ルールを含めて評価します。",
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      "text": "何件くらい評価すべきですか？ 用途によります。まず代表ケースと危険ケースを小さく作り、利用ログから継続的に増やします。",
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      "text": "平均点だけ見ればよいですか？ いいえ。高影響エラーや禁止違反は平均点とは別にブロック条件として見ます。",
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