AIの成果を出すには？「評価」でビジネス目標を具体化する方法

当サイトではアフィリエイトプログラムを利用して商品を紹介しています。

OpenAIは、ビジネスにおけるAI活用の成果を最大化するための鍵として、評価フレームワーク「evals」の重要性を提唱しています。 多くの企業がAI導入を進める一方で、期待通りの結果を得られていない現状があります。OpenAIでは、このギャップを埋めるために、AIシステムの能力を測定・改善する「evals」という手法を内部で活用しています。これは、製品要件定義書のように、曖昧なビジネス目標を具体的かつ明確なものに落とし込む役割を果たします。 「evals」を戦略的に活用することで、顧客向け製品や社内ツールの信頼性を向上させ、重大なエラーを減らし、リスクを低減し、投資対効果（ROI）を測定可能な形で高めることが可能になります。OpenAIの研究者は、自社モデルの性能を測るために「frontier evals」という厳密な評価手法を用いていますが、特定のビジネス環境における詳細なワークフローでの性能を把握するためには、各組織のニーズに合わせた「contextual evals（文脈に沿った評価）」の作成が不可欠であると述べています。 この記事は、ビジネスリーダー向けに、組織内で「evals」をどのように活用していくかの入門編として、基本的な考え方とフレームワークを提供しています。現時点では、各組織の状況に応じた「contextual evals」の確立されたプロセスはまだ存在しないため、本稿で提示するフレームワークは、多くの状況で有効なベストプラクティス集として役立つことを目指しています。