評価テストで最適なLLMを選択
特定のレシピに対してどのモデルが最良の出力を生成するかを体系的に評価します。
課題
チームは直感やマーケティングの謳い文句に基づいてLLMモデルを選択し、そのまま使い続けます。新しいモデルがリリースされても厳密な比較は行われないため、より良い選択肢を見逃すか、過大評価に基づいて早まった切り替えを行います。結果として、品質の低下、不必要なコスト、またはその両方が生じます。
ソリューション
JieGou の評価テストシステムは、同じ入力を複数のモデル構成に送り、LLMを審査員として使用するスコアリング方式で実際にどのモデルが最も優れたパフォーマンスを発揮するかを判定します。統計的信頼区間が早まった結論を防ぎ、合成入力の生成によりテストセットの多様性を確保します。
ワークフローステップ
評価テストの作成
レシピステップ評価するレシピを選択し、比較する2つ以上のモデル構成を選びます（例：Claude Sonnet vs. GPT-5 vs. Gemini Pro）。
合成入力の生成
レシピステップレシピの入力構造から、さまざまなシナリオとエッジケースをカバーする50個の多様なテスト入力を自動生成します。
マルチジャッジ評価の実行
並列処理すべてのモデルバリアントを並列実行し、2〜3人の独立したLLMジャッジが各出力をコンセンサススコアリングします。
統計結果のレビュー
承認ゲートエンジニアリングリーダーが、勝利モデルの展開前に信頼区間、コスト比較、ジャッジ間の一致度をレビューします。
期待される成果
- データ駆動型のモデル選択が推測に取って代わります
- コスト最適化 — 同等品質でより安価なモデルを特定します
- 統計的信頼度が早まった結論を防ぎます
- 新しいモデルのリリース時に再評価可能な再現性のあるプロセスです
その他のユースケース
リード評価の自動化
新規リードの調査、スコアリング、アウトリーチメールの作成を手作業なしで自動化します。
Marketingブログ・オムニチャネルコンテンツワークフロー
ブログ記事を1本書くと、ソーシャル、メール、ニュースレターのコンテンツが自動生成されます。
Supportサポートチケット解決ワークフロー
1つのフローでチケットの分類、返信草稿の作成、ナレッジベース記事の作成を行います。
HR採用ワークフローの自動化
求人票の自動生成、候補者の一括スクリーニング、面接資料の準備を行います。
Finance請求書処理の自動化
請求書データの自動抽出、差異チェック、承認ルーティングを行います。
Engineeringエンジニアリング・インシデント対応ワークフロー
インシデントの詳細からインシデントレポートの生成、ランブックの更新、ポストモーテムの作成を行います。