［ビジネスマン向け］OpenAIが提唱する「evals」とは？AI導入の成果を最大化する評価フレームワーク

はじめに

　OpenAIが2025年11月19日、ビジネスリーダー向けに「evals（評価フレームワーク）」の実践ガイドを公開しました。世界中で100万以上の企業がAIを活用する中、期待する成果が得られていない組織も少なくありません。本稿では、OpenAIが提唱するevalsの仕組みと、ビジネス目標を一貫した結果に変える実践的な手法について解説します。

参考記事

• タイトル: How evals drive the next chapter in AI for businesses
• 発行元: OpenAI
• 発行日: 2025年11月19日
• URL: https://openai.com/index/evals-drive-next-chapter-of-ai/

要点

• evalsは、AIシステムが期待に応えられるかを測定・改善する手法であり、曖昧なビジネス目標を具体的かつ明示的にする役割を持つ
• evalsは「Specify（定義）」「Measure（測定)」「Improve（改善）」の3ステップで構成され、継続的な改善サイクルを実現する
• evalsの実装には技術チームと業務専門家の協働が不可欠であり、ビジネス目標の明確化がAI時代の競争優位性を生む
• OpenAIは自社内で数十のコンテキスト型evalsを運用し、製品開発や業務フローの最適化に活用している

詳細解説

evalsとは何か：AIシステムの「期待値」を定義する手法

　OpenAIによれば、evalsとは「AIシステムが期待に応える能力を測定し、改善する手法」です。製品要件定義書と同様に、evalsは曖昧なビジネス目標や抽象的なアイデアを具体的かつ明示的な基準に変換します。

　evalsには大きく2種類があります。OpenAIの研究者が使用する「フロンティアevals」は、モデルが異なる領域でどの程度の性能を発揮するかを測定する厳密な評価手法です。一方、「コンテキスト型evals」は、特定の組織のワークフローや製品に合わせて設計される評価基準で、OpenAIの社内チームも数十のコンテキスト型evalsを運用していると説明されています。

　従来のベンチマーク評価が汎用的な性能指標を示すのに対し、コンテキスト型evalsは特定の業務環境における実用性を重視します。例えば、顧客対応AIの場合、単なる応答精度だけでなく、ブランドトーンの維持や適切なエスカレーションの判断なども評価対象になると考えられます。

evalsの3ステップ：Specify、Measure、Improve

　OpenAIは、evalsを「Specify（定義）」「Measure（測定）」「Improve（改善）」の3ステップで実装することを推奨しています。

Specify：「優れた結果」の定義

　最初のステップでは、小規模で権限のあるチームを編成し、AIシステムの目的を平易な言葉で定義します。OpenAIは「適格なインバウンドメールをブランドイメージを保ちながらデモ予約に転換する」という具体例を挙げています。

　このチームは技術的専門知識と業務領域の専門知識を併せ持つメンバーで構成すべきだとされています。チームは、測定すべき重要な成果を明示し、ワークフロー全体を詳述し、AIシステムが直面する各決定ポイントを特定します。各ステップで成功とは何か、何を避けるべきかを定義し、数十の入力例（例：インバウンドメール）と望ましい出力のマッピングを作成します。

　OpenAIは、システムの初期バージョンから50～100の出力をレビューすることで、システムがどのように、いつ失敗するかを明らかにできると説明しています。この「エラー分析」により、異なるエラーのタイプと頻度の分類が可能になります。

　この過程は純粋に技術的なものではなく、部門横断的でビジネス目標と望ましいプロセスの定義を中心とします。技術チームだけでは、顧客や製品、営業、人事などの他チームのニーズに最も適したものを判断できないため、業務専門家、技術リーダー、その他の主要関係者が共同で責任を負うべきだとされています。

Measure：実際の条件下でのテスト

　次のステップは測定です。OpenAIによれば、測定の目的は、システムがどのように、いつ失敗しているかの具体的な例を確実に表面化させることです。そのためには、デモやプロンプト実験環境だけでなく、実際の条件を忠実に再現した専用のテスト環境を構築する必要があります。

　OpenAIは、ルーブリック（評価基準表）がシステムの出力を判断する際に具体性をもたらすことができる一方、全体的な目標を犠牲にして表面的な項目を過度に強調する可能性があると指摘しています。また、一部の品質は測定が困難または不可能です。場合によっては従来のビジネス指標が重要ですが、新しい指標を発明する必要がある場合もあります。

　システムのテストには、可能な限り実際の状況から引き出された例を使用し、稀だが誤って処理すると高コストになるエッジケースを含めるか発明すべきだとされています。

　一部のevalsは、専門家と同じように出力を評価するAIモデルである「LLMグレーダー」を使用することでスケール可能です。ただし、OpenAIは人間をループに保つことの重要性を強調しています。業務専門家はLLMグレーダーの精度を定期的に監査し、システムの動作ログを直接レビューする必要があります。

　evalsはシステムのローンチ準備が整ったかを判断するのに役立ちますが、ローンチ時点で終わりではありません。実際の入力から生成された実際の出力の品質を継続的に測定すべきであり、エンドユーザー（外部または内部）からのシグナルは特に重要で、evalに組み込むべきだとされています。

Improve：エラーから学ぶ

　最後のステップは、継続的改善のプロセスを確立することです。OpenAIによれば、evalで明らかになった問題への対処は、プロンプトの改良、データアクセスの調整、目標をよりよく反映するためのeval自体の更新など、多くの形態を取り得ます。

　この反復をサポートするために、「データフライホイール」を構築すべきだとされています。入力、出力、結果をログに記録し、スケジュールに従ってそれらのログをサンプリングし、曖昧なケースや高コストのケースを自動的に専門家のレビューにルーティングします。これらの専門家の判断をevalとエラー分析に追加し、それらを使用してプロンプト、ツール、またはモデルを更新します。

　OpenAIは、このプロセスを大規模に展開すると、コピーが困難な大規模で差別化されたコンテキスト固有のデータセットが生成され、市場で最高の製品やプロセスを構築する際に組織が活用できる貴重な資産になると説明しています。

　evalsはAIシステムを改善する体系的な方法を提供しますが、新しい失敗モードが発生する可能性があります。実際には、モデル、データ、ビジネス目標が進化するにつれて、evalsも継続的に維持、拡張、ストレステストする必要があるとされています。

　外部向けの展開では、evalsは従来のA/Bテストや製品実験に取って代わるものではありません。OpenAIによれば、それらは従来の実験の補完であり、互いにガイドし合い、変更が実際のパフォーマンスにどのように影響するかを可視化できるとのことです。

ビジネスリーダーにとってのevalsの意義

　OpenAIは、あらゆる大きな技術変化が業務の卓越性と競争優位性を再形成すると指摘しています。OKRsやKPIsのようなフレームワークは、ビッグデータ分析の時代に組織が「測定すべきもの」を中心に方向付けるのに役立ってきました。evalsは、AI時代の測定の自然な延長だとされています。

　確率的システムを扱うには、新しい種類の測定とトレードオフのより深い検討が必要です。リーダーは、いつ精度が不可欠で、いつより柔軟になれるか、そして速度と信頼性のバランスをどう取るかを決定しなければなりません。

　OpenAIによれば、evalsの実装が困難な理由は、優れた製品を構築することが困難な理由と同じです。つまり、厳密さ、ビジョン、センスが必要だからです。適切に実施されれば、evalsは独自の差別化要因になります。情報が世界中で自由に利用可能で、専門知識が民主化された世界では、組織の優位性は、システムがコンテキスト内でどれだけうまく実行できるかにかかっています。堅牢なevalsは、システムが改善するにつれて複利的な優位性と組織的なノウハウを生み出すとされています。

　OpenAIは、evalsの核心はビジネスのコンテキストと目標の深い理解にあると強調しています。自社のユースケースで「優れた結果」が何を意味するかを定義できなければ、それを達成することは難しいと言えます。この意味で、evalsはAI時代の重要な教訓を浮き彫りにしています。それは「マネジメントスキルがAIスキルである」ということです。明確な目標、直接的なフィードバック、賢明な判断、価値提案、戦略、プロセスの明確な理解は、これまで以上に重要だとされています。

まとめ

　OpenAIが提唱するevalsは、AIシステムの性能を測定・改善する体系的な手法であり、曖昧なビジネス目標を具体的な成果に変換する役割を果たします。Specify、Measure、Improveの3ステップを通じて、技術チームと業務専門家が協働し、組織固有のコンテキストに最適化されたAIシステムを構築できます。AI導入が進む中、evalsのような評価フレームワークの確立が、企業の競争優位性を左右する時代になっていくのではないでしょうか。