［開発者向け］LLM開発の「雰囲気」評価はもう終わり：Googleの新ツールStaxで始める客観的評価

2025-08-29

はじめに

　プロンプトを少し変更したら、なんとなく出力が良くなった気がする。しかし、それが本当に改善なのか客観的な指標がないまま、手探りで開発を進めていないでしょうか。本稿では、このような感覚的なテストから脱却し、データに基づいた意思決定を支援するツールとして、Googleが発表した「Stax」という実験的な開発者ツールについて解説します。（なお、2025年8月29日現在は日本では利用できないのでご注意ください。）

参考記事

タイトル： Stop “vibe testing” your LLMs. It’s time for real evals.
著者： Sara Wiltberger
発行元： Google Developers Blog
発行日： 2025年8月27日
URL：https://developers.googleblog.com/ja/streamline-llm-evaluation-with-stax/

公式HP

URL: https://stax.withgoogle.com/landing

要点

LLM開発における感覚的な「雰囲気テスト（Vibe Testing）」は、モデルの非決定性により信頼性の高い評価手法ではない。
特定のユースケースに合わせたAIの品質を保証するには、一般的なベンチマークだけでなく、独自のデータと基準に基づく客観的で再現可能な評価（Evals）が不可欠である。
Googleが開発した実験的ツール「Stax」は、LLMの評価ライフサイクルを効率化し、データに基づいた意思決定を支援する。
Staxは、強力なLLMが別のLLMの出力を評価する「Autorater（LLM-as-a-judge）」という手法を活用し、スケーラブルな評価を実現する。
特に、自社のブランドイメージやアプリケーションの要件といった独自の評価基準でカスタムAutoraterを構築できる機能が、Staxの中核的な価値である。

詳細解説

なぜLLM開発は「雰囲気」に頼りがちなのか？

　従来のソフトウェア開発では、同じ入力に対しては必ず同じ出力が返される「決定性」が前提でした。そのため、「単体テスト」のように、期待される出力と実際の出力を比較することで、コードの正しさを自動的に検証できました。

　しかし、LLMは本質的に「非決定性」です。これは、同じプロンプト（入力）を送っても、その時々で表現が少しずつ異なる出力が生成される可能性がある、という性質を指します。この性質は、LLMが創造的で自然な文章を生成する源泉である一方、開発における品質評価を非常に難しくしています。

　この結果、多くの開発者はプロンプトを調整し、いくつかの出力例を見て「なんとなく良くなった」「雰囲気が目指す方向に近づいた」という感覚的な判断に頼る「雰囲気テスト（Vibe Testing）」に多くの時間を費やしているのが現状です。これでは、変更が本当に改善だったのか、あるいは別の側面で品質が低下（デグレード）していないかを客観的に判断することが困難です。

「雰囲気」を脱却する鍵、”Evals（評価）”とは

　この課題を解決する鍵が、客観的な評価（Evaluation、通称Evals）の導入です。LLMにおける評価手法は、大きく分けて2つのアプローチがあります。

人間による評価
　人間が直接LLMの出力を読み、「指示に沿っているか」「自然な文章か」などの基準で採点する方法です。品質の観点では最も信頼性が高い「ゴールドスタンダード」とされますが、多くの人手と時間が必要で、コストが高いという課題があります。
Autorater（LLM-as-a-judge）
　そこで注目されているのが、強力なLLM（審査員役）を使って、開発中のLLM（回答者役）の出力を評価させるという手法です。審査員役のLLMに、明確な評価基準（例：「以下の回答は、丁寧な言葉遣いになっていますか？」）を与えることで、出力を自動的に「採点」させます。この方法は、人間による評価よりも高速かつ低コストで、一貫性のある評価を大規模に実施できる利点があります。

Googleの新ツール「Stax」で評価を効率化

　Staxは、まさにこの「Evals」のプロセスを誰でも簡単かつ効率的に行えるように設計されたツールです。開発者はStaxを使うことで、感覚的な調整ループから抜け出し、データに基づいた開発サイクルを回せるようになります。Staxが提供する主な機能は以下の通りです。

1. 評価データの準備

　評価の土台となるテストケース（プロンプトと、理想的な回答のペアなど）を簡単に準備できます。既存のCSVファイルをアップロードするだけでなく、Staxのインターフェース上で直感的にデータセットを構築することも可能です。

2. 標準搭載のAutorater

　「一貫性」「事実性」「簡潔さ」といった、多くのアプリケーションで共通して求められる品質を評価するためのAutoraterが事前に用意されています。これにより、開発者は複雑な設定なしに、数分で意味のある評価結果を得ることができます。

3. 独自のAutorater構築（Staxの核心機能）

　Staxが最も強力なのは、アプリケーション固有の「ものさし」で評価できる独自のAutoraterを簡単に作れる点です。一般的な評価項目だけでは、自社のサービスが目指す独自の価値を測ることはできません。Staxでは、以下のような独自の基準を定義し、それを評価するためのAutoraterを構築できます。