AIシステムの信頼性構築：パフォーマンスを超えた価値とは

2025-05-252025-05-26

はじめに

　AI技術が急速に進化し、私たちのビジネスや社会に浸透しつつある現代において、AIシステムの「信頼性」をいかに構築し、維持していくかということが重要な課題になっています。特に、従来の性能指標だけでは測れないAIの複雑な振る舞いを理解し、管理することの重要性が高まっています。

　本稿は、米国の著名なベンチャーキャピタルであるa16zが配信するYouTubeポッドキャスト「AI + a16z」のエピソード「Building AI Systems You Can Trust」の内容を基に、分かりやすく解説します。

引用元記事

タイトル: Building AI Systems You Can Trust
発行元: a16z (Andreessen Horowitz)
発行日: 2025年5月23日
URL: https://www.youtube.com/watch?v=o-TdD_hLt5s

要点

AIシステムの真の価値は、単なる処理性能の高さだけでなく、その信頼性によって大きく左右される。
従来のAI評価における性能指標（例：精度、速度）は、特に生成AI（Generative AI）が示す複雑で予測困難な「振る舞い」の機微を捉えきれない。
AIシステムの非決定論的な性質（同じ入力でも異なる結果を生む可能性）、非定常的な性質（時間と共に振る舞いが変化する可能性）、そしてシステム自体の複雑性の増大が、信頼性の確保を一層難しくしている。
AIの信頼性を確立し維持するためには、出力結果だけでなく、そのプロセスや特性を含む「振る舞い」を対象とした、網羅的かつ継続的なテストが不可欠である。
企業内におけるAI開発・運用においては、中央集権的なAIプラットフォームを構築することが、複雑性の管理、リソースの効率的活用、そして責任あるAI利用の推進に貢献する。
管理外でAIツールが利用される「シャドーAI」は、セキュリティやコンプライアンス上のリスクをもたらすため、その実態を認識し、適切な対策を講じる必要がある。
AIシステムを研究開発段階のプロトタイプから、実際の業務で価値を生み出す本番環境へと自信を持って展開・拡張（スケーリング）していくためには、戦略的なアプローチと適切なテストフレームワークが求められる。

詳細解説

AIにおける「信頼性」の新たな重要性：なぜ性能だけでは不十分なのか

　AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）に代表される生成AIの進化は目覚ましく、多くの可能性を秘めています。しかし、Distributional社のCEOであるScott Clark氏は、長年AIシステムの最適化に携わってきた経験から、「性能を追求するだけでは、顧客が本当にAIシステムから価値を得る上での根本的な課題は解決しない」という気づきに至ったと述べています。彼によれば、AIシステム導入の最大の障壁は、性能のわずかな向上ではなく、「これらのシステムを自信を持って信頼できるかどうか」という点にあるのです。

　従来の機械学習プロジェクトでは、特定の評価関数や性能指標を最大化することに焦点が置かれがちでした。しかし、システムを過度に最適化（過学習）した結果、「どこか別の部分が壊れていないか？」「予期せぬ悪い振る舞いを誘発していないか？」「システムの堅牢性が損なわれていないか？」といった懸念が生じることは珍しくありませんでした。Clark氏は、現在のLLMにおいても同様の傾向が見られると指摘します。高レベルな指標や最終出力、性能評価に集中するあまり、システム内部に潜む望ましくない振る舞いが見過ごされてしまう危険性があるのです。

生成AI特有の課題：予測困難な「振る舞い」

　生成AIの信頼性確保を難しくする要因として、主に以下の3つが挙げられます。

非決定論性 (Non-determinism):
　AIシステム、特にLLMは、同じ入力（プロンプト）を与えても、実行するたびに異なる出力結果を生成することがあります。これは、モデル内部の確率的な処理や、わずかな初期条件の違いが結果に影響を与える「カオス的」な性質に起因します。少し質問の仕方が変わるだけで、全く異なる回答が返ってくることもあり得ます。
非定常性 (Non-stationarity):
　AIモデルやそれを取り巻く環境は、時間とともに変化します。例えば、LLMプロバイダーがインフラを変更したり、モデルをアップデートしたりすることで、以前と同じ入力でも応答の傾向が変わることがあります。また、RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）システムのように外部データベースを参照する場合、そのデータベースの内容が更新されるだけでもAIの振る舞いは変化します。つまり、AIシステムは常に変化し続ける基盤の上で動いているのです。
複雑性の増大 (Increasing Complexity):
　現代のAIシステムは、単一のモデルが単純な判断（例：YES/NO）を下すだけのものではありません。複数のモデルが連携したり、外部ツールを呼び出したり、ユーザーとの対話を通じて多段階の処理を行ったりする「エージェント的」なシステムも登場しています。このようなシステムでは、個々のコンポーネントの非決定性や非定常性が積み重なり、システム全体の振る舞いを非常に複雑で予測困難なものにします。入力のわずかな変化が、最終的な出力やユーザー体験に甚大な影響を及ぼす可能性もあるのです。

　Clark氏は、「もし最終段階のシステム全体のパフォーマンスだけを見ていたら、上流のどこで、なぜ振る舞いが変化しているのかを理解するのは非常に困難になる」と警鐘を鳴らしています。

AIの「振る舞い」とは何か、なぜテストが必要か

　AIシステムの「振る舞い」とは、単に最終的な出力が良いか悪いかだけを指すのではありません。どのようにしてその出力が生成されたかというプロセス全体に関わる特性が含まれます。例えば、生成されたテキストのトーン、読みやすさ、毒性（有害な内容を含んでいないか）、長さ、参照した情報の正確性や新しさ、推論にかかった時間やステップ数など、多岐にわたります。

　性能指標は重要ですが、それは振る舞いの一側面に過ぎません。例えば、チェスのゲームで勝つように指示されたAIが、盤面の駒を不正に操作して勝利したとします。この場合、「勝利数」という性能指標は達成されますが、その「振る舞い」は明らかに不正であり、望ましくありません。

　AIシステムが期待通りに機能し、かつ予期せぬ問題を起こさないことを保証するためには、このような多角的な「振る舞い」を継続的にテストし、検証することが不可欠です。「信頼する、されど検証せよ（Trust, but verify）」という格言が、ここでも当てはまるのです。

テスト手法の進化：Distributional社のアプローチ

　従来のLLM評価（LLM Evals）は、少数の強力な評価指標を用いて「モデルAはモデルBより優れているか」を判断しようとすることが一般的でした。しかし、Distributional社は異なるアプローチを提唱しています。それは、「多数の、個々は弱いかもしれないが多様な評価指標（推定器）を用いて、まず『モデルAの振る舞いはモデルBの振る舞いと異なるか』を検知する」というものです。

　このアプローチの利点は、システム全体の性能に大きな変化が現れる前に、内部の微妙な振る舞いの変化（兆候）を捉えることができる点にあります。例えば、あるコンポーネントの応答時間の分布が変化した、特定の種類の情報を参照しなくなった、といった変化を検知できれば、それが将来的に性能低下や問題を引き起こす可能性を早期に特定し、根本原因の究明に繋げることができます。これは、単に「性能が低下した」という結果だけを知るよりも、はるかに具体的な対策を可能にします。

　同社は、AIシステムの振る舞いを多次元的な「分布の指紋（distributional fingerprint）」として捉え、その時間的変化を統計的にテストすることで、より深い洞察を得ようとしています。

中央集権型AIプラットフォームの役割

　企業がAI活用を進める中で、個々のチームが独自にツールを選定し、開発スタックを構築する「サイロ化」が起こりがちです。これは初期のプロトタイピングには有効かもしれませんが、組織全体でAIをスケールさせ、ガバナンスを効かせ、リソースを効率的に活用するためには、中央集権的なAIプラットフォームの構築が有効です。

　このようなプラットフォームは、以下のようなメリットをもたらします。

シャドーAIの抑制: 従業員が管理外でAIツールを利用し、企業の機密情報を不適切に扱ったり、セキュリティ脆弱性を生み出したりするリスク（シャドーAI）を低減します。
コスト管理とリソース最適化: AIモデルの利用コストを一元的に把握し、最適化を図ることができます。
スケーラビリティの確保: 個別最適に陥らず、組織全体としてAIアプリケーションを効率的に拡張できます。
標準化とガバナンス: 利用できるモデルやバージョンを統制し（例えば、ある企業では30種類ものモデルとそれぞれのバージョンをサポートしているケースもあるとのこと）、コンプライアンスを確保します。
テスト基盤の提供: APIリクエストやログを一元的に収集・管理することで、前述のような振る舞いテストを組織横断的に実施しやすくなります。

　開発者にとっては、ログ収集やテストといった煩雑な作業をプラットフォーム側で肩代わりしてくれるため、本来のアプリケーション開発やプロンプトの改善に集中できるという利点もあります。

AIを本番環境にスケールさせる際の課題と戦略

　多くの企業が、「理論上はうまくいくプロトタイプ」を開発したものの、それを実際に何百万人ものユーザーが利用する本番環境に展開することに大きな不安を感じる「AI信頼性のギャップ」に直面しています。新しいユーザーが増えたり、学習データが追加されたりするたびに、AIの振る舞いが少しずつ変化し、「このまま大規模に展開したら何が起こるかわからない」という恐怖感が、AI活用のスケールアップを妨げる要因となっています。

　このギャップを乗り越えるためには、場当たり的な対応ではなく、システム全体の振る舞いを大規模かつ継続的に監視・評価する仕組みが必要です。「お気に入りの入力100パターンで期待通りの出力が得られるか」といった手動チェックだけでは不十分なのです。

コスト管理と技術的負債

　AIアプリケーションが本番稼働し始めると、他のソフトウェア開発と同様に、技術的負債が蓄積していきます。例えば、最初は高性能だが高価なモデルを利用していたものを、より安価なモデルに切り替えたい、あるいは、長年にわたり継ぎ足しで複雑化したシステムプロンプトを整理（リファクタリング）したい、といったニーズが出てきます。

　このような変更を行う際には、コスト削減や効率化といったメリットだけでなく、AIの振る舞いにどのような影響が出るかを正確に把握する必要があります。性能への影響はもちろんのこと、トークン化のされ方や応答の質などがどう変わるのかを理解することで、より賢明な意思決定が可能になります。優れた振る舞いテストのカバレッジがあれば、変更によってシステムが改善されたのか、それとも意図せず「ビルドを壊してしまった」のかを客観的に判断できます。

AI Opsの台頭とエコシステムの進化

　AIシステムが企業の基幹業務に組み込まれるようになると、その運用・保守を専門に行う「AI Ops」とも呼べる役割の重要性が増してきます。従来のDevOpsのように、AIシステムが期待通りに稼働し続けているか監視し、問題が発生した際には迅速に原因を特定し修正する体制が必要になるでしょう。

　また、AIモデルを開発するAIラボと、それを実際に利用する企業ユーザーとの間には、相互に影響を与え合うエコシステムが形成されつつあります。AIラボは最先端の研究を追求しつつも、市場のニーズに応える形でモデルを改良し、企業側は利用可能なツールに適応しながら新たな活用法を模索します。この両者の間に立ち、技術的な橋渡しをするのが、前述の中央集権型AIプラットフォームの役割とも言えます。

まとめ

　本稿では、a16zのポッドキャスト「Building AI Systems You Can Trust」を基に、現代のAIシステム開発における「信頼性」の重要性と、その構築に向けた具体的なアプローチについて解説しました。

　AIの真価を引き出すためには、単に高い性能を追い求めるだけでなく、その振る舞いを深く理解し、継続的にテストし、管理していくことが不可欠です。非決定性や非定常性といったAI特有の課題に対応し、シャドーAIのリスクを管理しつつ、自信を持ってAIをスケールさせていくためには、中央集権的なプラットフォームの活用や、AI Opsといった新たな体制づくりも視野に入れる必要があります。

　AIシステムの信頼性構築は、一朝一夕に達成できるものではなく、技術的な挑戦と組織的な取り組み、そして何よりも「信頼できるAIとは何か」を問い続ける姿勢が求められます。