生成ＡＩアプリケーション評価入門

松木 晋祐【著】

技術評論社（2026/05発売）

• サイズ A5判／ページ数 184p／高さ 21cm
• 商品コード 9784297156145
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

【目次】

内容説明

生成ＡＩの出力を評価し、再現性・品質・安全性を確保する。正確な情報を提供できるか。出力結果にばらつきはないか。不適切な表現を制御できるか。存在しない事実を提示していないか。プライバシーの侵害につながらないか。実際に評価を行うサンプルコード付き。

目次

第１章　生成ＡＩアプリケーションの評価の概要
第２章　生成ＡＩアプリケーションの評価基盤モデルと評価アプローチ
第３章　基本的な評価メトリクス
第４章　評価メトリクスのツールによる評価の実際
第５章　生成ＡＩアプリケーションのセキュリティ評価
第６章　ＡＩエージェントの評価
第７章　生成ＡＩアプリケーションのテスト・評価のその他のトピック

著者等紹介

松木晋祐［マツキシンスケ］
株式会社ベリサーブ　執行役員　研究開発管掌。ＡＩＱＶＥ　ＯＮＥ株式会社　取締役ＣＴＯ。独立系ソフトウェアベンダにて、テストオペレータから品質部門統括まで、ソフトウェアテストと品質保証にまつわるさまざまなロールを経験後、株式会社ベリサーブ／ＡＩＱＶＥ　ＯＮＥ株式会社へ。ソフトウェア開発、ＱＡ／テストにまつわる先進技術推進、応用技術開発を担う部門を創設、運用。生成ＡＩが組み込まれたシステムの品質保証技術、ＡＩ駆動開発に向けたプロセスＱＡ技術の研究などを推進。また、ＡＩＱＶＥ　ＯＮＥ株式会社ではゲーム分野へのＡＩ４ＱＡ技術／製品開発などを企画、製品化を実現。ＡＩとＱＡの掛け合わせで国内のさまざまな企業産業に向けた技術開発、提案を行なっている。社外活動に、東京電機大学ＣｙＳｅｃ講師、テスト自動化研究会ファウンダー、ＩＳＯ／ＩＥＣ　ＪＴＣ１／ＳＣ７／ＷＧ２６、ＪＳＴＱＢ　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ、Ｗ３Ｃ　ＣＳＳＷＧコントリビューターなど（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[ひらノルム]

さっくり読めた。 普通に分量も少なめで読みやすくもあった。 内容的にはLLMアプリケーションのセキュリティ評価とかをざっくり理解するのには良かった気はする。 初歩的な内容だったのも読みやすかった要因かも。ただ参考にもなった。 復習用タグ: OWASP LLM, DeepEval, Deep Team

2026/10/05

[ONE_shoT_]

生成AIアプリの評価方法についてキャッチアップしたくて読んだ一冊。評価観点を整理してメトリクスを検討するという考え方は納得できた。具体的な評価方法は都度考える必要があるということか。

2026/08/31

[まっつん]

AI評価のキモをおさえている、11月時点でも古びていない 素晴らしい

2026/11/03

[A]

【どんな本？】生成aiの出力の評価を体系的まとめた本【何が学び？】生成するアプリケーション層、ガードレールや検証の出力調整層、外部知識やモデルなどアプリケーション定義層、といったどこを評価してるのかの層の考え方。品質のモデルとして、機能適合性、性能効率性、互換性、使用性、信頼性、セキュリティ、保守性、移植性。評価メトリクス(true.false、や数値化など)、伝統的なセキュリティ評価のフレームなど。評価の対象や観点について、言葉の解像度が上がったりフレームが多々あることが学び。

2026/10/26

[ひさし]

網羅的でよいのだけど、実際に実践しようとすると、もう少し深いものが欲しい。

2026/06/20