Selecting The Right AI Evals Tool｜適切なAI評価ツールの選択

過去1年間、私はコンサルティング業務と講義の両方でAI評価（AI Evals）に重点を置いて取り組んできました。私が常に受ける質問は「評価に最適なツールは何ですか？」というものです。私はこれまで直接答えることを避けてきました。その理由は2つあります。第一に、人々はプロセスよりもツールに焦点を当てすぎており、ツールがすぐに使えるソリューションになると思い込んでいるからです。しかし実際には、そうなることはほとんどありません。第二に、ツールの進化があまりにも速く、比較はすぐに陳腐化してしまうからです。 多くの人気のある評価ツールを使用してきた経験から、私は正直に言えます。どのツールもすべての次元で他よりも優れているわけではありません。「最良」のツールは、チームのスキルセット、技術スタック、成熟度によって異なります。 機能ごとの比較を行うよりも、評価に精通したデータサイエンティストのパネルがこれらのツールをどのように評価するかを示す方が、より価値があると考えます。私のAI評価コースの一環として、最も支配的な3つのベンダーであるLangsmith、Braintrust、Arize Phoenixに同じ課題に取り組んでもらいました。これにより、彼らが全く同じ課題にどう取り組むかを目撃するユニークな機会を得ることができました。 私たちはそのプロセス全体とライブ解説を録画しており、以下で公開しています。チーム向けのツールを選択する際に考慮すべき事項について学ぶ上で、これが役立つかもしれません。 パネリストとして参加してくれたShreya Shankar氏とBryan Bischof氏（私自身も含まれます）に感謝いたします。 Langsmith LangChainのCEOであるHarrison Chase氏との対談。 Braintrust Braintrust元開発者関係担当のWayde Gilliam氏との対談。 Arize Phoenix Arize の技術 AI プロダクトリーダーである SallyAnn DeLucia とともに。 AI 評価ツールの選定基準 レビュー中に一貫して浮上したテーマを以下に示します。 1. ワークフローと開発者体験 摩擦を減らすことが、単一の機能よりも重要です。具体的には、失敗を観察してから解決策の反復を行うまでの時間を意識する必要があります。例えば、単一のトレース（trace）を表示することから、その同じトレースをプレイグラウンドで実験することに移行できる機能を高く評価しました。データサイエンスの背景を持つチームにとっては、ノートブック中心のワークフローが理想的です。これは透明性と制御性を提供するためです。実はこれが私の好みのワークフローでもあります。 ノートブック中心のワークフローを検討する際は、SDK の人間工学（ergonomics）に注意を払うことが重要です。これは往々にして、ドキュメントの質や既存のデータツールとの統合の良さに帰着します。 2. 人間の関与（Human-in-the-Loop）のサポート 優れたツールは人間を自動化しようとするのではなく、人間を支援するものです。エラー分析が AI エンジニアリングにおいて最も ROI（投資対効果）の高い活動であるため、効率的な人的レビューをサポートするツールの能力が何よりも重要です。手動注釈付けやエラー分析に対して第一級のサポートを提供するツールを優先してください。本稿執筆時点では、多くのツールに欠けているものの一つとして、軸コーディング（axial coding）があります。 3. 透明性と制御性 vs. 「魔法」 人間による検証なしに完全自動化を約束する機能には深く懐疑的であってください。そのような機能は、強力かつ危険な自信の錯覚を生み出す可能性があります。例えば、AI エージェントが評価基準を作成し、直ちに出力を採点するという機能には注意が必要です。この「抽象化の積み重ね」は、高いスコアによって欠陥を隠してしまうことがよくあります。制御と可視性を提供してくれるツールを選ぶべきです。 4. エコシステム統合 vs 囲い込み（ウォールドガーデン） 評価ツールは、あなたがツールのスタックに合わせるのではなく、あなたのスタックに適合するものであるべきです。既存の技術との統合がどの程度良好かを確認してください。また、独自 DSL は摩擦を生む可能性があるため注意が必要です。最後に、さまざまな環境で分析するためにデータを一般的な形式へエクスポートできる機能は必須要件です。 結論 適切なツールの選択は、チームのワークフロー、スキルセット、および特定のニーズに依存します。パネルがどのようにこの評価に取り組んだかを見ていただくことで、ご自身の判断を下すためのより良い枠組みが得られることを願っています。 私個人としては、これらのツールをバックエンドのデータストアとして使用し、私の多くのニーズには Jupyter ノートブックと独自に構築した注釈付けインターフェースを使用する傾向があります。 付録：ベンダーのスナップショット（2025 年中時点） これらのメモは鵜呑みにせず、塩を付けて受け取るべきです。上記のビデオをご覧いただき、私たちがどのようにこれらの基準を適用し、あなたのニーズに応じてどこが異なる可能性があるかを把握することをお勧めします。 Langsmith 評価ノート 全体的な評価 全体的なワークフローは直感的であり、特に形式化された評価プロセスに初めて取り組む人にとって分かりやすいです。UI は、データセットの作成、実験の実行、結果のアノテーションを行う手順を案内してくれます。 肯定的なフィードバック / 良かった点 Trace から Playground へのシームレスなワークフロー: Trace の検査から Playground 内での実験へ移行するプロセスが非常にスムーズです。 AI 支援によるプロンプト改善: 「Prompt Canvas」機能は、プロンプトエンジニアリングのための強力なツールです。 データセットの作成と管理: ファイルをアップロードすることで簡単にデータセットを作成でき、スキーマ検出機能がデータの正しい構造化を支援します。 実験と評価: 「Annotation Queue（注釈キュー）」は、Trace の人的レビューおよびラベリングに特化したインターフェースであり、スプレッドシートを使用するよりも効率的です。 批判と改善の余地 限定的な並列比較機能: UI では、異なるプロンプトバージョンとその出力を並べて比較することが容易ではありません。 UI/UX に関する懸念点: UI は少しごちゃごちゃした印象を与え、一度に多くのオプションや情報が提示されます。 過度な自動化のリスク: AI 生成による例示機能は便利ですが、データが画一的になる可能性があります。 Braintrust の評価ノート 全体的な評価 パネルは Braintrust に対して全般的に肯定的な見解を示し、そのクリーンな UI と構造化された評価アプローチを高く評価しました。人的介入を含むワークフロー（human-in-the-loop workflows）への重点的な取り組みが、同ツールの大きな強みとなりました。 肯定的なフィードバック / 良かった点 構造化された評価プロセスに焦点を当てる：デモンストレーションでは、主題の専門家を巻き込んで初期データセットを作成することから始まる、堅牢で体系的なアプローチが強調されました。 清潔で直感的なユーザーインターフェース（UI）：パネルは、この UI が他のツールよりも清潔でナビゲーションが容易であり、特にトレース表示画面が見やすいと評価しました。 人間をループに組み込んだワークフローへの強力なサポート：本プラットフォームには、人間のレビューや注釈付けのために設計された専用 UI があり、高品質なデータセットの作成やエラー分析を行う上でこれは極めて重要です。 「マネーテーブル」：失敗モードでトレースに注釈をつけた後、最終的なデータセットビューは、チームが最も一般的な失敗モードをすばやくソート、フィルタリング、定量化できる実行可能な出力となります。 批判と改善の余地 「Loop」AI スコアラー：最大の懸念点は、「Loop」という機能でした。これは評価ルブリックを作成し、すぐに出力にスコア付けを行う AI エージェントですが、これが誤った安心感をもたらす可能性があります。 独自クエリ言語（BTQL）への依存：パネルは「BTQL」の使用に対してやや懐疑的な見解を示し、データを Jupyter ノートブックへエクスポートする方を好むと述べていました。 ぎこちないデータワークフロー：合成データの生成および精緻化のプロセスが非効率的に思われ、ステップ間でデータのダウンロードと再アップロードが必要でした。 Arize Phoenix 評価ノート 全体的な評価 パネルは Phoenix に対して全般的に肯定的な見解を持っており、あるパネリストはこれを「お気に入りのオープンソース評価ツールの一つ」と呼びました。このツールは、開発者ファーストでノートブック中心のプラットフォームとして位置づけられています。 肯定的なフィードバック / 私たちが気に入った点 ノートブック中心のワークフロー：評価プロセス全体が Jupyter ノートブックから駆動されており、開発者に透明性とコントロールを提供しています。注釈付きデータを Pandas DataFrame へエクスポートできる機能は非常に強力でした。 UI と開発者体験：プロンプト管理 UI は明確で理解しやすいと高く評価されました。トレースと「Playground」間の緊密な統合も、スムーズなワークフローとして注目されました。 オープンソースかつローカルファーストのアプローチ：Phoenix は完全にローカル環境で実行可能であり、コントロール感と透明性を提供します。オープンソースツールであるため、「ハック可能（改造可能）」である点も指摘されました。 批判と改善の余地 UI の可読性：デモ中の出力パネル内のテキストが読みづらく、モデル出力に対するマークダウンレンダリングが不足している可能性があります。 指標と可視化：ツールは各ランごとのポイント統計を表示しますが、パネルはこの有用性が限定的であると見なし、外れ値を特定するためのヒストグラムなどの集計可視化を望む声がありました。 プロンプト管理とテスト：プロンプトエディタはシステムプロンプトを1 つの巨大な単一ブロックとして扱います。個々の指示をオンオフ切り替え可能（「アブレーション」）にするよりコンポーネントベースのアプローチの方が、体系的なテストには好ましいでしょう。

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