生成AIの「劣化」は見抜けるか？ハルシネーションを監視する回帰テストスイート構築戦略
プロンプト修正による生成AIの回答劣化（デグレ）を防ぐ回帰テストの設計法を解説。LLM-as-a-Judge活用やRAG精度評価、ハルシネーション監視の自動化で、手動テストの限界を突破する品質保証プロセスを提案します。
キーワード解説
生成AIのハルシネーション（幻覚）発生率を監視する回帰テストスイート
生成AIのハルシネーション（幻覚）発生率を監視する回帰テストスイートとは、大規模言語モデル（LLM）などの生成AIが誤った情報や事実と異なる内容（ハルシネーション）を出力する現象を検知し、その発生率を継続的に追跡するための自動化されたテスト群です。これは「生成AIの回帰テスト」という広範な品質保証戦略の一部を構成し、特にプロンプトやモデルの更新、データセットの変更などによってAIの回答品質が意図せず劣化する「デグレ」を防ぐ上で不可欠です。本スイートは、RAG（Retrieval Augmented Generation）の精度評価やLLM-as-a-Judgeといった技術を活用し、ハルシネーションの自動監視を通じて、生成AIの信頼性と安定性を維持することを目指します。
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生成AIのハルシネーション（幻覚）発生率を監視する回帰テストスイートとは
生成AIのハルシネーション（幻覚）発生率を監視する回帰テストスイートとは、大規模言語モデル（LLM）などの生成AIが誤った情報や事実と異なる内容（ハルシネーション）を出力する現象を検知し、その発生率を継続的に追跡するための自動化されたテスト群です。これは「生成AIの回帰テスト」という広範な品質保証戦略の一部を構成し、特にプロンプトやモデルの更新、データセットの変更などによってAIの回答品質が意図せず劣化する「デグレ」を防ぐ上で不可欠です。本スイートは、RAG（Retrieval Augmented Generation）の精度評価やLLM-as-a-Judgeといった技術を活用し、ハルシネーションの自動監視を通じて、生成AIの信頼性と安定性を維持することを目指します。