生成AIは同じプロンプトでも結果が揺らぐため、従来の単体テストでは品質を保証しにくいとして、Microsoftのシニアプロダクトマネージャー、Derah Onuorah氏がLLMの挙動を継続監視する評価基盤を提案しました。氏は「AI Evaluation Stack」として、評価を決定論的アサーションとモデルベースのアサーションに分けるべきだと説明しています。決定論的アサーションではJSONのキーやスキーマ、ツール呼び出し引数、GUIDやメールの埋め込みなど構造面の不備を先に検知し、失敗した場合はfail-fastでテスト全体を即中断します。次に通過したケースだけを、LLM-as-a-Judgeで意味的品質を採点します。さらにオフラインの回帰テストと、デプロイ後のテレメトリ監視を組み合わせ、ユーザーのサムズダウンや再生成・リトライ率、謝罪率、拒否率などから劣化やドリフトを検知し、見つかった失敗はゴールデンデータに追加して再テストする「フィードバックループ」を運用する必要があるとしました。
参照元：2026/04/26 「Monitoring LLM behavior: Drift, retries, and refusal patterns」 https://venturebeat.com/infrastructure/monitoring-llm-behavior-drift-retries-and-refusal-patterns
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