AI出力のEval設計シート
評価軸・期待出力・判定方法を一枚にそろえる
Eval設計ラボ
AI出力の良し悪しを、根拠・再現性・権限逸脱・レビュー工数で評価する設計を学ぶ。
このコースで完成させるもの
失敗カテゴリ別の改善バックログ
失敗の原因と次の改善を追跡可能にする
スキルの変化
Before
AI出力を感覚で評価し、改善が再現できない
After
多軸の基準と失敗カテゴリで品質改善を回せる
学習の流れ（3ステップ）
学ぶ
評価の多軸設計
速度や正答率だけでなく多軸でAI出力を評価する
実践する
人と自動チェックを分担
人手レビューと自動チェックの分担を設計する
できるようになる
再現可能な品質改善
入力・期待出力・失敗カテゴリ・改善 backlog をつなぐ
WHAT YOU WILL LEARN
代表的な学習内容
たとえば、こんな内容を学びます。名称だけでなく、使う場面まで確認できます。
多軸評価
正確さ・根拠・再現性・安全性を分けて見る
失敗カテゴリ
出力の失敗を原因別に分類する
人手と自動チェック
人が判断する箇所と機械で守る箇所を分ける
改善バックログ
評価結果を次の仕様・データ・運用へ戻す
こんな人におすすめ
AI出力の品質を感覚ではなく、再現できる評価基準で改善したい方
段位の道のりを見る
- Lv.1–2評価軸と失敗カテゴリを定める
正確さ・根拠・再現性・安全性を分け、期待出力と失敗を言葉にする
- Lv.3–5人手と自動チェックを分ける
人が判断する箇所と機械で守る箇所を、評価方法ごとに整理する
- Lv.6–8評価結果を改善バックログへ戻す
失敗の原因を分類し、仕様・データ・運用の次の改善へ接続する
- Lv.9再現可能な品質改善を回す
Eval設計シートと改善バックログで、同じ基準の品質改善を継続する