Hello there, ('ω')ノ
RAGの回答、どうやって評価していますか？
RAG（検索拡張型生成）のPoCや運用を進めていく中で、多くのチームがぶつかるのが…
「回答の品質って、どう評価したらいいの？」
という問題。
特によく聞かれるのが、
- 人が見てチェックするのがいいのか？
- 自動評価ツールに任せるべきなのか？
という疑問です。
今回はこのテーマについて、それぞれのメリット・デメリットを比較しつつ、両者の“ちょうどいい使い分け”をご紹介します！
✅ まず結論：両方必要。ただし目的に応じて使い分けが大切！
| 評価方法 | 向いている目的 |
|---|---|
| 人による評価 | 精度の深掘り、業務妥当性の判断、ユーザー視点での改善 |
| 自動評価（ragasなど） | 大量の質問を効率的に測る、スコアの定量比較、開発中の高速検証 |
📌 → “正確さ”は人で、“傾向把握や全体感”はAIに任せるのがベスト！
👀 人による評価の特徴
メリット
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ✅ 業務視点での妥当性が判断できる | 「実際にこの答えで仕事ができるか」を見極められる |
| ✅ 言い回し・表現の質も見られる | 「伝わりやすさ」や「ニュアンス」も評価できる |
| ✅ 曖昧な質問への対応が見える | ユーザーの意図が伝わっているかをチェック可能 |
デメリット
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ⏱ 手間がかかる | 多くの質問を評価するのは大変 |
| 🧍♀️ 主観が入る | 評価者によって点数や感想に差が出る可能性 |
| 🔁 再現性が低い | 条件を変えた比較や自動化には向かない |
⚙ 自動評価の特徴（ragas など）
メリット
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ✅ 一貫性がある | 同じロジックで大量の回答を評価可能 |
| ✅ 定量比較がしやすい | プロンプトやモデルのA/Bテストに使える |
| ✅ 高速 | 数百件の質問も短時間で処理可能 |
➡ PoCやプロンプト改善の“フィードバックループ”には最適！
デメリット
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ❌ ニュアンスを拾えない | 「ちょっと分かりにくいけど許容範囲」などは判断不可 |
| ❌ 業務との合致度までは見えない | 文脈的には正しくても、実務上は不適なことも |
| ❌ 評価軸が固定されている | 自由な観点での評価は難しい |
✍️ おすすめの使い分けパターン
✅ フェーズ①：PoCや初期構築
| 方法 | 理由 |
|---|---|
| 🔍 人による評価中心 | 実務との合致、表現の丁寧さなど、細かなチェックが重要 |
| 🧪 自動評価（補助） | スコアで傾向を見る、改善サイクルのスピードアップに活用 |
✅ フェーズ②：本番運用前の比較検証
| 方法 | 理由 |
|---|---|
| 📊 自動評価中心 | プロンプトやチャンク設計のパターン比較に最適 |
| 👀 人によるサンプリング評価 | 重要な業務質問は人の目で精査 |
✅ フェーズ③：運用後の定期モニタリング
| 方法 | 理由 |
|---|---|
| 📈 自動評価で毎月の品質チェック | 回答精度や傾向の変化を追える |
| ✅ 人による評価は定期レビューで補完 | 利用者の実感とずれていないかを確認 |
📋 評価に使えるチェックリスト（人による評価）
| 観点 | 質問例 |
|---|---|
| 正確性 | 回答は出典に基づいているか？ |
| 一貫性 | 回答のトーンや表現にブレがないか？ |
| 出典表示 | どの文書に基づいたか明記されているか？ |
| 実用性 | この回答をそのまま業務に使えるか？ |
📊 自動評価で見るべき指標（ragas）
| 指標 | 意味 |
|---|---|
| Faithfulness | 回答がソースに忠実か？（嘘がないか） |
| Answer Relevance | 質問に正しく答えているか？ |
| Context Recall | 必要な情報が検索されているか？ |
| Context Precision | 関係ない情報が混ざっていないか？ |
まとめ：「人」と「AI」の評価は役割が違う。だから両方使おう！
- 人の評価＝実務と照らした“深い質”のチェック
- 自動評価＝大量・スピーディな“定量的分析”
- 目的やフェーズによって、それぞれの強みを活かすのがベストな運用方法
- 評価の習慣化が、継続的に信頼されるRAG構築の土台になります！
Best regards, (^^ゞ
