Hello there, ('ω')ノ
「なんとなく良さそう」ではもったいない！
RAG（検索拡張型生成）を導入してPoC（概念実証）を行った後、
その効果をどう評価すればよいか？という悩みは非常に多いです。
実は評価設計が甘いと、以下のような失敗につながります：
- 成果が曖昧で上司に報告できない
- 改善すべき点が見えない
- 他部門に展開したくても説得材料がない
👉 つまり、「RAGを使った結果どうだったか？」を数字と事実で伝えるためには、
評価の設計そのものが成功のカギを握っているのです！
✅ 評価設計で押さえるべき5つの視点
① 目的の明確化
まずは「何のために評価するのか」を明確に。
| 目的 | 評価軸の例 |
|---|---|
| 業務効率化 | 時間削減、問い合わせ件数の減少 |
| 品質向上 | 回答の正確性、満足度 |
| 定着支援 | 利用頻度、再利用率 |
| リスク管理 | 誤答率、ハルシネーション検出件数 |
② 評価項目の分解
評価は「検索」「生成」「UX（使いやすさ）」などに分けて設定します。
| カテゴリ | 指標例 |
|---|---|
| 検索精度 | Context Recall / Precision |
| 回答の品質 | Faithfulness / Relevance |
| UI体験 | 操作時間、直感的な利用性 |
| 業務効果 | 工数削減、エラー削減率 |
③ 測定方法の整理
- 定量データ：自動評価ツール（ragasなど）でスコア化
- 定性データ：アンケートや人によるフィードバック
- ログデータ：使用頻度、応答速度、失敗回数など
④ 成功ラインの定義（KPI設定）
例：
- Faithfulness 0.9 以上
- 回答満足度 4.0点以上（5点満点）
- 平均回答時間 20秒以内
- 検索成功率 85％以上
⑤ 可視化・共有の仕組みづくり
- Googleスプレッドシートやダッシュボードでまとめる
- 結果は週1回の定例などで共有
- フィードバックを改善に反映していくPDCA型運用
✅ 失敗あるあると対策
| よくある失敗 | 対策 |
|---|---|
| 評価指標が曖昧 | 具体的な数値目標（KPI）を設定する |
| データが取れていない | PoC前から「ログをどう残すか」を決める |
| 判断基準がない | 導入前に“理想的な状態”を定義しておく |
🎯 まとめ：評価設計＝成功へのナビゲーション
- 評価があるからこそ、改善できる
- 数字で語れるからこそ、社内に広げられる
- 良いRAGを「育てる」には、評価の筋道を先に作ることが一番の近道
Best regards, (^^ゞ
