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LangSmithでトレース、プロジェクト、データセットを操作し、トークンコスト、レイテンシー、エラー率、スパンごとの詳細を読み取れます。
上級者ビジネス向けAI
LLM評価を体系的に構築する方法（指標、単体テスト、LLM-as-a-Judge）
Dave Ebbelaar. 現役のAIエンジニアが、実際に使用している評価の段階構成を説明します。アサーション形式の単体テスト、参照答案を必要としない指標、人間の判断と整合させたLLM-as-a-Judge、分析・測定・改善のループを扱います。この構成は、評価をランキングではなくリグレッション検出システムとして捉える記事の主張に、動画として最も近いものです。
AI Expertの注記
ツールの選択には古くなるものもありますが、段階構成は堅実です。まず決定論的なチェックを行い、次に人間の判断で検証したモデル採点を行います。LLMによる判定を簡単に追加できるからといって、キャリブレーションを省略しないでください。
このセクションから得られるもの
プロンプトやモデルの変更がユーザーに届く前にリグレッションを検出する、段階的な評価を設計できます。
視聴または事前に知っておくべきもの
既知の失敗例があるAIワークフローを提供または保守した経験。
最終確認日：2026年5月18日
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Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
上級者~14 hours · self-paced (4 modules)
Coursera · IBMGenerative AI for Executives and Business Leaders
IBM AI Academy
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