LLMの性能をスクリプトで採点できるようにしてみた
AI要約
LLM評価を主観ではなく数値化する仕組みを実装しました。意味適合度・文字数制約・文体模倣性など7つの評価軸をスクリプトで自動採点し、再現性のあるベクトル計算やテキスト解析で点数化します。Embedding・コサイン類似度・正規表現など具体的な技術で、開発サイクルに組み込める客観的な評価基準が実現できます。
AI要約
LLM評価を主観ではなく数値化する仕組みを実装しました。意味適合度・文字数制約・文体模倣性など7つの評価軸をスクリプトで自動採点し、再現性のあるベクトル計算やテキスト解析で点数化します。Embedding・コサイン類似度・正規表現など具体的な技術で、開発サイクルに組み込める客観的な評価基準が実現できます。
AIをただの「何でもやる1人のエンジニア」として使うから上手くいきません。実際のチーム開発と同じように、PM(要件整理)→エンジニア(実装)→レビュアー(品質チェック)の3役に分けてAIに頼むと、仕様のブレや手戻りが劇的に減ります。各工程のプロンプト例付きで、明日から実践できる運用ノウハウです。

