Deployment
評価のドリフト
基準、校正されたレビュー、リスクに応じた監視の計画
著者
Tenten AI Research
ML Engineering
公開日
更新日
読了時間
4 min
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概要
入力、利用者、参照資料、モデル、prompt、ツールが変わると、AI のタスク品質も変わり得ます。稼働率や遅延だけではすべての品質変化を把握できません。受入基準を定め、業務に重要な指標を比較します。
Anthropic の 2026 年 1 月 9 日の評価ガイドは、コード、モデル、人による採点と校正、相補的な監視を説明しています。本書は代表ケース、リスク別サンプリング、警告と調査責任を計画します。固定の一致率、件数、周期で全システムの信頼性を証明することはできません。
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