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# 自動評価と AI アシスタントの監視

## 自動評価 <a href="#auto-evaluation" id="auto-evaluation"></a>

自動評価機能では、あらかじめ作成したテストデータセットを使用して、AI アシスタントの応答品質を自動的にテストできます。システムはテスト質問を AI アシスタントに送信し、実際の応答と期待される応答を照合して、詳細な評価レポートを生成します。

### 自動評価へのアクセス <a href="#access-auto-evaluation" id="access-auto-evaluation"></a>

左側のメニューから「<mark style="color:blue;">AgentOps</mark>」に入り、「<mark style="color:blue;">自動テスト</mark>」をクリックします。

<figure><img src="/files/lr3aloDFK5KsySuGlIDd" alt="自動テスト一覧"><figcaption><p>自動テスト一覧。各テストの成功率と平均応答秒数を表示します</p></figcaption></figure>

このページには、評価名、テストセット、AI アシスタント、成功率、平均秒数、作成日時を含むすべての評価記録が表示されます。

### テストの作成と実行 <a href="#create-and-run-test" id="create-and-run-test"></a>

1. テストデータセットが作成済みであることを確認します（[テストデータセット管理](/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/agent-ops/test-datasets.md)を参照）
2. 「<mark style="color:blue;">テストを作成</mark>」ボタンをクリックします
3. 評価名と説明を入力し、テストデータセットと AI アシスタントを選択します
4. 「<mark style="color:blue;">評価を開始</mark>」をクリックすると、システムがすべてのテストケースを自動的に実行します

{% hint style="info" %}
評価の実行時間はテストケースの数によって異なり、通常 50 件のテストケースで約 2〜3 分かかります。
{% endhint %}

### 評価結果の確認 <a href="#view-evaluation-results" id="view-evaluation-results"></a>

評価記録をクリックすると、詳細レポートを確認できます。

<figure><img src="/files/nnF1kgiUFhqdTE7Xrr3A" alt="評価詳細"><figcaption><p>テスト詳細ページ：成功率、AI インサイト概要、指標統計、改善提案</p></figcaption></figure>

詳細レポートには以下が含まれます。

* **成功率**：テストに合格したケースの割合
* **AI インサイト**：システムが自動分析した評価概要と改善提案
* **指標統計**：品質評価、回答関連性などの指標
* **テストケース明細**：各質問の期待される応答、実際の応答、評価、ステータス

**成功率の参考基準：**

| AI アシスタントの種類    | 推奨成功率 |
| --------------- | ----- |
| 製品照会アシスタント      | ≥ 95% |
| カスタマーサポートアシスタント | ≥ 90% |
| 汎用対話アシスタント      | ≥ 80% |

{% hint style="info" %}
インサイトレポートの詳細については、こちらを参照してください：[評価インサイトレポート](/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/agent-ops/evaluation-insights.md)
{% endhint %}

### 評価記録の管理 <a href="#manage-evaluation-records" id="manage-evaluation-records"></a>

* **検索とフィルタリング**：テストセット、AI アシスタント、またはキーワードで記録をフィルタリングします
* **再実行**：ナレッジベースや AI 設定を変更した後、再テストして改善効果を検証します
* **エクスポート**：評価結果を Excel 形式でエクスポートします

***

## AI アシスタント監視 <a href="#ai-agent-monitoring" id="ai-agent-monitoring"></a>

AI アシスタント監視は、リアルタイムの対話運用データを提供し、各対話の処理詳細、パフォーマンス指標、品質評価を詳しく把握できるようにします。

### AI アシスタント監視へのアクセス <a href="#access-ai-agent-monitoring" id="access-ai-agent-monitoring"></a>

左側のメニューから「<mark style="color:blue;">AgentOps</mark>」に入り、「<mark style="color:blue;">AI アシスタント監視</mark>」をクリックします。

<figure><img src="/files/oCH6ofmYa97jbPKtUDYg" alt="AI アシスタント監視"><figcaption><p>AI アシスタント監視画面。各対話の詳細な技術指標を表示します</p></figcaption></figure>

### 監視項目の説明 <a href="#monitoring-field-descriptions" id="monitoring-field-descriptions"></a>

| 項目          | 説明                     |
| ----------- | ---------------------- |
| ユーザー入力メッセージ | ユーザーが AI に送信した質問       |
| 出力メッセージ     | AI アシスタントの応答内容         |
| AI アシスタント   | この対話を処理した AI アシスタントの名前 |
| ユーザーフィードバック | 高評価 👍 または低評価 👎       |
| 誠実性スコア      | 応答がナレッジベースの内容に忠実かどうか   |
| 回答関連性スコア    | 応答と質問の関連度              |
| 応答時間        | AI が応答を生成するまでの全体の時間    |
| LLM 処理推論時間  | LLM の推論と応答生成にかかった時間    |
| 総文字数        | 対話で消費された総文字数（質問と回答を含む） |
| LLM         | 使用した言語モデルの名前           |
| ユーザー        | 対話を開始したユーザー            |

### 検索とフィルタリング <a href="#search-and-filter" id="search-and-filter"></a>

* **キーワード検索**：入力/出力メッセージまたはユーザー名を検索します
* **LLM フィルタリング**：特定の言語モデルを選択し、異なるモデルのパフォーマンスを比較します
* **AI アシスタントフィルタリング**：特定のアシスタントを選択し、その運用状況を追跡します
* **期間**：直近 7 日間、30 日間、90 日間、またはカスタム日付を選択します
* **エクスポート**：監視データを Excel または CSV 形式でエクスポートします

### 監視のベストプラクティス <a href="#monitoring-best-practices" id="monitoring-best-practices"></a>

**毎日の確認**：直近 24 時間の対話を確認し、異常な応答時間やエラーを特定します

**パフォーマンスのボトルネックの特定**：

* 応答時間 > 10 秒：ナレッジベースの検索効率を確認するか、より高速な LLM の利用を検討します
* Token 使用量が多すぎる：System Prompt や対話履歴を短縮できるか評価します

**品質問題の追跡**：

1. キーワード検索を使用して問題のある対話を見つけます
2. 根本原因を分析します（ナレッジベース不足 / AI の理解誤り / モデルの制約）
3. 問題のケースをテストデータセットに追加し、自動評価を実行して修正を検証します

***

## よくある質問 <a href="#faq" id="faq"></a>

### Q：自動評価と AI アシスタント監視は何が違いますか？ <a href="#faq-evaluation-vs-monitoring" id="faq-evaluation-vs-monitoring"></a>

|        | 自動評価               | AI アシスタント監視      |
| ------ | ------------------ | ---------------- |
| 用途     | 定期的な品質テスト          | リアルタイムの運用監視      |
| データソース | あらかじめ設定したテストデータセット | 実際のユーザー対話        |
| 主な指標   | 成功率、応答時間           | パフォーマンス、コスト、品質評価 |
| 適した対象  | 品質検証、回帰テスト         | 日常的な監視、問題の切り分け   |

### Q：評価はどのくらいの頻度で実行すればよいですか？ <a href="#faq-how-often-to-evaluate" id="faq-how-often-to-evaluate"></a>

推奨：コア機能は週 1 回、完全なテストは月 1 回、重要なアップデート後はただちに実行します。

### Q：評価は実際のユーザーに影響しますか？ <a href="#faq-evaluation-impact-on-users" id="faq-evaluation-impact-on-users"></a>

いいえ。自動評価は独立した環境を使用するため、実際のユーザーの対話を妨げることはありません。

### Q：監視データはどのくらいの期間保持されますか？ <a href="#faq-monitoring-data-retention" id="faq-monitoring-data-retention"></a>

デフォルトでは 90 日間保持されます。重要なデータは定期的にエクスポートして長期保存できます。


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# Agent Instructions
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```

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