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AI開発の未来を拓く：Braintrustが提供するLLM評価プラットフォーム『Evals』の全貌

AI Engineer
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AIの進化は目覚ましいものがありますが、その開発プロセスは日々複雑化しています。特に大規模言語モデル（LLM）のような非決定的なシステムでは、従来のソフトウェア開発手法が適用しづらく、品質、信頼性、そして効率性の確保が新たな課題として浮上しています。このような背景の中、Braintrustが提供する「Evals」は、この課題を解決し、AI製品のライフサイクル全体をサポートするエンドツーエンドの開発プラットフォームとして注目されています。

本記事では、BraintrustのEvalsがなぜAI開発において不可欠なのか、その具体的な機能、ビジネスへの影響、そして将来性について、詳細かつ説得力のある視点から深く掘り下げて解説します。

Braintrustとは？

Braintrustは、AI製品の構築に特化したエンドツーエンドのデベロッパープラットフォームです。Microsoftが主要スポンサーを務め、AWSがイノベーションパートナーとして名を連ねるほか、MongoDB、WorkOSなど多数のプラチナスポンサーからの支持を受けています。

共同創業者兼CEOのAnkur Goyal氏は、過去の企業での経験を通じてAI開発における厳密な評価プロセスの重要性に着目し、Braintrustを立ち上げました。a16z、Greylock、Lightspeedといった著名なベンチャーキャピタルから4500万ドル以上の資金調達を成功させており、その成長性とビジョンは高く評価されています。

Braintrustのチームは、Figma、Microsoft、Datadog、Slack、Zapier、Snowflake、Amazon、Nuro、Instacart、SingleStoreなど、錚々たるテクノロジー企業での経験を持つ専門家で構成されています。また、OpenAI、Netflix、Notion、Stripe、Replit、Dropboxなど、AI業界をリードする多くの企業がBraintrustの顧客として名を連ね、その技術的優位性と市場における信頼性を裏付けています。

Braintrustは、AI開発者が抱える非決定性LLMのテスト、評価、監視といった複雑な課題を解決し、AI製品の品質と開発効率を飛躍的に向上させることを目指しています。その中核をなすのが、本記事の主題である「Evals（評価）」機能です。

EvalsがAI開発に不可欠な理由

LLMベースのAIアプリケーションは、その本質的な非決定性により、従来のソフトウェア開発で用いられてきた単体テストや回帰テストだけでは品質を保証することが困難です。Evalsは、この課題を解決するための厳密な評価プロセスを提供し、AI開発における重要な疑問に答えます。

技術的課題への回答

Evalsは、AI開発者が直面する以下のような重要な疑問に対する明確な答えを導き出すためのフレームワークを提供します。

  • モデル選定: 「私たちのニーズに最適なLLMはどれか？」 — 多数存在するLLMの中から、特定のユースケースに最も適したモデルを客観的なデータに基づいて選定できます。
  • ユーザー体験: 「AIは多様な実世界シナリオでどのように機能するか？」 — 幅広い入力データに対してAIがどのように応答し、それがユーザー体験にどう影響するかを詳細に分析します。
  • コスト効率: 「過剰なコストなしに高いパフォーマンスを達成できるか？」 — モデルの推論コストとパフォーマンスのバランスを評価し、費用対効果の高いAI運用を支援します。
  • ブランドの一貫性: 「AIは会社のトーンや基準を確実に反映しているか？」 — AIの出力が企業のブランドイメージやコミュニケーションガイドラインに沿っているかを評価し、一貫性を保ちます。
  • フィードバック統合: 「ユーザーから学び、反復的に改善しているか？」 — ユーザーからのフィードバックを評価サイクルに組み込み、継続的な改善を促進します。
  • デバッグとリグレッション検出: 「何かが壊れたり、悪化したりしたときにどう認識するか？」 — コード変更やプロンプト変更がAIのパフォーマンスに与える影響を検出し、リグレッションを早期に発見します。

LLMの非決定性によって生じる予測不可能な出力は、従来の厳密なテスト手法では捉えきれません。Evalsは、この不確実性に対して科学的・統計的な「厳密さ」をもたらし、経験や直感に頼るのではなく、データに基づいた意思決定を可能にします。

ビジネスへのインパクト

Evalsは単なる技術的なテストツールにとどまらず、ビジネス全体に大きな価値をもたらします。

  • 開発時間の短縮: Evalsを導入することで、開発者は複数のLLMに対する迅速なイテレーションとローカルテストをシームレスに実施できます。これにより、手動でのレビュープロセスが大幅に削減され、AI製品のリリースサイクルが加速します。
  • コストの削減: 自動化された評価プロセスは、リソースの無駄を排除し、AIモデルの最適化を通じて運用コストの削減に貢献します。
  • 品質の向上: リアルタイムのモニタリングと厳格なコンプライアンスチェックにより、AIシステムの品質が向上し、リスクを低減します。これにより、最終的に顧客体験の向上にもつながります。
  • チームのスケーリング: Evalsプラットフォームは、非技術者（例：プロダクトマネージャー、ドメインエキスパート）も評価プロセスに容易に参加できるように設計されています。これにより、AI開発チーム全体の協業が促進され、各部門の専門知識を最大限に活用した、より高品質なAIアプリケーションの構築が可能になります。

顧客の成功事例

BraintrustのEvalsは、既に多くのリーディング企業で具体的な成果を上げています。

  • Zapier: プロダクションに導入されるAI機能の数が5倍に増加。
  • Coda: 開発チームの生産性が20倍向上。
  • Notion: AI製品の品質が50%向上。

これらの事例は、Evalsが単に開発プロセスを効率化するだけでなく、ビジネスの成長と製品の市場競争力強化に直接貢献することを示しています。

Braintrustの核となる概念：Evalsライフサイクル

Braintrustのプラットフォームは、AI開発における継続的な改善を可能にする「フィードバックループ」を中心に構築されています。このループは、以下の3つの主要な概念によって支えられています。

1. プロンプトエンジニアリング (Prompt Engineering)

Braintrustのプレイグラウンドは、LLMの出力を開発するためのIDE（統合開発環境）として機能します。ここでは、開発者がプロンプトを迅速にプロトタイピングし、その効果を検証できます。

  • 詳細なプロンプト設計: 利用するモデル、システムプロンプト、ユーザーの質問、チャット履歴、メタデータなどの変数を扱うためのMustacheテンプレートをサポート。これにより、動的で複雑なプロンプトを作成できます。
  • ツール呼び出しの組み込み: プロンプト内に、TypeScriptやPythonで書かれた外部ツールへの呼び出しを含めることが可能。これにより、LLMがリアルなコードの実行、外部データのフェッチ、ビジネスロジックの適用、中間タスクの計算などを実行できるようになり、LLMの能力を大幅に拡張します。
  • エージェントワークフロー: 複数のプロンプトを連携させてエージェントのような複雑なワークフローを構築できます。あるプロンプトの出力が次のプロンプトの入力となるようにチェーン化することで、より高度な推論とアクションを可能にします。

2. Evals（評価）

Evalsは、AIのパフォーマンスを客観的に測定するための構造化されたテストです。プロンプトエンジニアリングによって開発されたタスク（プロンプトやエージェントワークフロー）が、指定されたデータセットに対してどれだけ適切に機能するかを評価します。

  • 評価の3要素:
    1. タスク (Task): 評価したいコードやプロンプトそのものです。入力と出力を必須とします。
    2. データセット (Dataset): 評価を実行するための実世界の例の集合です。これはテストケースとして機能し、入力、期待される出力（任意）、およびメタデータ（任意）が含まれます。メタデータは、後で特定のログをフィルタリングして分析する際に非常に役立ちます。
    3. スコアラー (Scorer): 評価のロジックを定義するものです。Braintrustでは2種類のスコアラーが利用できます。
      • コードベースのスコアラー: 正確な条件、バイナリ条件、数値比較、構造的・事実的チェックなど、より客観的な評価に適しています。TypeScriptやPythonでコードを記述してカスタムスコアラーを作成することも、Braintrustが提供するauto_evalsパッケージの既存スコアラーを利用することも可能です。
      • LLM-as-a-judgeスコアラー: LLM自身を「判断者」として利用し、出力の主観的な品質、文脈、スタイル、ニュアンスなどを評価します。複数のドラフト間の改善度を評価する際にも有効です。Braintrustのauto_evalsには、このタイプのスコアラーも含まれています。
  • オフラインEvals（開発環境での評価）:
    • 目的: デプロイ前に問題を特定し解決するため。
    • 内容: 定義済みデータセットを使用したAIモデルの構造化テスト。スコアリング関数を用いたモデルのパフォーマンステスト。
    • 方法: 評価データセットの作成と管理、タスクとスコアラーの定義、UIを通じた制御された実験の実行と比較。
  • オンラインEvals（本番環境での評価）:
    • 目的: 本番環境での問題診断、パフォーマンス監視、リアルタイムでのユーザーフィードバック収集。
    • 内容: 本番環境のアプリケーションのリアルタイムトレーシングとモニタリング。モデルの入力、出力、中間ステップのログ記録。
    • 方法: プロキシやSDKを使用した自動トレース呼び出し、Braintrust UIでのフィルターとビューによるログ分析、オフラインEvals用のデータセットへのログの直接変換。

3. AIオブザーバビリティ (AI Observability)

これは、AIアプリケーションが本番環境でどのように機能しているかを深く理解するための機能です。

  • 包括的なログ収集: モデルへの入力、出力、推論プロセスにおける中間ステップ、ツール呼び出しなど、AIアプリケーションの動作に関するあらゆるデータを詳細にログ記録します。
  • 人間によるレビュー（Human Review）: ログ化されたデータの中から特に注目すべきもの（例：ユーザーフィードバックが低評価のログ、ハルシネーションの可能性のあるログ）をフィルタリングし、人間の専門家がレビューできる使いやすいインターフェースを提供します。
  • フィードバックループの完結: 人間によるレビューやユーザーからのフィードバックは、新たなデータセットとしてオフラインEvalsにフィードバックされ、次の開発サイクルでの改善に繋がります。この継続的なサイクルが、AIの品質を向上させる「フライホイール効果」を生み出します。

Evalsの実践：プラットフォーム体験

Braintrustは、開発者がEvalsを効率的に活用するための直感的で強力なプラットフォームを提供します。

プレイグラウンドと実験

  • プレイグラウンド (Playgrounds):
    • プロンプト、エージェント、スコアラー、データセットの迅速なイテレーションを可能にする開発環境です。
    • 異なるプロンプトやモデルを比較するのに優れています。
    • 満足のいく状態に達したプロンプトやエージェントは、「実験」として保存できます。
  • 実験 (Experiments):
    • 完全な評価実験を比較するための機能です。
    • 過去のプレイグラウンドセッションをレビューしたり、SDKやAPIから実行された評価結果を直接確認したりできます。
    • 時間の経過に伴うAIのパフォーマンス変化を分析し、改善の傾向を把握するのに役立ちます。

SDKによるEvalsの実行

Braintrustは、UIだけでなく、SDK（Python、TypeScriptなど）を通じてもEvalsを定義・実行できる柔軟性を提供します。

  • コードでのアセット定義:
    • プロンプト、スコアラー、データセットといったEvalsの構成要素をコード（例：TypeScriptファイル）として定義できます。
    • npx braintrust push file_name.tsコマンドを使って、これらのアセットをBraintrustのライブラリにプッシュします。
    • これにより、アセットのバージョン管理が可能になり、異なる環境間での一貫した利用が保証されます。
    • このアセットは、プレイグラウンドや実験から利用できるようになります。
  • コードでのEvalsの定義と実行:
    • *.eval.tsのような評価ファイルを作成し、コード内でEvalsを定義します。
    • 定義されたEvalsは、ローカル環境またはCI/CDパイプライン（例：npx braintrust evalコマンド）で実行し、デプロイ前に問題を捕捉できます。
    • 実行されたEvalsの結果は、Braintrustの「実験」セクションに直接表示され、UI上での分析が可能になります。

ロギングによる本番環境での品質測定

AIアプリケーションを本番環境に移行する際には、適切なロギング設定が不可欠です。

  • ロギングの重要性:
    • デバッグ時間の短縮: 全てのプロンプト、応答、エラーをキャプチャすることで、デバッグ時間を大幅に短縮します。
    • ライブトラフィックの品質測定: スコアラーやオンラインスコアリングルールをアタッチすることで、ユーザーからの苦情が来る前にハルシネーション、レイテンシーの急増、正確性の低下などを自動的に検出します。
    • フィードバックループの完結: 本番環境で生成されたトレース（ログデータ）は、オフラインのEvalsやファインチューニング用のデータセットに変換され、継続的な学習と改善のサイクルを駆動します。
  • SDKによるBraintrustへのロギング:
    • ロガーの初期化: initLogger()メソッドを使ってロガーを初期化し、Braintrustのプロジェクトに認証・接続します。
    • LLMクライアントのラッピング: BraintrustはOpenAI APIなどのLLMクライアントのラッパーを提供し、リクエストを自動的にログ記録します（プロンプト、応答、トークン数、レイテンシー、エラーなどをキャプチャ）。
    • 任意の関数のトレース: @tracedや@wrapTracedデコレーターを使用して、任意の関数をラッピングし、引数、戻り値、開始・終了タイムスタンプ、エラーなどをログ記録できます。
    • span.logによるカスタム情報の追加: span.logを使用すると、スパンの入力、出力、メタデータとしてログ記録する内容を詳細に指定できます。これにより、特定のビジネスロジックやコンテキスト情報を柔軟にキャプチャできます。

オンラインスコアリングの活用

オンラインスコアリングは、本番環境のAIアプリケーションの品質を自動的かつ継続的に評価するための重要な機能です。

  • 常時品質チェック: 各ログは自動的にスコアリングされ、評価スイートを再実行することなく、AIのパフォーマンスを常に監視できます。
  • 早期リグレッションアラート: ハルシネーションの発生、レイテンシーの急増、正確性の低下など、問題が発生するとリアルタイムでアラートが生成されます。
  • A/Bテストの可視化: ライブトラフィック上で異なるモデルやプロンプトのバリアントを比較し、どちらが優れているかを客観的に評価できます。
  • より緊密なフィードバックループ: 本番環境のスコアリング結果は、実験と再トレーニングのサイクルに直接フィードバックされ、AIの継続的な改善を促進します。
  • カスタムビューによる追跡: Braintrustは、ログデータをフィルタリング、ソート、可視化するためのカスタムビュー機能を提供します。これにより、「Factualityが50%未満のログ」や「未レビューの高優先度トレース」、「カスタマーサポート」タグ付きのログなど、特定の条件に合致するデータを簡単に特定・分析できます。

人間参加型AI (Human-in-the-Loop) の重要性

AIが高度化するにつれて、その誤りがもたらす影響も大きくなります。特に、医療、金融、法律などの高リスクな産業では、AIの一度の失敗がユーザーに深刻な害をもたらす可能性があるため、AIの信頼性確保は極めて重要です。Human-in-the-Loop（HITL）は、このリスクを軽減し、AIの性能を人間が監督・改善するプロセスを指します。

HITLは、単なる「あれば良い」機能ではなく、AIシステムの健全性と倫理的運用を保証するために不可欠です。

  • ハルシネーションの検出: LLMが生成する誤った情報（ハルシネーション）を人間が特定し、修正します。
  • 真の基準の確立: 人間が正しい出力をラベル付けすることで、AIモデルの学習のための高品質な「真の基準データセット」を構築します。
  • ビジネス、コンプライアンス、ユーザーの期待とのアラインメント: AIの出力がビジネス目標、規制要件、ユーザーの期待に沿っているかを人間が確認し、調整します。

HITLは、AIの能力とビジネスのニーズとの間のギャップを埋める上で、決定的な役割を果たします。

人間レビューの2種類

Braintrustは、HITLを効率的に実施するための2つの主要なアプローチを提供します。

  1. 人間によるレビュー (Human Review):
    • 目的: 内部の専門家がAIの出力を手動でラベル付け、スコアリング、または監査することで、AIモデルの品質を直接向上させます。
    • 活用方法:
      • 高品質な真の基準データセットの作成。
      • エッジケースやAIの失敗（failures）の監査。
      • LLM-as-a-judgeプロンプトの評価支援（LLMが下した判断が適切かどうかを人間がレビュー）。
    • 例: 法律分野の専門家（SME）が、法律AIアシスタントの応答が適切であるか、特定の法的文脈に沿っているかを評価し、フィードバックを提供します。Braintrustのプラットフォームでは、ログ化されたデータの中からレビューが必要な項目を効率的にフィルタリングし、専門家が直接レビューモードで評価を行えるインターフェースを提供します。
  2. ユーザーフィードバック (User Feedback):
    • 目的: エンドユーザーがAIアプリケーションを実際に使用する中で、暗黙的または明示的なフィードバックを収集します。
    • 活用方法:
      • ユーザーの満足度や意図の測定（例：高評価/低評価ボタン、フラグ付け、コメント）。
      • AIが生成した完了度や有用性のランキング。
      • 特定のユーザーフィードバックに基づいて、人間によるレビューをトリガーしたり、さらなる評価をデータセットに組み込んだりします。
    • 例: アプリ内での「低評価」ボタンのクリックやコメントが、Braintrustのログとして記録され、開発チームがユーザー体験の課題を特定し、改善に繋げることができます。

これらのHITLアプローチは、スケールにおける自動テストの効率性と、ニュアンスを理解する人間の判断力を組み合わせることで、AI製品の継続的な進化と信頼性向上を実現します。

結論

BraintrustのEvalsプラットフォームは、AI開発におけるプロンプトエンジニアリング、厳格な評価、リアルタイムのオブザーバビリティ、そして人間参加型（Human-in-the-Loop）のフィードバックループをシームレスに統合することで、AIの品質、信頼性、効率性を飛躍的に向上させるための包括的なソリューションを提供します。

開発初期段階での迅速なイテレーションから、本番環境での継続的な監視、そしてユーザーや専門家からの貴重なフィードバックの収集・活用に至るまで、AI製品のライフサイクル全体を強力にサポートします。これにより、企業はより安全で、より効果的で、より信頼性の高いAIアプリケーションを迅速に市場に投入し、AIがもたらすビジネス価値を最大限に引き出すことが可能になります。

AI開発の未来は、単なる技術革新だけでなく、その品質と信頼性を保証する評価プロセスにかかっています。BraintrustのEvalsは、まさにその未来を切り拓くための強力なツールとなるでしょう。

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