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AIエージェントの品質評価とテスト実務:幻覚・エラー・失敗行動を検証する

AIエージェントは単に回答を生成するだけでなく、さまざまなツールを呼び出し、複数のステップにわたるタスクを実行します。このプロセスでは、AIエージェントの応答品質からTool Calling、実行経路、RAG、エラー、セキュリティ、パフォーマンスに至るまで、体系的に評価・テストする方法を実務中心に学びます。信頼できるAIエージェントを構築・運用するために必要な品質検証の方法を、基礎から段階的に身につけることができます。

3名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 12か月

Business Productivity
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Service Planning
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AI
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ChatGPT
ChatGPT
prompt engineering
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Business Productivity
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Service Planning
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AI
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ChatGPT
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prompt engineering
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受講後に得られること

  • AI Agentの品質とテスト構造を理解する

  • 評価基準およびテストケース設計

  • ゴールデンデータセットの構築

  • 正確性・関連性・信頼性の評価

  • Tool Calling・Trajectoryの評価

  • 検索・Context・回答品質評価

  • API・Tool・LLM失敗テスト

  • プロンプトインジェクション・権限・情報漏洩テスト

  • 速度・Token・コスト評価

  • モニタリング・リグレッションテスト

  • 企業向けAIエージェントQA体制の構築

失敗しないAIエージェントの作り方:品質評価とテスト実務

AIエージェントは作ることと同じくらい、正しく動作するかを検証するプロセスが重要です。

この講義では、AIエージェントの正確性、信頼性、応答品質、ツール呼び出し、安全性​を評価し、テストする方法を実務中心に学びます。

テストシナリオの設計から問題の原因分析、品質改善の方法まで体系的に学び、信頼できるAIエージェントを作る能力を身につけられます。

作成、評価、テスト、改善まで、AIエージェントの実務を学んでみましょう。

この講座は、以下のような方におすすめです。


受講後に得られるものは?

この講義の特徴

主な特徴と差別化ポイントを紹介します。

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AIエージェント専用の品質評価・テストに集中


評価から改善までつながる実務中心の構成

このような内容を学びます

AIエージェントの品質評価とテスト設計

正確性、信頼性、応答品質、ツール呼び出し、安全性などを基準に、評価項目とテストシナリオを設計する方法を学びます。

テスト結果の分析と品質改善

テスト結果から問題の原因を特定し、改善の方向性を導き出して、AIエージェントの性能と安定性を高める方法を学びます。

この講義を作った人

  • 講義のテーマに深く関連する経歴や経験を中心に書いてみましょう。

  • すべての経歴をむやみに並べるのではなく、この講義を作るまでの悩みや動機を盛り込むとよいでしょう。

  • 簡潔な文章とともに、ポートフォリオや動画、写真などを活用して目を引きましょう。

このような内容を学びます。

Q1. AI Agentの品質とテスト構造を理解
AI Agentの品質をどのような基準と手順で検証するのか、全体構造を理解します。

Q2. 評価基準およびTest Caseの設計
Agentの機能と業務目的に適した評価指標とテストケースを設計します。

Q3. Golden Datasetの構築
AI Agentの回答品質を客観的に比較するための基準データセットを構築します。

Q4. 正確性・関連性・信頼性の評価
生成された回答が正確で、質問に関連しており、信頼できるかどうかを評価します。

Q5. Tool Calling・Trajectory評価
エージェントが適切なツールを選択し、正しい実行経路をたどるかを検証します。

Q6. 検索・Context・回答品質の評価
検索結果とContextの活用が最終回答の品質にどのような影響を与えるかを評価します。

Q7. API・Tool・LLM失敗テスト
APIエラー、Tool実行失敗、LLM応答エラーなど、さまざまな障害状況をテストします。

Q8. Prompt Injection・権限・情報漏えいテスト
プロンプト攻撃、過剰な権限の使用、機密情報の漏えいなどのセキュリティリスクを確認します。

Q9. 速度・Token・コスト評価
応答速度とToken使用量、APIコストなどを測定し、運用効率を評価します。

Q10. Monitoring・Regression Test
運用中の品質変化を継続的にモニタリングし、アップデート後に既存機能に異常がないかを確認します。

Q11. 企業向けAIエージェントQA体制の構築
企画・開発・デプロイ・運用の全工程で繰り返し品質を検証できる企業向けQAプロセスを構築します。

受講前の参考事項

実習環境

  • オペレーティングシステムおよびバージョン(OS):Windows、macOS、Linux、Ubuntu、Android、iOSなどのOSの種類およびバージョン

  • 使用ツール:実習に必要なソフトウェア/ハードウェアのバージョンおよび料金プラン、仮想マシンの使用有無など

  • PCスペック:CPU、メモリ、ディスク、グラフィックカードなど、プログラムの実行に必要な推奨スペックなど

学習教材

  • 提供する学習資料の形式(PPT、クラウドリンク、テキスト、ソースコード、アセット、プログラム、例題など)

  • 分量および容量、その他の学習資料に関する特徴および注意事項など

前提知識および注意事項

  • 学習難易度を考慮した必須の前提知識の有無

  • 講義動画の品質(音質/画質)など、受講に直接関係する内容および推奨学習方法

  • 質問・回答および今後のアップデートに関する内容

  • 講義および学習資料の著作権に関するお知らせ

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIエージェント開発者およびサービス開発担当者

  • QA・ソフトウェアテスト担当者

  • AIサービスの企画・運営およびセキュリティ担当者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 生成AIとLLMに関する基礎理解

  • AIエージェントの基本構造を理解する

  • ソフトウェアテストの基礎概念

こんにちは
88888です。

494

受講生

94

受講レビュー

4.6

講座評価

32

講座

こんにちは。

バイト探偵です。

これまでAIおよびIT分野で24年以上にわたり、IT戦略や情報セキュリティ分野の業務に携わってきました。現在は、AI時代に必要なeラーニングコンテンツの制作・開発、外部講師活動(マルチキャンパスなど)、中小企業向けのAIおよびIT関連のコンサルティング業務を行っています。

こうした実務で培ったノウハウをもとに、分かりやすく楽しく、実務にも役立つ、すっきりとした講義をお届けします。講座を通じて、皆さまの知識とスキルをアップグレードしましょう。

YouTubeチャンネル:https://www.youtube.com/@신동주-s1b

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カリキュラム

全体

25件 ∙ (10時間 9分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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