Weights & Biasesが生成AIアプリケーションの評価とオブザーバビリティに関するホワイトペーパーを発表

RAGとAIエージェントを例にとり、生成AIアプリケーションの評価手法や本番運用、リスクと対策について解説

Weights & Biases Japan株式会社 (ウェイツ・アンド・バイアスィズ・ジャパン、以下W&B Japan社) は本日、生成AI関連ホワイトペーパーの最新版となる「生成AIアプリケーションの評価とオブザーバビリティ」を発表しました。本書は、W&B社が提供する生成AIアプリケーションの記録、実験、評価のための新製品「Weave」の開発・運用の経験と、グローバルチームの生成AIアプリケーション専門エンジニアの知見を集約して作成されたものです。
本ホワイトペーパーの入手先（PDF版）：
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「生成AIアプリケーションの評価とオブザーバビリティ」概要：


生成AI技術の急速な発展に伴い、RAGシステムやAIエージェントなどの生成AIアプリケーションに注目が集まっています。しかし、こうしたアプリケーションを実装し、運用していくにあたっては、虚偽の回答や意図せぬ挙動、プライバシー・セキュリティ上の懸念など様々なリスクが伴います。そのため、本番投入前に適切にアプリを評価し、本番稼働後も継続的に監視・管理するオブザーバビリティの確立が不可欠です。

本ホワイトペーパーでは、RAGシステムとAIエージェントを具体例とし、生成AIアプリケーションにおける評価とオブザーバビリティに関する最新の知見をまとめています。本ホワイトペーパーを通じて、読者の皆様が以下の問いに答えられるようになることを目指します。
- 生成AIアプリケーションとは何か
- 生成AIアプリケーションの評価およびオブザーバビリティとは
- より高性能で安全なRAGの実現に必要なことは何か
- AIエージェントとは何か。その評価およびオブザーバビリティの確立はどのように行われるのか

本ホワイトペーパーの対象読者
- 生成AIアプリケーションの戦略立案を行う技術リーダー
- RAGシステムとAIエージェントなどの開発を行うエンジニアやデータサイエンティスト
- 生成AIアプリケーションを用いたビジネス展開やプロダクト企画の担当者
- 運用を担当する技術者、およびAIガバナンスの責任者・担当者

本ホワイトペーパーの目次
- デモを作るのは簡単に、業務適用はまだこれから
- 生成AIアプリケーションにおけるオブザーバビリティとは？
- RAGの評価とオブザーバビリティ
- - RAGとは？
- - RAGシステムの評価方法
- - RAGシステムの改善方法
- - Wandbot: 評価ドリブンなRAGシステム改善の実践例
- - RAGシステムのセキュアなデプロイ
- - RAGシステムのリスク評価と対策
- AIエージェントの評価とオブザーバビリティ
- - AIエージェントのデザインパターン
- - AIエージェントの評価方法
- - Agentic RAG: AIエージェントを用いたRAGシステムの発展
- - The AI Scientist: 先端的AIエージェントの開発事例
- - AIエージェントのリスク評価と対策

執筆協力
本ホワイトペーパーの制作にあたり、下記の2社に執筆をご協力いただきました:
- 株式会社日鉄ソリューションズ
- 株式会社エスタイル

各社にご協力いただいた箇所については、本書巻末の著者紹介欄に詳細があります。
Weights & Biases, Inc.について
Weights & Biases, Inc.は、米国サンフランシスコを拠点とし、エンタープライズグレードのML実験管理およびエンドツーエンドMLOpsワークフローを包含する開発・運用者向けプラットフォームを提供しています。WandBは、LLM開発や画像セグメンテーション、創薬など幅広い深層学習ユースケースに対応し、NVIDIA、OpenAI、Toyotaなど、国内外で80万人以上の機械学習開発者に信頼されているAI開発の新たなベストプラクティスです。
- W&B社日本語ウェブサイト： (リンク »)
- W&B社日本語連絡先：contact-jp@wandb.com





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