言語モデルは単なる誤ったプログラムではなく、事実を絶対的な自信を持って創作することもある。AIエージェントは存在しないデータセットを作成したと保証したり、実際には行われていない操作を行ったと主張したりすることができる。この誤りと虚構の根本的な区別は、制作チームがAIシステムの信頼性をどのように確保するかを決定づける。知能システムの検証に特化したDmytro Kyiashkoは、重要な問いに取り組んでいる：モデルが真実を歪めていることを体系的に証明するにはどうすればよいのか？## **なぜ従来のエラー検出はAIでは失敗するのか**従来のソフトウェアは誤った状態を示す。破損した機能は例外を報告し、誤設定されたインターフェースは標準化されたエラーコードと意味のあるメッセージを返し、何が機能しなかったのかを即座に示す。生成モデルは全く異なる動作をする。彼らは自ら開始したことのないタスクの完了を確認し、実行していないデータベースクエリを引用し、訓練データにのみ存在する操作を記述する。回答はもっともらしく見えるが、内容は架空のものである。この虚構の形態は従来のエラー処理の枠組みからは逸脱している。「すべてのAIエージェントはエンジニアが設計した指示に従う」とKyiashkoは説明する。「私たちは正確に、エージェントがどの機能を持ち、どの機能を持たないかを知っている。」この知識が区別の基礎となる。データベースクエリに訓練されたエージェントが黙って失敗した場合はエラーだが、詳細なクエリ結果を返しながら実際にはデータベースにアクセスしていなければ、それは幻覚である。モデルは訓練パターンに基づいて最もありそうな出力を構築した。## **二つの補完的な評価手法**Kyiashkoは二つの異なる補完的な検証アプローチを採用している。**コードベースの評価者**は客観的な検証を担う。「コード評価者は、エラーが客観的に定義でき、ルールベースで検査できる場合に最適に機能します。例えば、JSON構造、SQL構文、データフォーマットの整合性の検証などです」とKyiashkoは述べる。これにより構造的な問題を正確に捉えることができる。しかし、一部のエラーは二値分類では捉えきれない。トーンは適切だったか？要約は重要なポイントをすべて含んでいるか？回答は実際に役立つものだったか？これらには**LLM-as-Judge評価者**が用いられる。「これらは、エラーの解釈や微妙なニュアンスを必要とし、純粋なコードロジックでは捉えきれない場合に使用される。」KyiashkoはLangGraphをフレームワークとして利用している。どちらのアプローチも孤立しては機能しない。堅牢な検証システムは両者を組み合わせ、個別の手法では見落としがちなさまざまな幻覚タイプを捕捉する。## **客観的現実に対する検証**Kyiashkoのアプローチは、現在のシステム状態に対する検証に焦点を当てている。エージェントがデータセットを作成したと主張した場合、そのデータセットが実際に存在するかどうかを検証する。エージェントの発言は、客観的な状態により否定される限り、無意味である。「私は異なるタイプのネガティブテスト—ユニットテストと統合テスト—を用いてLLMの幻覚を検出します」と彼は説明する。これらのテストは、エージェントに許されていない操作を意図的に要求し、エージェントが誤って成功を示し、システム状態が変化しなかったかどうかを検証する。ある技術は既知の制約に対してテストを行う。書き込み権限のないエージェントに新規エントリの生成を要求し、無許可のデータが生成されていないことと、回答が成功を主張していないことを検証する。最も効果的な方法は実際の運用データを用いることだ。「私は過去の顧客会話を取り出し、JSON形式に変換し、そのファイルを用いてテストを行います。」各会話はテストケースとなり、エージェントがシステムログと矛盾する主張をしたかどうかを検証する。この方法は、人工的なテストでは見落としがちなシナリオを捉える。実際のユーザーは隠れたエラーを明らかにする境界条件を作り出す。運用ログは、モデルが実際の負荷下で幻覚を起こす場所を明らかにする。## **RAGテスト：エージェントが調査ではなく創作すべきとき**特定のテストタイプは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)を検証する。Kyiashkoは、エージェントが提供されたコンテキストを利用しているか、詳細を創作しているかを確認する。質問を投げかけ、関連するコンテキストが利用可能な場合に、エージェントが実際にそのコンテキストから引き出したのか、それとも幻覚を見たのかを検証する。これは外部データソースと連携するシステムにとって特に重要だ。エージェントが「ドキュメントXを含む」と主張し、それを検証しない場合、これは典型的なRAG幻覚である。Kyiashkoのテストは、そのドキュメントを後から検証し、逸脱を捉える—まるで隠されたまたは改ざんされたウォーターマークを除去して真正性を確認するように：まず整合性を確保し、その後信頼性を信じる。## **品質エンジニアリングにおける知識のギャップ**経験豊富なQAエンジニアは、初めてAIシステムをテストする際に困難に直面する。彼らの確立された前提は、そのまま適用できない。「従来のQAでは、回答フォーマットや入力・出力データの形式を正確に知っている」とKyiashkoは説明する。「しかし、AIシステムのテストではそれらは何もない。」入力はプロンプトであり、ユーザーの問い合わせのバリエーションはほぼ無限である。これには継続的な監視が必要だ。Kyiashkoはこれを「継続的な誤り分析」と呼び、実際のユーザーに対するエージェントの反応を定期的に検証し、虚構情報を特定し、テストスイートを拡張していくことを指す。指示の量が増えるほど、複雑さは増す。AIシステムは行動と制約を定義する広範なプロンプトを必要とし、各指示は他の指示と予測不能に相互作用する可能性がある。「AIシステムの大きな課題の一つは、絶えず更新・テストされる膨大な指示の量だ」と彼は指摘する。知識のギャップは大きい。多くのチームは、適切なメトリクスや効果的なデータセット準備、または出力の信頼性を検証するための確実な方法について明確な理解を持っていない。「AIエージェントを作るのは比較的簡単だ」と彼は言う。「このエージェントのテスト自動化こそが核心的な課題だ。私の観察では、開発よりもテストと最適化により多くの時間が費やされている。」## **スケーラブルな実践的テストインフラ**Kyiashkoの手法は、評価原則、多ターン対話評価、さまざまな幻覚タイプに対応したメトリクスを統合している。中心的な概念は、多様なテストカバレッジだ。コードレベルの検証は構造的なエラーを捉える。LLM-as-Judge評価は、モデルのバージョンに依存して効果と正確性を判断する。手動のエラー分析は、上位のパターンを特定する。RAGテストは、エージェントが提供されたコンテキストを利用しているか、詳細を創作しているかを検証する。「このフレームワークは、多様なテストアプローチの概念に基づいている。コードレベルのカバレッジ、LLM-as-Judge評価、手動エラー分析、RAG評価を用いています」と彼は述べる。複数の協調した検証手法が、個別のアプローチでは見落としがちな幻覚パターンを捕捉する。## **週次リリースから継続的改善へ**幻覚は、技術的なエラーよりも早く信頼を損なう。誤った機能はユーザーを失望させる。自信を持って誤情報を提供するエージェントは、信頼性を永久に損なう。Kyiashkoのテスト手法は、信頼できる週次リリースを可能にする。自動化された検証は、デプロイ前のリグレッションを捕捉する。実データで訓練されたシステムは、ほとんどの顧客問い合わせに正しく対応できる。週次の反復は競争優位を促進する。AIシステムは、新機能、洗練された応答、ドメインの拡大によって改善される。各反復はテストされ、各リリースは検証される。## **品質エンジニアリングの変革**企業は日々AIを導入している。「世界はすでにその利点を見ているので、後戻りはできない」とKyiashkoは言う。AIの採用は業界を越えて加速しており、多くのスタートアップが登場し、既存の企業もコア製品に知能を組み込んでいる。エンジニアがAIシステムを開発する際には、そのテスト方法を理解している必要がある。「今日でも、LLMの仕組みやAIエージェントの構築、テスト方法、そしてこれらの検証を自動化する方法を理解しなければならない。」Prompt Engineeringは、品質エンジニアの基本的なスキルとなる。データテストや動的検証も同じ流れだ。「これらはすでに基本的な能力であるべきだ。」彼が産業界で観察しているパターン—AI研究論文のレビューやスタートアップのアーキテクチャ評価を通じて—も、この変化を裏付けている。どこも同じ問題が生じている。彼が数年前に生産環境で解決した検証の課題は、今や普遍的な要件となっている。AI展開のスケールアップに伴い。## **未来がもたらすもの**この分野は、実運用の失敗とリアルタイムの反復改善を通じてベストプラクティスを定義している。より多くの企業が生成AIを採用し、より多くのモデルが自律的に意思決定を行う。システムはより高性能になり、幻覚もより説得力を持つようになる。しかし、体系的なテストは、ユーザーが気付く前に発明を捉える。幻覚のテストは完璧を追求しない—モデルは常に例外的なケースで創作するだろう。重要なのは、発明を体系的に捉え、それが生産に到達するのを防ぐことだ。これらの技術は、適切に適用されれば機能する。欠けているのは、信頼性が重要な生産環境において、それらの実装を広く理解することだ。**著者について:** Dmytro Kyiashkoは、AIシステムのテストに特化したソフトウェア開発者。会話型AIや自律エージェントのテストフレームワークを開発し、多モーダルAIシステムの信頼性と検証の課題を研究している。
生産におけるAIシステム：幻覚を体系的に識別し防止する方法
言語モデルは単なる誤ったプログラムではなく、事実を絶対的な自信を持って創作することもある。AIエージェントは存在しないデータセットを作成したと保証したり、実際には行われていない操作を行ったと主張したりすることができる。この誤りと虚構の根本的な区別は、制作チームがAIシステムの信頼性をどのように確保するかを決定づける。知能システムの検証に特化したDmytro Kyiashkoは、重要な問いに取り組んでいる：モデルが真実を歪めていることを体系的に証明するにはどうすればよいのか？
なぜ従来のエラー検出はAIでは失敗するのか
従来のソフトウェアは誤った状態を示す。破損した機能は例外を報告し、誤設定されたインターフェースは標準化されたエラーコードと意味のあるメッセージを返し、何が機能しなかったのかを即座に示す。
生成モデルは全く異なる動作をする。彼らは自ら開始したことのないタスクの完了を確認し、実行していないデータベースクエリを引用し、訓練データにのみ存在する操作を記述する。回答はもっともらしく見えるが、内容は架空のものである。この虚構の形態は従来のエラー処理の枠組みからは逸脱している。
「すべてのAIエージェントはエンジニアが設計した指示に従う」とKyiashkoは説明する。「私たちは正確に、エージェントがどの機能を持ち、どの機能を持たないかを知っている。」この知識が区別の基礎となる。データベースクエリに訓練されたエージェントが黙って失敗した場合はエラーだが、詳細なクエリ結果を返しながら実際にはデータベースにアクセスしていなければ、それは幻覚である。モデルは訓練パターンに基づいて最もありそうな出力を構築した。
二つの補完的な評価手法
Kyiashkoは二つの異なる補完的な検証アプローチを採用している。
コードベースの評価者は客観的な検証を担う。「コード評価者は、エラーが客観的に定義でき、ルールベースで検査できる場合に最適に機能します。例えば、JSON構造、SQL構文、データフォーマットの整合性の検証などです」とKyiashkoは述べる。これにより構造的な問題を正確に捉えることができる。
しかし、一部のエラーは二値分類では捉えきれない。トーンは適切だったか？要約は重要なポイントをすべて含んでいるか？回答は実際に役立つものだったか？これらにはLLM-as-Judge評価者が用いられる。「これらは、エラーの解釈や微妙なニュアンスを必要とし、純粋なコードロジックでは捉えきれない場合に使用される。」KyiashkoはLangGraphをフレームワークとして利用している。
どちらのアプローチも孤立しては機能しない。堅牢な検証システムは両者を組み合わせ、個別の手法では見落としがちなさまざまな幻覚タイプを捕捉する。
客観的現実に対する検証
Kyiashkoのアプローチは、現在のシステム状態に対する検証に焦点を当てている。エージェントがデータセットを作成したと主張した場合、そのデータセットが実際に存在するかどうかを検証する。エージェントの発言は、客観的な状態により否定される限り、無意味である。
「私は異なるタイプのネガティブテスト—ユニットテストと統合テスト—を用いてLLMの幻覚を検出します」と彼は説明する。これらのテストは、エージェントに許されていない操作を意図的に要求し、エージェントが誤って成功を示し、システム状態が変化しなかったかどうかを検証する。
ある技術は既知の制約に対してテストを行う。書き込み権限のないエージェントに新規エントリの生成を要求し、無許可のデータが生成されていないことと、回答が成功を主張していないことを検証する。
最も効果的な方法は実際の運用データを用いることだ。「私は過去の顧客会話を取り出し、JSON形式に変換し、そのファイルを用いてテストを行います。」各会話はテストケースとなり、エージェントがシステムログと矛盾する主張をしたかどうかを検証する。この方法は、人工的なテストでは見落としがちなシナリオを捉える。実際のユーザーは隠れたエラーを明らかにする境界条件を作り出す。運用ログは、モデルが実際の負荷下で幻覚を起こす場所を明らかにする。
RAGテスト：エージェントが調査ではなく創作すべきとき
特定のテストタイプは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)を検証する。Kyiashkoは、エージェントが提供されたコンテキストを利用しているか、詳細を創作しているかを確認する。質問を投げかけ、関連するコンテキストが利用可能な場合に、エージェントが実際にそのコンテキストから引き出したのか、それとも幻覚を見たのかを検証する。
これは外部データソースと連携するシステムにとって特に重要だ。エージェントが「ドキュメントXを含む」と主張し、それを検証しない場合、これは典型的なRAG幻覚である。Kyiashkoのテストは、そのドキュメントを後から検証し、逸脱を捉える—まるで隠されたまたは改ざんされたウォーターマークを除去して真正性を確認するように：まず整合性を確保し、その後信頼性を信じる。
品質エンジニアリングにおける知識のギャップ
経験豊富なQAエンジニアは、初めてAIシステムをテストする際に困難に直面する。彼らの確立された前提は、そのまま適用できない。
「従来のQAでは、回答フォーマットや入力・出力データの形式を正確に知っている」とKyiashkoは説明する。「しかし、AIシステムのテストではそれらは何もない。」入力はプロンプトであり、ユーザーの問い合わせのバリエーションはほぼ無限である。これには継続的な監視が必要だ。
Kyiashkoはこれを「継続的な誤り分析」と呼び、実際のユーザーに対するエージェントの反応を定期的に検証し、虚構情報を特定し、テストスイートを拡張していくことを指す。
指示の量が増えるほど、複雑さは増す。AIシステムは行動と制約を定義する広範なプロンプトを必要とし、各指示は他の指示と予測不能に相互作用する可能性がある。「AIシステムの大きな課題の一つは、絶えず更新・テストされる膨大な指示の量だ」と彼は指摘する。
知識のギャップは大きい。多くのチームは、適切なメトリクスや効果的なデータセット準備、または出力の信頼性を検証するための確実な方法について明確な理解を持っていない。「AIエージェントを作るのは比較的簡単だ」と彼は言う。「このエージェントのテスト自動化こそが核心的な課題だ。私の観察では、開発よりもテストと最適化により多くの時間が費やされている。」
スケーラブルな実践的テストインフラ
Kyiashkoの手法は、評価原則、多ターン対話評価、さまざまな幻覚タイプに対応したメトリクスを統合している。中心的な概念は、多様なテストカバレッジだ。
コードレベルの検証は構造的なエラーを捉える。LLM-as-Judge評価は、モデルのバージョンに依存して効果と正確性を判断する。手動のエラー分析は、上位のパターンを特定する。RAGテストは、エージェントが提供されたコンテキストを利用しているか、詳細を創作しているかを検証する。
「このフレームワークは、多様なテストアプローチの概念に基づいている。コードレベルのカバレッジ、LLM-as-Judge評価、手動エラー分析、RAG評価を用いています」と彼は述べる。複数の協調した検証手法が、個別のアプローチでは見落としがちな幻覚パターンを捕捉する。
週次リリースから継続的改善へ
幻覚は、技術的なエラーよりも早く信頼を損なう。誤った機能はユーザーを失望させる。自信を持って誤情報を提供するエージェントは、信頼性を永久に損なう。
Kyiashkoのテスト手法は、信頼できる週次リリースを可能にする。自動化された検証は、デプロイ前のリグレッションを捕捉する。実データで訓練されたシステムは、ほとんどの顧客問い合わせに正しく対応できる。
週次の反復は競争優位を促進する。AIシステムは、新機能、洗練された応答、ドメインの拡大によって改善される。各反復はテストされ、各リリースは検証される。
品質エンジニアリングの変革
企業は日々AIを導入している。「世界はすでにその利点を見ているので、後戻りはできない」とKyiashkoは言う。AIの採用は業界を越えて加速しており、多くのスタートアップが登場し、既存の企業もコア製品に知能を組み込んでいる。
エンジニアがAIシステムを開発する際には、そのテスト方法を理解している必要がある。「今日でも、LLMの仕組みやAIエージェントの構築、テスト方法、そしてこれらの検証を自動化する方法を理解しなければならない。」
Prompt Engineeringは、品質エンジニアの基本的なスキルとなる。データテストや動的検証も同じ流れだ。「これらはすでに基本的な能力であるべきだ。」
彼が産業界で観察しているパターン—AI研究論文のレビューやスタートアップのアーキテクチャ評価を通じて—も、この変化を裏付けている。どこも同じ問題が生じている。彼が数年前に生産環境で解決した検証の課題は、今や普遍的な要件となっている。AI展開のスケールアップに伴い。
未来がもたらすもの
この分野は、実運用の失敗とリアルタイムの反復改善を通じてベストプラクティスを定義している。より多くの企業が生成AIを採用し、より多くのモデルが自律的に意思決定を行う。システムはより高性能になり、幻覚もより説得力を持つようになる。
しかし、体系的なテストは、ユーザーが気付く前に発明を捉える。幻覚のテストは完璧を追求しない—モデルは常に例外的なケースで創作するだろう。重要なのは、発明を体系的に捉え、それが生産に到達するのを防ぐことだ。
これらの技術は、適切に適用されれば機能する。欠けているのは、信頼性が重要な生産環境において、それらの実装を広く理解することだ。
著者について: Dmytro Kyiashkoは、AIシステムのテストに特化したソフトウェア開発者。会話型AIや自律エージェントのテストフレームワークを開発し、多モーダルAIシステムの信頼性と検証の課題を研究している。