スピーチモデルは説得の達人—嘘をついている場合でも。AIエージェントは、存在しなかったデータベースエントリを作成したと主張したり、自分が一度も開始していない操作を行ったと断言したりすることができる。プロダクションチームにとって、これらの本物のエラーと虚構の結果の区別は非常に重要だ。これは単なるバグ修正だけでなく、システムに対するユーザーの信頼にも関わる。## 主要な課題：モデルが単に失敗するだけでなく、積極的に情報を構築している場合をどう見分けるかDmytro Kyiashkoは、長年にわたりこの問いに取り組んできた。彼の知見は、問題は当初考えられていたよりも深いところにあることを示している。## 根本的な違い：エラーと発明の違い従来のソフトウェアのエラーは予測可能なパターンに従う。壊れた機能はエラーを返し、設定ミスのAPIはHTTPステータスコードと意味のあるエラーメッセージを返す。システムは何か問題が起きたことを示す。一方、言語モデルの失敗は異なり、はるかに厄介だ。彼らは自分たちが知らないことを認めることは決してなく、むしろ、実行していないタスクに対してもっともらしい回答を提供する。データベースクエリが実際には行われていないのに、それを記述したり、訓練データにしか存在しない操作の実行を確認したりする。「各AIエージェントは、エンジニアが準備した指示に従って動作している」とKyiashkoは説明する。「私たちは正確に、エージェントがどの能力を持ち、どの能力を持たないかを知っている。」この知識は、根本的な区別の基礎となる。データベースクエリのために訓練されたエージェントが黙って失敗した場合、それはエラーだ。しかし、データベースに触れずに詳細なクエリ結果を返す場合、それは幻覚—モデルが統計的パターンに基づいてもっともらしい出力を発明したことになる。## 検証のための確立された戦略基本原則は、システムの基本的な真実に対して検証を行うことだ。Kyiashkoは、AIの幻覚を検出するために複数のテストを使用している。**アクセス制御付きのネガティブテスト**：データベース書き込み権限のないエージェントに対し、新しいデータセットの作成を意図的に要求する。このテストは二つの点を確認する：一つは、不正なデータがシステムに現れていないこと。もう一つは、エージェントが成功を誤って確認していないこと。**実世界のデータをテストケースとして使用**：最も効果的な方法は、実際の顧客との会話を利用することだ。「会話の履歴をJSON形式に変換し、それを使ってテストを行う」とKyiashkoは述べる。各インタラクションはテストケースとなり、エージェントがシステムのログと矛盾する主張をしていないかを分析する。このアプローチは、開発者が予測し得ない条件を作り出す実際のユーザーの行動を捉えるため、合成テストでは見落とされがちな端境ケースも捕捉できる。**二つの補完的な評価レベル**：コードベースの評価者は客観的な検査を行う。パース構造、JSONの妥当性、SQL構文など、バイナリで検証可能なものを検証する。LLMを判定者とした評価者は、ニュアンスが重要な場合に用いる。トーンは適切か？要約は正確か？回答は役に立つか？このアプローチにはLangGraphを使用している。効果的なテストフレームワークは、これら二つの方法を並行して使用し、どちらか一方だけでは不十分な幻覚の種類を捕捉する。## なぜ従来のQAスキルは適用できないのか経験豊富な品質エンジニアは、AIシステムのテストにおいて限界に直面する。従来のソフトウェア品質保証で機能した仮定は、そのまま適用できない。「従来のQAでは、出力形式や入力・出力データの正確な構造を知っている」とKyiashkoは言う。「しかし、AIシステムのテストではそれがない。」入力値はプロンプトであり、ユーザーがどのように問い合わせを行うかのバリエーションはほぼ無限だ。これには根本的なパラダイムシフトが必要だ：継続的なエラー分析。つまり、エージェントが実際のユーザーの問い合わせにどう反応するかを定期的に監視し、情報を発明している箇所を特定し、テストスイートを継続的に更新することだ。この課題は、指示の膨大さによってさらに増す。現代のAIシステムは、振る舞い、境界、コンテキストルールを定義する詳細なプロンプトを必要とする。各指示は他の指示と予期せぬ相互作用を起こす可能性がある。「最大の問題の一つは、絶えず更新され再テストされる指示の膨大な数だ」とKyiashkoは指摘する。知識のギャップは大きい。多くのエンジニアは、適切なメトリクスや効果的なデータセット準備、変動する出力の検証方法について体系的な理解を持っていない。## 隠された真実：テストは開発よりもコストがかかるここに一つの厄介な真実がある。「AIエージェントの開発は難しくない」とKyiashkoは観察する。「このエージェントのテスト自動化こそが本当の課題だ。」彼の経験から、AIシステムのテストと最適化に費やす時間は、その作成に比べて圧倒的に多いことが明らかだ。この現実は、人員計画やリソース配分の見直しを必要とする。## 概念から実践へ：信頼できるリリースサイクル幻覚は、従来のエラーよりも早く信頼を損なう。機能的なバグはユーザーを苛立たせるが、自信を持って誤った情報を提供するエージェントは、信用を根底から破壊する。Kyiashkoのテスト手法を用いることで、信頼性の高い週次リリースが可能になる。自動化された検証は、リリース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。週次のイテレーションは、迅速な改善を促進し、新機能、洗練された回答、拡張されたドメインをコントロールされた状態で検証しながら展開できる。## 産業界の必要性世界はすでに生成AIの潜在能力を認識している。後戻りはできない。スタートアップは日々AIを核にした企業が生まれている。既存の企業も、コア製品に知能を組み込んでいる。「今日、私たちは言語モデルの仕組み、AIエージェントの構築方法、これらのテスト方法、そして検証の自動化について理解する必要がある」とKyiashkoは述べる。Prompt Engineeringは、品質エンジニアの基本スキルとなる。データテストや動的データ検証も続く。これらはすでにテストエンジニアの標準的な能力に含まれるべきだ。Kyiashkoが業界で観察しているパターン—技術的な論文評価、スタートアップ評価、技術フォーラムを通じて—は、明確なビジョンを示している：世界中のチームが同じ問題に直面している。数年前にパイオニアだけが解決していた検証の課題は、今やスケールするAI導入の中で普遍的な問題となっている。## 多角的なテストフレームワークKyiashkoの手法は、評価原則、多ターン会話、さまざまなエラータイプに対するメトリクスを扱う。基本コンセプトは多様性だ。コードレベルの検証は構造的なエラーを捕捉する。LLMを判定者とした評価は、モデルのバージョンに依存した効果と正確さを評価する。手動のエラー分析は、自動化されたテストが見落とす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、詳細を発明しているかを検証する。「私たちのフレームワークは、多様なアプローチを組み合わせたAIシステムのテストのための多角的な戦略に基づいている」とKyiashkoは説明する。複数の検証方法が連携し、個別のアプローチでは見逃しがちな幻覚の種類を捕捉する。## 今後の展望この分野はリアルタイムで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を導入し、より多くのモデルが自律的な意思決定を行う。システムが高度になるほど、その幻覚もよりもっともらしくなる。これは悲観的になる理由ではない。体系的なテストは、ユーザーに届く前に発明を検出できる。完璧さを追求するのではなく、モデルは常に例外を持つことを理解し、それらを体系的に捕捉し、プロダクションに入るのを防ぐことが重要だ。これらの技術は、正しく適用されれば効果的だ。欠けているのは、信頼性が重要なプロダクション環境における実装に関する広範な理解だ。_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であり、会話型AIや自律エージェントのテストフレームワーク構築の経験、マルチモーダルAIシステムの信頼性と検証の課題に関する専門知識を持つ。_
KIハルゼーションを体系的に明らかにする：なぜ従来のテスト方法は失敗するのか
スピーチモデルは説得の達人—嘘をついている場合でも。AIエージェントは、存在しなかったデータベースエントリを作成したと主張したり、自分が一度も開始していない操作を行ったと断言したりすることができる。プロダクションチームにとって、これらの本物のエラーと虚構の結果の区別は非常に重要だ。これは単なるバグ修正だけでなく、システムに対するユーザーの信頼にも関わる。
主要な課題：モデルが単に失敗するだけでなく、積極的に情報を構築している場合をどう見分けるか
Dmytro Kyiashkoは、長年にわたりこの問いに取り組んできた。彼の知見は、問題は当初考えられていたよりも深いところにあることを示している。
根本的な違い：エラーと発明の違い
従来のソフトウェアのエラーは予測可能なパターンに従う。壊れた機能はエラーを返し、設定ミスのAPIはHTTPステータスコードと意味のあるエラーメッセージを返す。システムは何か問題が起きたことを示す。
一方、言語モデルの失敗は異なり、はるかに厄介だ。彼らは自分たちが知らないことを認めることは決してなく、むしろ、実行していないタスクに対してもっともらしい回答を提供する。データベースクエリが実際には行われていないのに、それを記述したり、訓練データにしか存在しない操作の実行を確認したりする。
「各AIエージェントは、エンジニアが準備した指示に従って動作している」とKyiashkoは説明する。「私たちは正確に、エージェントがどの能力を持ち、どの能力を持たないかを知っている。」この知識は、根本的な区別の基礎となる。データベースクエリのために訓練されたエージェントが黙って失敗した場合、それはエラーだ。しかし、データベースに触れずに詳細なクエリ結果を返す場合、それは幻覚—モデルが統計的パターンに基づいてもっともらしい出力を発明したことになる。
検証のための確立された戦略
基本原則は、システムの基本的な真実に対して検証を行うことだ。Kyiashkoは、AIの幻覚を検出するために複数のテストを使用している。
アクセス制御付きのネガティブテスト：データベース書き込み権限のないエージェントに対し、新しいデータセットの作成を意図的に要求する。このテストは二つの点を確認する：一つは、不正なデータがシステムに現れていないこと。もう一つは、エージェントが成功を誤って確認していないこと。
実世界のデータをテストケースとして使用：最も効果的な方法は、実際の顧客との会話を利用することだ。「会話の履歴をJSON形式に変換し、それを使ってテストを行う」とKyiashkoは述べる。各インタラクションはテストケースとなり、エージェントがシステムのログと矛盾する主張をしていないかを分析する。このアプローチは、開発者が予測し得ない条件を作り出す実際のユーザーの行動を捉えるため、合成テストでは見落とされがちな端境ケースも捕捉できる。
二つの補完的な評価レベル：
コードベースの評価者は客観的な検査を行う。パース構造、JSONの妥当性、SQL構文など、バイナリで検証可能なものを検証する。
LLMを判定者とした評価者は、ニュアンスが重要な場合に用いる。トーンは適切か？要約は正確か？回答は役に立つか？このアプローチにはLangGraphを使用している。効果的なテストフレームワークは、これら二つの方法を並行して使用し、どちらか一方だけでは不十分な幻覚の種類を捕捉する。
なぜ従来のQAスキルは適用できないのか
経験豊富な品質エンジニアは、AIシステムのテストにおいて限界に直面する。従来のソフトウェア品質保証で機能した仮定は、そのまま適用できない。
「従来のQAでは、出力形式や入力・出力データの正確な構造を知っている」とKyiashkoは言う。「しかし、AIシステムのテストではそれがない。」入力値はプロンプトであり、ユーザーがどのように問い合わせを行うかのバリエーションはほぼ無限だ。
これには根本的なパラダイムシフトが必要だ：継続的なエラー分析。つまり、エージェントが実際のユーザーの問い合わせにどう反応するかを定期的に監視し、情報を発明している箇所を特定し、テストスイートを継続的に更新することだ。
この課題は、指示の膨大さによってさらに増す。現代のAIシステムは、振る舞い、境界、コンテキストルールを定義する詳細なプロンプトを必要とする。各指示は他の指示と予期せぬ相互作用を起こす可能性がある。「最大の問題の一つは、絶えず更新され再テストされる指示の膨大な数だ」とKyiashkoは指摘する。
知識のギャップは大きい。多くのエンジニアは、適切なメトリクスや効果的なデータセット準備、変動する出力の検証方法について体系的な理解を持っていない。
隠された真実：テストは開発よりもコストがかかる
ここに一つの厄介な真実がある。「AIエージェントの開発は難しくない」とKyiashkoは観察する。「このエージェントのテスト自動化こそが本当の課題だ。」
彼の経験から、AIシステムのテストと最適化に費やす時間は、その作成に比べて圧倒的に多いことが明らかだ。この現実は、人員計画やリソース配分の見直しを必要とする。
概念から実践へ：信頼できるリリースサイクル
幻覚は、従来のエラーよりも早く信頼を損なう。機能的なバグはユーザーを苛立たせるが、自信を持って誤った情報を提供するエージェントは、信用を根底から破壊する。
Kyiashkoのテスト手法を用いることで、信頼性の高い週次リリースが可能になる。自動化された検証は、リリース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。週次のイテレーションは、迅速な改善を促進し、新機能、洗練された回答、拡張されたドメインをコントロールされた状態で検証しながら展開できる。
産業界の必要性
世界はすでに生成AIの潜在能力を認識している。後戻りはできない。スタートアップは日々AIを核にした企業が生まれている。既存の企業も、コア製品に知能を組み込んでいる。
「今日、私たちは言語モデルの仕組み、AIエージェントの構築方法、これらのテスト方法、そして検証の自動化について理解する必要がある」とKyiashkoは述べる。Prompt Engineeringは、品質エンジニアの基本スキルとなる。データテストや動的データ検証も続く。これらはすでにテストエンジニアの標準的な能力に含まれるべきだ。
Kyiashkoが業界で観察しているパターン—技術的な論文評価、スタートアップ評価、技術フォーラムを通じて—は、明確なビジョンを示している：世界中のチームが同じ問題に直面している。数年前にパイオニアだけが解決していた検証の課題は、今やスケールするAI導入の中で普遍的な問題となっている。
多角的なテストフレームワーク
Kyiashkoの手法は、評価原則、多ターン会話、さまざまなエラータイプに対するメトリクスを扱う。基本コンセプトは多様性だ。
コードレベルの検証は構造的なエラーを捕捉する。LLMを判定者とした評価は、モデルのバージョンに依存した効果と正確さを評価する。手動のエラー分析は、自動化されたテストが見落とす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、詳細を発明しているかを検証する。
「私たちのフレームワークは、多様なアプローチを組み合わせたAIシステムのテストのための多角的な戦略に基づいている」とKyiashkoは説明する。複数の検証方法が連携し、個別のアプローチでは見逃しがちな幻覚の種類を捕捉する。
今後の展望
この分野はリアルタイムで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を導入し、より多くのモデルが自律的な意思決定を行う。システムが高度になるほど、その幻覚もよりもっともらしくなる。
これは悲観的になる理由ではない。体系的なテストは、ユーザーに届く前に発明を検出できる。完璧さを追求するのではなく、モデルは常に例外を持つことを理解し、それらを体系的に捕捉し、プロダクションに入るのを防ぐことが重要だ。
これらの技術は、正しく適用されれば効果的だ。欠けているのは、信頼性が重要なプロダクション環境における実装に関する広範な理解だ。
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であり、会話型AIや自律エージェントのテストフレームワーク構築の経験、マルチモーダルAIシステムの信頼性と検証の課題に関する専門知識を持つ。