Use Cases
AI評価・ベンチマーク
AIモデルの性能を客観的に測定・評価するデータソリューション。
標準化されたベンチマークで、モデルの強み・弱みを可視化。
標準化されたベンチマークで、モデルの強み・弱みを可視化。
AI Evaluation Overview
AIモデルの開発・改善には、客観的な評価が不可欠です。APTOは、標準化されたベンチマークデータセット、専門家による評価サービス、カスタム評価フレームワークを提供し、モデルの性能を多角的に測定します。
- 標準化ベンチマーク
- 業界標準の評価データセットで公正な比較。
- 人間評価
- 専門家による質的評価で詳細な分析
- カスタム評価
- ビジネス要件に合わせた独自評価指標。
Evaluation Types多角的評価アプローチ
- 自動評価指標定量的メトリクスによる迅速な性能測定
- 精度・再現率・F1スコア
- BLEU・ROUGE（NLP）
- mAP・IoU（Computer Vision）
- Perplexity・Cross Entropy
- 人間評価専門家による質的・主観的評価
- 自然性・流暢性
- 有用性・関連性
- 安全性・倫理性
- ユーザー体験
- 比較評価複数モデルの相対的優劣判定
- ペアワイズ比較
- ランキング評価
- 勝敗判定
- Elo Rating
- タスク成功率実際のタスク達成度を測定
- タスク完了率
- 部分成功の評価
- エラー分析
- 効率性測定
- 頑健性評価ノイズ・攻撃への耐性テスト
- Adversarial攻撃
- ノイズ耐性
- エッジケース対応
- ドメイン転移性能
- 公平性・偏見評価バイアス・差別の検出と測定
- 属性バイアス検出
- 公平性指標測定
- 有害コンテンツ検出
- 倫理的リスク評価
Benchmark Datasets標準ベンチマークデータセット
LLMベンチマーク
- JGLUE (Japanese)
- 日本語言語理解の総合ベンチマーク。NLI、QA、要約など複数タスク。
- MMLU (Multitask)
- 57科目の知識・推論能力を測定する包括的ベンチマーク。
- HumanEval (Code)
- プログラミング能力評価。164問のコーディング課題。
Vision・Multimodalベンチマーク
- COCO (Object Detection)
- 物体検出・セグメンテーションの標準ベンチマーク。
- VQA (Visual QA)
- 画像に関する質問応答能力を評価。
- ImageNet (Classification)
- 画像分類タスクの基準ベンチマーク。1000クラス。
Case StudiesBenchmark Datasets
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Evaluation Process評価プロセスの流れ
- 01評価設計目的・指標・
データセット選定 - 02データ準備テストセット作成・品質管理
- 03評価実施自動・人間評価の実行
- 04分析・レポート結果分析・可視化
- 05改善提案弱点特定・改善策提示
