アセスメント

大規模言語モデル（LLM）向けAIパフォーマンス評価

カスタマイズしたLLMが信頼できることを証明します。

導入された大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンスおよび出力を、定義された測定可能な基準に照らして評価する、独立した技術テストサービス

LLMは、組織が顧客と関わり、ワークフローを自動化し、洞察を生み出す方法を変えつつあります。しかし、導入が進むにつれて、AIの出力が正確で、関連性があり、安全で、信頼できるものであることを示す客観的な証拠の必要性も高まっています。

BSIの大規模言語モデル向けAIパフォーマンスサービスは、組織が導入したLLMのパフォーマンスを、明確に定義された測定可能な基準に照らして把握できるよう、独立した技術テストを提供します。

強みを特定し、潜在的なリスクを明らかにし、現実的な利用環境においてモデルのパフォーマンスを検証することで、本サービスは、AIシステムに対する信頼を築き、意図した用途に適合していることを実証することを支援します。

LLM向けAIパフォーマンス評価にBSIを選ぶ理由

信頼できる第三者機関によるAI検証を通じて、信頼性を構築します。
グローバルなAI専門家チームから構成されています。
ISO/IEC 42001の認証機関として、ANAB、RvA、UKASの3つの認定機関から認定を受けています。
BSIは世界中で信頼され、認知されているグローバルな組織です。

FAQ

BSIのLLM向けAIパフォーマンス評価に関するよくある質問

本サービスでは、合意されたパフォーマンス基準に基づき、導入した大規模言語モデル（LLM）の出力の品質を独立した立場で評価します。テストでは、回答の正確性、事実整合性、文脈適合性、有害性、要約品質といった領域を評価でき、現実的なシナリオでモデルがどのようなパフォーマンスを発揮するか、また意図した用途に適合しているかどうかについて、客観的な証拠が得られます。
本サービスは、大規模言語モデル（LLM）を構築、導入、またはカスタマイズする組織を対象としています。これには、チャットボットおよび検索拡張生成（RAG）ソリューションのプロバイダーのほか、導入、調達、またはより広範な事業での採用に先立ち、モデルのパフォーマンスに関する独立した第三者の証拠を求める企業や組織も含まれます。
導入した大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンスについて、合意されたテスト基準に照らした独立した評価を受け取れます。この評価には、明確な結果、内部および外部の保証活動を裏付ける証拠、モデルの強みと改善点に関する洞察が含まれます。これらの評価結果は、導入に関する意思決定を支え、顧客、パートナー、利害関係者との信頼構築に役立ちます。
独立したテストは、不正確な応答、ハルシネーション、無関係なコンテンツ、安全でない表現といった問題を、ユーザーに影響が及ぶ前に特定することで、大規模言語モデル（LLM）の導入に伴うリスクの低減に役立ちます。また、ガバナンス、調達、コンプライアンス、顧客への保証に関する要件を裏付ける、信頼できる第三者の証拠も提供します。
本サービスは、チャットボット、検索拡張生成（RAG）システム、要約ツールなど、大規模言語モデルのアプリケーションに焦点を当てています。なお、本サービスは、大規模言語モデル（LLM）の出力の品質およびパフォーマンスを評価するものであり、コンピュータビジョン、画像処理、予測、レコメンデーションシステムなど、その他のAI技術は対象としていません。