LAAJ Frameworks: LLM-as-a-Judge評価フレームワーク

date: 2026-02-14 excerpt: LLM-as-a-Judge評価フレームワーク

tag: AI LLM 評価フレームワーク

LLM-as-a-Judge評価フレームワーク

このフレームワークは生成AIの出力品質を定量的かつ再現性を持って評価するためのパイプライン
主観的な「良さ」の判定を排し 統計的有意差に基づく意思決定を目的とする

1. Experimental Design Strategy（評価設計フェーズ）

Golden Datasetと比較対象の定義

Ground Truth Definition（正解データの策定）
- 評価の基準となる参照情報（Context）を確定する
Variable Control（変数の分離）
- Baseline（現行の本番環境/標準プロンプト）
- Challenger（仮説に基づく改善案例精度向上など）
- Note: プロンプト以外の変数（Model temperature, Top-Pなど）は固定し純粋なプロンプト効果のみを抽出する

2. Inference Pipeline（推論実行フェーズ）

比較用アーティファクト（生成物）の効率的生成・管理

Parallel Execution（並列生成）
- BaselineとChallengerに同一入力（Query + Reference）を与え非同期処理で出力を生成する
Idempotency & Caching（冪等性とキャッシュ）
- コストとレイテンシ最小化のため推論結果をハッシュキー（Input Hash）で永続化（SQLite/S3など）
- 再実行時はキャッシュ参照で再現性も確保する

3. Adjudication Layer（自動評価フェーズ）

ここが「Judge」のコア機能で 2つの生成出力を第三者視点で判定する

Pairwise Comparison（ペアワイズ比較）
- BaselineとChallenger出力を同時にJudgeモデルへ入力しどちらが優れているかを判定する
- Pointwise（単体評価）よりも相対的優劣判定の感度が高い
Structured Output（構造化出力）
- 評価結果は自由記述ではなく定義スキーマ（Pydantic/JSON Schemaなど）で出力する
- 指標例
  - 正確性（Accuracy）
  - 網羅性（Comprehensiveness）
  - 整合性（Reliability）
  - 各評価軸ごとにWin/Loss/Tieを決定
- Reasoning: 判定根拠を記述しブラックボックス化を抑止する
Bias Mitigation（バイアス緩和）
- Position Bias対策: LLMは先に提示された文章を好む傾向があるため入力順序を入れ替えて2回（A vs B, B vs A）評価し整合性を担保する

4. Quantitative Significance Assessment（統計的検証フェーズ）

主観排除と 数学的な裏付けのためのフェーズ

Contingency Table Construction（分割表の作成）
- 評価結果を2x2の分割表（Baseline Win/Loss vs Challenger Win/Loss）で集計する
Statistical Hypothesis Testing（統計的仮説検定）
- Fisher’s Exact Test: サンプルが小さい場合でも正確に確率計算する
- P-value（P値）: 帰無仮説を判定する一般にp < 0.05で有意差あり
- Odds Ratio（オッズ比）: ChallengerがBaselineに対し何倍勝ちやすいか 1.0超で改善下回れば改悪

Architecture Abstract

下記は本フローのシステム図（Mermaid記法）

graph TD
    subgraph Design [1. Design Phase]
        DS[Golden Dataset] --> Context[Reference Context]
        DS --> Query[Input Query]
    end

    subgraph Inference [2. Inference Phase]
        Query -->|Input| BL[Baseline Prompt]
        Query -->|Input| CH[Challenger Prompt]
        Context --> BL
        Context --> CH
        BL -->|Generate| ArtA[Artifact A]
        CH -->|Generate| ArtB[Artifact B]
        DB[(Output Cache)] -.-> ArtA
        DB -.-> ArtB
    end

    subgraph Judge [3. Adjudication Phase]
        ArtA & ArtB --> JudgeLLM{Judge LLM}
        Context --> JudgeLLM
        Criteria[Evaluation Criteria] --> JudgeLLM
        JudgeLLM -->|Structured Output| Result[Win / Loss / Tie]
        JudgeLLM -->|Chain of Thought| Reason[Reasoning]
    end

    subgraph Analytics [4. Analysis Phase]
        Result --> Matrix[Contingency Table]
        Matrix --> Stat[Fisher's Exact Test]
        Stat --> KPI1[P-value]
        Stat --> KPI2[Odds Ratio]
    end

Implementation Key Factors

本フレームワークを機能させるポイントは以下の3つ

Separation of Concerns（関心の分離）:
- 生成LLM（Generator）と評価LLM（Judge）を明確に分離し Judgeには高性能モデルを推奨
Schema Enforcement（スキーマの強制）:
- 評価出力のゆらぎ防止のため Function CallingやJSON Modeで必ずパース可能な形式にする
Traceability（追跡可能性）:
- 統計的に有意差なしと出た場合でも Judge出力のReasoning（理由）を参照しプロンプト改善のヒントを得る