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PROBLEMS
AI活用が進むほど、
品質評価が重要になります。
生成AIは急速に普及しています。
しかし、その品質を客観的に評価できていますか？
AI導入後によくあるケース①
AI回答の品質を
評価できていますか？
回答品質を感覚で判断しており、
改善の基準がない
AI導入後によくあるケース②
RAGの回答根拠を
説明できますか？
RAG・AIチャットの回答について、
良い・悪い理由を説明できない
AI導入後によくあるケース③
AIアプリ全体の
リスクを把握できていますか？
セキュリティ・脆弱性・
コンプライアンスをまとめて確認できない
GENFLUX Evaluationで
できること
01
AIツールを5つの観点で評価
回答品質・性能・安全性・レッドチーミング・コンプライアンスを横断的に評価。AIツール全体の品質をダッシュボードで可視化
02
評価根拠・改善ポイントも可視化
評価スコアだけでなく、失敗理由・根拠との 不一致・リスク・改善ポイントまで表示。AI品質の改善や説明責任に活用できます。
03
継続的な品質評価で、AIを進化
レッドチーミングやコンプライアンス評価に加え、SDK・CI連携やWeb脆弱性診断にも対応。開発から運用まで継続的に品質改善
USE CASES
AI品質評価は、あらゆる業界へ。
業界ごとの評価基準やリスクに合わせて、
最適な評価・ベンチマークを実施できます。
金融機関
RAG・与信AI・FAQ・審査AI
製造・建設
品質検査・設計支援・保守AI
SaaS・IT
AIエージェント・コード生成・社内AI
人材・自治体
社内AI
製薬・医療
診療支援・創薬・論文検索
インフラ
設備保守・点検・マニュアル検索
FUTURE UPDATE
提供形態
Webアプリケーション
ブラウザからすぐ利用可能
PoC・個別評価
導入前のAIを第三者評価
SDK・CI/CD連携
SDK / CI連携やレポート出力も可能！
FAQ
よくある質問
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