AIモデルの評価・テストを学びたいと思っても、モデルやアプリケーション、実践的なテスト手法のどこから選ぶか迷いますよね。
評価指標やAIエージェント、実世界でのテストなど、本ごとに扱う範囲を早見表で確認できます。
今回は、LLMや生成AIの評価・テストを扱う6冊をご紹介します。
- おすすめ商品の早見表
- 大規模言語モデル入門Ⅱ〜生成型LLMの実装と評価
- はじめてのLLM設計 第4巻：モデルの評価と信頼性を高める技術
- 生成AIアプリケーション評価入門
- AIソフトウェアのテスト
- Reliable Evaluations for LLMs and AI Agents: End-to-End Evaluation Frameworks for LLMs and Autonomous AI Agents
- Evaluating And Testing AI Using Real-World Work: The LLM INQUISITOR Methodology Field Manual
- 学びたい評価・テストの内容から選ぶ
- 紙版と電子書籍版から選べる書籍
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 主に扱う評価・テストの範囲 | 参考価格（2026-11-03時点） |
|---|---|---|
 大規模言語モデル入門Ⅱ〜生成型LLMの実装と評価 | 言語モデルの自動評価・人手評価、ベンチマーク、指標、評価ツール、データセット | 3,300円 |
 はじめてのLLM設計 第4巻：モデルの評価と信頼性を高める技術 | モデルの評価と信頼性を高める技術 | 750円 |
 生成AIアプリケーション評価入門 | 生成AIアプリケーションやシステムのテスト・評価 | 2,587円 |
 AIソフトウェアのテスト | 教師あり機械学習の分類・回帰問題を例にした4つのテスト手法 | 2,750円 |
| Reliable Evaluations for LLMs and AI Agents: End-to-End Evaluation Frameworks for LLMs and Autonomous AI Agents | LLM・AIエージェントの評価セット、指標、評価者、オフライン評価とオンラインA/Bテスト | — |
| Evaluating And Testing AI Using Real-World Work: The LLM INQUISITOR Methodology Field Manual | 実世界の条件下で行うAI・大規模言語モデルの評価とストレステスト | — |
大規模言語モデル入門Ⅱ〜生成型LLMの実装と評価
LLMの性能評価を学びたい人には、『大規模言語モデル入門Ⅱ〜生成型LLMの実装と評価』がおすすめです。自動評価と人手評価の両面から、ベンチマークや評価指標、評価ツール、データセットを取り上げています。
RAGの性能評価も扱っているため、RAGを含む評価方法を学びたい人にもおすすめです。
はじめてのLLM設計 第4巻：モデルの評価と信頼性を高める技術
LLMの評価や信頼性を高める技術を学びたい人には、『はじめてのLLM設計 第4巻：モデルの評価と信頼性を高める技術』がおすすめです。
生成AIアプリケーション評価入門
生成AIアプリケーションのテストや評価を学びたい開発者・QAエンジニアには、『生成AIアプリケーション評価入門』がおすすめです。アプリケーションやシステムを対象に、LLMを評価者として使う方法やAIエージェントの評価を扱い、pytestとの統合も紹介しています。
AIソフトウェアのテスト
教師あり機械学習で開発したディープニューラルネットワークやアンサンブルツリーのテストを実例に沿って学びたい人には、『AIソフトウェアのテスト』がおすすめです。画像識別の分類問題や価格予測の回帰問題を例に、4つのテスト手法の原理と手順を解説しています。
Reliable Evaluations for LLMs and AI Agents: End-to-End Evaluation Frameworks for LLMs and Autonomous AI Agents
LLMやAIエージェントを使った製品・サービスを提供するチームには、『Reliable Evaluations for LLMs and AI Agents』がおすすめです。ベンチマークの選定や独自の評価セット・指標の設計に加え、人とLLM-as-a-judgeによる評価方法も扱うため、評価の組み立て方を学べます。
オフライン評価とオンラインA/Bテストの連携も扱うため、オンラインでの検証まで含めて評価設計を考えたい方におすすめです。
Evaluating And Testing AI Using Real-World Work: The LLM INQUISITOR Methodology Field Manual
実世界の条件下でAIや大規模言語モデルを評価・ストレステストする方法を学びたい人には、『Evaluating And Testing AI Using Real-World Work』がおすすめです。隠れた失敗モードや挙動の変化、リスクを捉える方法を取り上げ、Quick Start GuideとPractitioner Guideも収録しています。
学びたい評価・テストの内容から選ぶ
- LLMのモデル評価を学びたい人
- 生成AIアプリケーションやシステムのテスト・評価を学びたい人
- 教師あり機械学習モデルのテストを実例から学びたい人
- LLM・AIエージェントを使った製品やサービスの評価設計を担う人
- 実世界の条件でAIや大規模言語モデルを評価・ストレステストしたい人
紙版と電子書籍版から選べる書籍
紙の本か電子書籍かで迷う方は、『Reliable Evaluations for LLMs and AI Agents』の版の種類も選ぶ手がかりになります。本書にはソフトカバー版と電子書籍版があり、電子書籍はEPUBとPDF形式で提供されています。
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