評価の前提を整え、
比較可能な判断を
資産として蓄積する。
データセット管理は、AIの比較・評価に使う条件・業務要件・検証前提を、整理・登録・再利用できる形で管理するための基盤です。感覚による選定ではなく、根拠ある判断を継続できる仕組みをつくります。
こんな課題をお持ちではないですか
モデルの比較をしても、評価の前提がバラバラで、結果が信頼できない
汎用ベンチマークはあるが、自社固有の業務に合わせた評価ができていない
担当者ごとに評価条件が異なり、継続改善の基準として蓄積されていない
一度評価しても次回は一から設定し直し、改善が蓄積されない
評価の前提を、資産として管理する。
継続改善のための基盤。
107+のプリセットで評価条件を即座に整える
Coding・Reasoning・Safety・Mathなど8カテゴリ、107+のプリセットベンチマークから評価条件を選択できます。「何で評価するか」を決める手間を大幅に削減し、すぐに比較を開始できます。
自社業務要件をカスタムデータセットとして登録
汎用ベンチマークでは測れない、自社固有の業務シナリオや評価条件を独自データセットとして登録できます。「自社に関係ある評価」を、再利用可能な資産として蓄積します。
メタデータ管理で評価資産を継続利用
各データセットのサンプル数・作成日・更新履歴・用途タグを一元管理。誰が・いつ・何の目的で使った評価条件かを追跡できます。担当者が変わっても評価基準が継続します。
YAML/Pythonエクスポートで評価の自動化に接続
設定した評価条件をYAMLまたはPython形式でエクスポートできます。CI/CDパイプラインに組み込むことで、継続的な評価・改善サイクルの自動化につなげられます。
この基盤を使うことで得られるもの
自社業務に照らした評価条件の整理
汎用ベンチマークだけでなく、自社固有の業務要件を評価可能な形に整理できます。「自社に合った比較」の前提が揃います。
再利用可能な評価資産の蓄積
一度作成した評価条件をメタデータとともに保存。次回以降の評価で再利用でき、担当者が変わっても比較基準が維持されます。
評価サイクルの自動化への接続
YAML/Pythonエクスポートにより、CI/CDパイプラインに評価条件を組み込めます。継続的な改善を仕組みとして回せる状態をつくります。
導入診断・伴走支援の判断材料
整理された評価条件は、導入診断における優先順位の整理や、伴走支援における改善判断の根拠として直接活用できます。