AI Assurance — LLMの品質保証は「正しさ検証」から継続的リスク低減へ

📝 元記事: https://suwa-sh.github.io/zenn-conten... 🗂 章立て 00:00 継続的リスク低減という発想転換 00:46 決定論的テストからAIテストへの転換 01:30 AI Assuranceの3つの中核原則 02:08 5層 AI Assurance Pyramid の構造 03:01 Layer 0 — オフライン決定論的基盤 03:39 EDD — 評価を開発と並走させる規律 04:17 ハイブリッド評価とMandatory Gates 04:55 一貫性をシグナルにするFlakiness Detection 05:41 RAG診断マトリックスの考え方 06:23 Trajectory評価 — 経路ごと採点する 07:02 Silent Degrader — 隠れた劣化への備え 07:40 Regression Loop — 障害を網羅性に変える 08:19 LLM-as-a-Judgeの実態とガバナンス 09:06 国際標準とAI Assurance戦略の接続 09:54 継続的監視と評価の規律で品質を維持する （音声: ElevenLabs / スライド: NotebookLM / 編集: Remotion） ━━━━━━━━━━━━━━━ 💬 お仕事のご相談・お問い合わせ https://suwa-sh.github.io/profile/#Co... 📺 チャンネル登録 https://www.youtube.com/@suwa-sh?sub_... 📚 記事で深掘り Zenn: https://zenn.dev/suwash note: https://note.com/suwash 🔗 プロフィール・その他リンク https://suwa-sh.github.io/profile/