本記事では、ソフトウェア開発において広く活用されているLLMが生成したコードやドキュメントの品質を評価する新しい手法「LLM-as-a-Judge」を紹介します。

LLMが生成したコードやドキュメントにおける従来の評価手法には限界があり、人間の評価にも手間やコストの問題が指摘される中、LLM自身が評価を行うというアプローチが注目されています。
その背景には、人間の感覚により近く、かつ効率的に評価できる方法を模索する研究者らの狙いがあります。

背景

プログラムの作成やドキュメントの要約、コードの修正など、ソフトウェア開発においてLLMを広く利用するようになっています。しかし、LLMが生み出すプログラムやドキュメントの品質評価については、依然として大きな課題が存在しています。

そのためLLMの生成物を評価することは重要ですが、そこで人間の専門家が手間をかけるのはコストが非常に高く、多くの時間を必要とします。また、人間の評価者は評価作業を長時間続けると集中力が落ち、評価結果の一貫性が低下する問題も指摘されています。

そこで自動評価手法を使用したいところですが、従来の方法では比較の基準となる高品質な参照コードやテキストがないと評価が難しく、さらに「読みやすさ」「有用性」などの人間的な観点を十分に捉えることができません。

そうした課題を解決する方法として注目されているのが、「LLM-as-a-Judge（審査員としてのLLM）」という新しい評価パラダイムです。LLM自身が生成物を評価する役割を担うという考え方です。

LLMは疲労せずに大量の評価を一貫して処理できるため、人間評価者の代替手段として期待されています。また、最近のモデルは、コードを生成する能力だけでなく、人間に近い推論能力を備えていることが多くの研究で確認されています。

そのため、品質評価においても人間に近い判断ができるのではないかと期待されているのです。

しかし、この分野はまだ初期段階にあり、多くの技術的課題や研究上の限界が残されています。LLMがどの程度専門的な知識や直感的な評価を正確に再現できるかはまだ明らかになっていません。

また、評価方法や基準、評価対象によって結果にばらつきがあることも報告されています。さらに、現時点では、評価結果を意図的に操作するようなセキュリティ上の問題にも十分な対策が取られていない状況です。

このような背景を踏まえて、研究者らは、ソフトウェアエンジニアリングにおける評価手法としての「LLM-as-a-Judge」の可能性を本格的に探究することに取り組みました。

以下で詳しく紹介します。