What is Deepchecks?
Deepchecksは、AIチーム向けに設計された、包括的なエンドツーエンドの評価プラットフォームを提供します。本プラットフォームは、複雑で主観的、かつ手作業に陥りがちなLLMアプリケーションのテストプロセスに直接対処し、開発から本番環境への移行を、より迅速に、より高い信頼性をもって実現します。これにより、LLM評価は場当たり的なプロジェクトの羅列から、体系的でデータに基づいたワークフローへと転換します。
主な機能
🧪 自動スコアリングとアノテーション 高度なパイプラインを活用し、微細な制約に基づいたLLMのインタラクションを自動的にスコアリングし、アノテーションします。手動による上書きで完全な制御を維持でき、これにより「ゴールデンセット」やグランドトゥルースを作成し、自動システムを微調整して卓越した精度を実現することが可能です。
📊 包括的なバージョン比較 LLMスタックのあらゆる構成要素を体系的に比較することで、メトリクスに基づいた意思決定を行えます。様々なプロンプト、モデル (例: GPT-4 vs. Claude 3)、ベクターデータベース、検索方法を容易に試行し、検証することで、特定のユースケースに最適な構成を見つけ出すことが可能です。
🔍 フルライフサイクル監視とデバッグ 本番環境移行前のテストにとどまりません。Deepchecksは、本番環境で稼働中のLLMアプリケーションをライブで監視し、ハルシネーション、パフォーマンスの劣化、有害なコンテンツを検知します。根本原因分析ツールにより、アプリケーションの脆弱な部分を体系的に特定し、障害が発生した正確なステップを突き止めることが可能です。
🛡️ 柔軟で安全なデプロイ 既存のスタックにDeepchecksを安心して統合できます。マルチテナントSaaSからAWS GovCloud、そして完全なオンプレミスソリューションまで、複数のデプロイオプションを提供しており、SOC2、GDPR、HIPAAといったあらゆるデータプライバシーやセキュリティ要件、コンプライアンスに対応可能です。
ユースケース
1. カスタマーサポート向けRAGエージェントの最適化 ナレッジベースに基づいて顧客からの質問に回答するRAG（Retrieval-Augmented Generation）エージェントを開発しているとします。経験則に頼るのではなく、Deepchecksを活用し、異なる埋め込みモデルやチャンキング戦略を比較する多数の実験を実行できます。このプラットフォームは、応答の関連性と事実の正確性について明確かつ定量的なスコアを提供し、最も有用な回答を提供しハルシネーションを抑制するバージョンを確実に選択することを可能にします。
2. コンテンツ生成ツールのAI安全性の確保 チームがマーケティングコピーを生成するツールを開発したとします。ブランド毀損を防ぐためには、出力が常にブランドイメージに合致し、安全で、有害なコンテンツを含まないことを保証する必要があります。DeepchecksをCI/CDパイプライン内で継続的に実行するよう設定し、定義した安全基準に違反する応答を自動的にフラグ付けできます。本番環境では、引き続き予期せぬ動作を監視し、モデルが問題のあるコンテンツを生成した場合には即座にアラートを発するため、ユーザーに影響が及ぶ前に対応することが可能です。
独自の強み
市場には多くの評価ツールが存在しますが、DeepchecksはLLM検証における中核的な課題を解決するために、独自のアプローチで設計されています。
LLMを「評価者」とするアプローチのその先へ： 単一の汎用LLMを評価に用いるのではなく、Deepchecksは独自の**Swarm of Evaluation Agents**を採用しています。この先進的なアーキテクチャは、専門化された小規模言語モデル（SLM）のセットと、Mixture of Experts（MoE）技術を用いて連携する多段階の自然言語処理（NLP）パイプラインを活用しています。これにより、知的で人間らしいアノテーターの動作をシミュレートし、卓越した精度と一貫性を実現します。
真のエンドツーエンドプラットフォーム： 多くのオープンソースプロジェクトが評価技術を提供していますが、それらを実用的なソリューションとして機能させるには、かなりのDIY（自作）努力が必要となることが少なくありません。Deepchecksは、テストデータセットの生成、開発段階でのバージョン比較、そして本番環境における堅牢なモニタリングとデバッグまで、ライフサイクル全体を網羅する完全統合型のプラットフォームを提供します。
エビデンスに基づいた結果： Deepchecksを使用するチームは、目に見える、ビジネス上極めて重要な成果を報告しています。本プラットフォームは、ハルシネーションや低品質な応答を**70%削減**し、新たなLLMアプリケーションの**製品化までの時間を5倍短縮**した実績が示されています。
結論：
Deepchecksは、高品質なLLMアプリケーションを構築、デプロイ、運用するために不可欠な、厳格でスケーラブルかつ体系的なフレームワークを提供します。主観的な推測を、自動化されたデータ駆動型評価に置き換えることで、より迅速なイノベーションを推進し、リスクを軽減し、一貫して価値ある製品を提供することが可能になります。
DeepchecksがどのようにLLM開発ライフサイクルを効率化し、アプリケーションが意図した通りに機能することを保証するか、ぜひお確かめください。
More information on Deepchecks
Launched
2019-6
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Deepchecks was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-11-29.
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