シャドー評価 (Shadow Deployment)

シャドー評価 (Shadow Deployment)とは — 詳しく解説

シャドー評価(Shadow Deployment)とは、新しいモデルやプロンプトを本番環境と並行稼働させ、実際のリクエストと同じ入力を渡しながらも出力はユーザーに見せず、記録だけして比較検証する評価手法のこと。一部ユーザーに新バージョンを見せて反応を測るカナリアリリースと異なり、誰にも見せず裏側だけで走らせるため、失敗しても本番影響がゼロになる点が特徴とされ、モデル更新やRAG構成変更前の最終チェックとして広く採用されているとされる。2026年の実運用では、旧モデルと新モデルを同じ入力に並走させる分、推論コストが単純に2倍かかる点が最大の落とし穴で、比較期間を絞らないとコストが膨らみ続ける。出力の比較にはLLM-as-a-Judgeや人手レビューが別途必要になり、評価基盤の整備コストも発生する。現場での選び方は、(1) モデル切り替えなど影響範囲が大きい変更に限定する、(2) 比較期間を1〜2週間など短く区切る、(3) 評価指標を事前に固定し後から基準をずらさない、の3点が定石とされる。相場感としては、対象トラフィックを一部サンプリングに絞りコストを抑える運用が一般的とされる。

シャドー評価 (Shadow Deployment)に関連するAIツール

Mesh LLM

2.06無料

agentOS

1.91無料

Beam

1.82フリーミアム

CTGT

1.86有料

Mabl

3.06フリーミアム

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