AI エージェントの品質管理に関して、
こんなお悩みを抱えていませんか？
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AI の回答が見えず、
ユーザーに正しい情報が
届いているか不安 -
応答品質を数値で示せず、
品質の優劣を判断できない -
修正のたびに別の箇所の
品質が下がり、
安定した状態を保てない -
改善の進め方が属人的で、
効果を再現できない
LLMOps for Google Cloud で、
AI エージェントの品質改善を自動化します！
品質管理のお悩み、まずはお聞かせください
LLMOps for Google Cloud の概要
| 支援内容 | AI エージェントの応答を観測・評価し、品質をスコアで数値化。 プロンプトの最適化から再評価まで一貫して支援し、継続的な品質改善サイクルを構築します。 |
|---|---|
| 利用料金 | 料金は、対象となる AI エージェントの構成や支援範囲に応じて個別にお見積もりいたします。 まずはお気軽にお問い合わせください。 |
支援内容のご相談は、
お気軽にお問い合わせください
プラン体系
| 機能 / プラン | Light | Standard | Premium |
|---|---|---|---|
| 観測（Observability） | ✓ | ✓ | ✓ |
| 品質の自動評価（AI Evaluation） | ✓ | ✓ | ✓ |
| 品質ゲート（合否判定） | ✓ | ✓ | ✓ |
| 評価データセット作成支援 | ーお客様にて作成 | ✓ | ✓ |
| 自動改善： ルートエージェント |
ー | ✓ | ✓ |
| 自動改善： サブエージェント・ツール |
ー | ー | ✓ |
| 企業固有の模範解答例による 精度向上（Example Store） |
ー | ー | ✓ |
費用のご相談は、
お気軽にお問い合わせください
LLMOps for Google Cloud の特長
応答品質をスコアで見える化
AI による評価で改善すべきポイントを明確に
AI エージェントの応答を評価し、品質をスコアとして数値化します。
担当者の感覚に頼らない定量的な評価基準で品質を正確に把握できるため、どこを改善すべきかを根拠をもって判断できます。
プロンプトや構成の変更後に再評価を実施し、
改善後の品質低下を防ぎます。
エージェントの更新後に再評価を実施し、意図しない品質低下を見逃さず、改善前後のスコアを比較しながら安定した応答品質を保ち続けます。
観測・評価・改善を繰り返す継続的なサイクルにより、品質の維持・向上を実現します。
改善を属人化させない
評価データにもとづくプロンプトの最適化
評価結果をもとに改善が必要な箇所を特定し、プロンプトの最適化まで実行します。
特定の担当者の経験やスキルに依存しない再現性のある改善プロセスを構築し、改善のスピードと精度を向上させます。
手作業による試行錯誤の削減にもつながり、運用負荷を軽減します。
自社のエージェントでどう活用できるか、
ご相談ください
導入フロー
1
ヒアリング
2
評価設計
3
環境構築
4
改善・検証
5
運用開始
構成や費用のご相談は、
お気軽にお問い合わせください
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プレミアパートナー
Sell および Service エンゲージメント モデル
Google Cloud
中上位資格数3,000以上
Google Cloud Partner
Top Engineer 202633名
ブログ件数
（Google Cloud 関連）年間300件以上
Google Cloud 利用料
3%OFF
Google Cloud
プロジェクト件数年間2,000件以上
※2026年6月時点の内容となります。