ニシャント・A・パリク（マスターカード製品開発ディレクター、AI主導型プロダクトマネジメントを専門とする研究者兼実務家）による寄稿
大規模言語モデル（LLM）がテクノロジー製品の構築と体験の方法を変革する中、成功の測定方法も進化しなければならない。
エンゲージメント、リテンション、機能使用率といった従来の指標だけでは、もはや全体像を把握できない。LLMを搭載した製品は異なる挙動を示す。予測不可能でコンテキスト依存の応答を生成し、時間とともに進化し、しばしば人間に近い形で対話する。今日のプロダクトリーダーにとって、これは古い分析ダッシュボードに危険な盲点が生じることを意味している。
測定の課題
一般的なソフトウェア製品では、成功の測定は容易だ。ユーザーをログに記録し、実行されたタスクを追跡し、データパターンを処理する。しかしLLMはボタンや機能のように動作しない。確率論的であり、毎回同じ出力を生成するわけではない。同じ質問をしても、2人のユーザーが異なる回答を得ることがある。素晴らしい出力もあれば、的外れな出力、場合によっては不正確な出力もある。
この予測不可能性のため、従来の分析はほとんど役に立たない。例えば、デイリーアクティブユーザー数やタスク完了率は健全に見えても、AIがユーザーの目標達成を本当に支援しているかどうかを示すものではない。エンゲージメントなどの指標は、人々が実際に製品を使用しているかどうかについての洞察を提供できるが、AIが意味をなしているか、安全に動作しているか、あるいはブランドの声を人間と一貫した方法で表現しているかどうかを示すものではない。要するに、決定論的なソフトウェアで機能していたものは、インテリジェントで言語ベースのシステムでは通用しないのだ。
例えば、カスタマーサポートでは、応答時間やクローズしたチケット数などの一般的なKPIは、AIエージェントの回答が不正確または非個人的であれば無意味だ。真に重要なのは、顧客が正確で共感的、かつ文脈に適した応答を受け取ったかどうかという解決品質である。
これはプロダクトリーダーに新たな課題をもたらす：考える製品のパフォーマンスをどのように測定するのか？
AI成功を測定する新しい方法
このギャップを埋めるため、先進的なリーダーたちがLLMベースのプロダクト指標を導入する傾向が増えていると私は見ている。これは言語モデルアプリケーションの実世界での使用効果を測定する新しい視点だ。単なる「使用分析」アプローチとは異なり、これらはAIが生成する対話の品質と影響に基づいている。ユーザーが何をするかだけでなく、何を体験しているかも見るのだ。
これにより包括的な可視化が可能となり、製品のパフォーマンスを4つの重要な次元で示す：応答品質、会話効果、ビジネスインパクト、システム信頼性だ。
応答品質
効果の基盤となるのは応答品質であり、これは正確性、関連性、一貫性を評価する。AIはユーザーが尋ねていることを本当に理解しているか？完全で事実に基づいた有用な回答を提供しているか？
この次元は正確さ、論理的一貫性、検証された事実に基づいていることに焦点を当てる。例えば、金融AIアシスタントは迅速に応答するだけでなく、その推奨事項が正確なデータに裏付けられ、規制に準拠していることを確保しなければならない。これを評価するには、出力が信頼性と有用性の基準を満たしていることを確認するための自動化ツールと人間によるレビューの組み合わせが必要だ。高品質の応答はユーザーの信頼を構築し信頼性を維持するが、品質の低い応答は採用と満足度を損なう可能性がある。
会話効果
2つ目の次元は会話効果—AIが複数ターンの会話をどれだけうまく維持できるかだ。優れたLLM製品は間違いなく最初の回答よりも優れている。コンテキストと前のステップの履歴を念頭に置きながら、ユーザーを自然に目標に導くことができる。
カスタマーサービスボットやAIプロダクトマネージャーが複雑な議論を処理する場合を考えてみよう。その効果は、コンテキストをどれだけうまく保持し、会話の流れを維持し、会話の目標を達成するかによって測定できる。このアプローチは、ユーザーがコンテンツを真に理解しているかどうかを評価するのに役立つ—これは会話型製品における満足度とリテンションの重要な予測因子だ。
ビジネスインパクト
パフォーマンスをビジネス価値に結びつけなければ、測定フレームワークは完全とは言えない。コスト削減、運用効率、収益への影響、生産性向上など、組織にとって最も影響力のある成果がビジネスインパクトの次元を構成する。
カスタマーサポートLLMは人間のエージェントの負担を軽減でき、営業コパイロットは取引のスピードアップやクロスセルの改善に役立つ。これらの結果は単に技術的なパフォーマンスだけでなく、実際のROIを示すものだ。この次元は、AI実験と経営幹部のための測定可能な変革を結びつける。
システム信頼性
最後に、システム信頼性はAIがあらゆるコンテキストで安全に、一貫して、倫理的に動作することを保証するのに役立つ。LLMは適切に監視されないと、偏った、一貫性のない、またはブランドに合わない応答を生成する可能性がある。信頼性指標は、さまざまな設定における安全性、コンプライアンス、安定性を監視する。また、重要なリーダーシップの質問にも対応する：このモデルを本番環境で信頼できるか、品質を犠牲にせずに拡張できるか？ガバナンスガイドラインと一致しているか？
これら4つの次元は、人間の体験と企業の成功の両方を捉えたバランスの取れたスコアカードをリーダーに提供し、現代のAI製品測定の核として集合的に機能する。
実践への移行
このフレームワークの実装は、技術的な課題というよりも文化的な課題だと私は考えている。ほとんどのプロダクト組織はクリックやコンバージョンの測定に長けているが、言語品質や会話インテリジェンスを判断する準備ができていない。能力構築には新しいスキル、部門横断的な相乗効果、そして決定論的な測定から動的評価へと思考をシフトすることが必要だ。
パイロットプログラムは始めるための賢明な方法だ。ユーザーの成果と、それがユーザーにどのような影響を与えるかが明確な1〜2つのLLMベースの製品を選択し、品質とインパクトの指標の統合を開始する。包括的な評価のために、自動評価（審判としてのLLM）と人間による評価を組み合わせる。これを時間をかけて行い、プロダクト分析スタックに組み込み、業務リズムの一部として事業に埋め込む。
組織が進化するにつれ、LLMベースの指標をマスターすることは競争優位の原動力となり得る。うまく測定できる組織は、より速くイノベーションを生み出し、品質問題をより早く診断し、より賢明な投資判断を下すことができる。彼らはユーザーがいつアクティブかだけでなく、AIが本当に価値を提供しているかどうかも知ることになる。これを正しく行う組織は、より良い製品だけでなく、より良いインテリジェンスも構築するだろう。
