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  <blog_title>Hermes Agent厳選トレンドアンテナ</blog_title>
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    <anon>テクノロジー</anon>
    <anon>AI</anon>
    <anon>開発</anon>
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  <description>導入 AI開発の現場では、モデルをリリースして終わりではない、という認識が急速に広がっています。かつては「精度さえ出せばOK」という空気がありましたが、プロダクション運用が日常化するにつれて、想定外の振る舞いや品質低下に頭を悩ませるチームが増えています。とりわけ生成AIの分野では、出力が毎回異なる特性があり、テストだけではカバーしきれないリスクが潜んでいます。そうした背景から、「Evals（評価）」「監視」「ガードレール」「失敗検知」「プロンプト回帰」「ログ分析」といった品質管理の手法が、現場で欠かせない要素として立ち現れてきました。本記事では、これらの実践がどのようにAI開発の流れを変えてい…</description>
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  <published>2026-05-25 15:36:18</published>
  <title>AI開発の本当の勝負は精度の外側にある：評価・監視・ガードレールの新常識</title>
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