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Evalにスコアカードを追加する方法

Evalにスコアカードを追加し、新規作成、基準を追加し、重み付けとCritical設定をしてFinの品質を評価します。

対応者:Dawn Perrott

この記事を使ってEvalにスコアカードを追加し、新しいスコアカードを作成し、基準を追加し、各基準の重み付けとCritical設定を行います。


Evalにスコアカードを追加する方法

スコアカードは、合格/不合格チェックに加えて、ClarificationやEfficiencyなどの品質評価をEvalに追加します。Evalにスコアカードがない場合、Simulation結果のみが表示され、品質評価はありません。スコアカードはEval内のすべてのSimulationに適用され、各Simulationで同じ基準が使われます。

  1. Fin AI Agent > Test > Evalsに移動し、Evalを開きます。

  2. Evalの右上、New simulationの隣にあるAdd scorecardをクリックします。

Fin AI Agent > Test > Evalsの下にあるRegression Testsという名前のEvalで、右上のAdd scorecardボタン(New simulationの隣)を指す矢印があります。Simulation結果は1/1合格を示し、品質評価セクションはありません。

スコアカードを追加すると、Evalの上部にQuality evaluationセクションがSimulation resultsの隣に表示されます。表示される基準は追加したスコアカードからのもので、そのスコアカードに含まれる基準が一覧表示されます。全体のReview scoreと各基準の平均が表示されます。シミュレーション会話のリストにもReview score列と各基準の列が追加されます。

EvalのQuality evaluationセクションは、94%のReview scoreと進捗バーを表示し、各基準の平均はClarification 100%、Communication 100%、Efficiency 83%、Expectation Setting 90%、Escalation Easeはスコアなしでダッシュ表示です。

既存のEvalのEval settingsからもスコアカードを追加できます。既存のEvalでEval settingsを開くには、New simulationの隣にあるオプションメニュー(...)をクリックし、Edit evalを選択します。Eval settingsでQuality evaluationのドロップダウンを開き、既存のスコアカードを選択するか、Create new scorecardをクリックします。デフォルトはNo scorecardです。

qualityDefault Evalの右上にあるオプションメニュー(...)が開いており、New simulationボタンの隣にあり、Edit eval、Import CSV、Delete evalの3つのオプションが表示されています。
Eval settingsパネルにはNameフィールドとQuality evaluationドロップダウンが開いています。オプションはNo scorecard(選択済み)、Fin quality(Evals)、Fin Quality Scorecard、Fin quality auto-review、Fin Low Quality Scorecard、Time reporting answer quality、そしてCreate new scorecardがあります。キャンセルと変更を保存ボタンは右上にあります。

注意: スコアカードはMonitorsと共有されるため、スコアカードの変更は使用されているすべての場所に適用されます。信頼性のある基準を書くには、効果的なMonitor & Scorecard基準の書き方を参照してください。

Eval用のスコアカードを作成する方法

Eval用のスコアカードを作成するには、名前を付けてFinが評価される基準を追加します。Evalスコアカードは常にFinを評価するため、Who's evaluated設定はFin AI Agentに固定されており、Human teammates assignedは利用できません。

  1. Eval settingsでQuality evaluationのドロップダウンを開き、Create new scorecardをクリックします。するとドロップダウンにNew scorecardが表示され、その下にNew scorecardフォームが現れます。

  2. Scorecard nameの下に名前を入力します。

  3. Evaluation criteriaの下で+ Criteriaをクリックします。Edit scorecard > New criteriaパネルが開きます。入力方法はスコアカードに基準を追加する方法を参照してください。

Eval settingsパネルでQuality evaluationがNew scorecardに設定されています。New scorecardフォームにはScorecard nameフィールド、Fin AI Agentが選択されたWho's evaluated、利用不可のHuman teammates assigned、+ CriteriaボタンのあるEvaluation criteriaセクション、Not scoredを表示するReview score(%)セクション、Auto-review scorecardトグルがあります。キャンセルと変更を保存ボタンは右上にあります。

基準にスコアを追加すると、Review score(%)セクションに加重平均が表示されます。これは各基準のスコア(%)に重みを掛けて合計し、総重みで割って計算されます。それまではNot scoredと表示されます。

Auto-review scorecardトグルは、すべての基準がAI評価を使用している場合にのみ利用可能です。

スコアカードに基準を追加する方法

  1. Edit scorecard > New criteriaパネルのCriteria nameの下に、参照用のわかりやすい名前を入力します。例:Sentiment。

  2. Descriptionの下に、評価すべき内容を255文字以内で説明します。AIレビュアーはこの説明を使って適用する評価を決定します。

  3. Rating optionsの下で、基準に少なくとも2つの評価オプションがあるまでAdd optionをクリックします。Not applicableオプションは常にあり、カウントされません。

  4. 必要に応じて、Rating reasonsをオンにします。

  5. 基準を保存するにはSaveをクリックし、次にEval settingsでSave changesをクリックしてスコアカードをEvalに添付します。

Evalsページの上にあるEdit scorecard > New criteriaパネルには、Criteria nameフィールド、255文字残りのDescriptionフィールド、AIで自動スコアリング選択済み、手動スコアリング利用不可、Not applicableを含むRating optionsリストとAdd optionボタン、Rating reasonsトグル、キャンセルと保存ボタンがあります。

Evalsはすべての基準をAIで自動的にスコアリングし、基準の説明とSimulationのトランスクリプト(イベントを除くすべてのメッセージ)を使用します。Score manuallyは利用できません。なぜならSimulationには人間のレビュアーがいないためです。Finのコンテンツ、手順、ガイダンスはまだAIレビュアーのコンテキストとして利用できません。

基準のスコア重み付けとCriticalの設定方法

Evaluation criteriaテーブルでは、各基準にScore weightingとCritical設定があります。

Evaluation criteriaテーブルにはCriteria、Score weighting、Criticalの列があります。Escalation Ease、Clarification、Efficiencyはそれぞれ重み10、Accuracyは20です。Escalation EaseとAccuracyはCriticalにチェックがあります。Customer SentimentとImprovement RequiredはNot scoredを表示し、Criticalチェックボックスは利用不可です。Criticalのツールチップには「この基準が失敗すると、レビュー得点に関係なくスコアカード全体が失敗します」とあります。テーブルの下に+ Criteriaボタンがあります。
  • Score weighting: 基準がReview score(%)にどれだけ影響するか。Not scoredの基準は重み付けがありません。

  • Critical: Critical基準が失敗すると、レビュー得点に関係なくスコアカード全体が失敗します。Not scoredの基準はCriticalチェックボックスが利用できません。


Simulationのスコアカード結果の読み方

Finが単一の会話でどのようにスコアされたかを見るには、スコアカード付きのEvalからSimulationを開きます。HandoffチェックやSimulationチェックと並んで、SimulationはReview scoreと各基準に対してLLM(大規模言語モデル)判定者が付けた評価を表示します。基準でRating reasonsがオンの場合、判定者の理由も表示され、なぜその回答がそのスコアになったかがわかり、修正に役立ちます。

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