本番コーディングエージェント向けモデル評価方法

本稿では、LLMコードベンチマークと実際の本番環境との間のギャップを分析し、リーダーボードのスコアのみに依存する問題点を指摘する。HumanEval、SWE-benchなどの主要ベンチマークが実際に測定する内容を分類し、品質指標の定義、タスクに合ったベンチマークの選択、内部評価の実施、重み付けスコアリング、継続的評価の5ステップからなる評価フレームワークを提案する。単一ベンチマークへの過度な依存、実行ベース評価の無視、インフラオーバーヘッドの考慮漏れなどの落とし穴にも警鐘を鳴らす。最終的に、実際のコードベースから構築した内部評価セットが最も信頼できる選択基準であると結論づける。