Root Signals AI integration illustration

Root Signals用AIエージェント

Root Signals MCPサーバーを統合し、LLM自動化の品質を正確に測定・管理できます。堅牢なRoot Signals評価ツールで明瞭さ、簡潔さ、ポリシー遵守などの重要指標に基づきAI出力を簡単に評価。AIエージェントのパフォーマンス、コンプライアンス、透明性をリアルタイムワークフローで高めたいチームに最適です。

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Automated evaluation for LLM outputs

LLM出力評価の自動化

Root Signals MCPサーバーは高度な評価ツール群を提供し、すべてのAIアシスタントやエージェントの応答品質を自動的に評価します。明瞭さ、簡潔さ、関連性、ポリシー遵守を容易に測定し、一貫した高品質な出力を実現します。

評価ツールへのアクセス.
簡潔さ、関連性、明瞭さなど、応答品質を測定する評価ツールのライブラリを利用できます。
ポリシー遵守.
AIルールファイルやポリシードキュメントを活用し、コーディングポリシー遵守チェックを実施します。
Judgeコレクション.
複数の評価ツールをまとめた「judge」を活用し、包括的なLLM-as-a-judgeワークフローを構築します。
シームレスな統合.
Docker経由で導入し、CursorなどのMCPクライアントと接続することで、既存スタックで即時評価が可能です。
Real-time feedback for AI agent quality

リアルタイムAI品質フィードバック

AIエージェントのパフォーマンスに対し、実用的なリアルタイムフィードバックを受け取れます。Root Signals MCPサーバーはSSEによるライブネットワーク展開が可能で、Cursorなどのツールやコードから直接統合でき、すべてのLLMインタラクションが継続的に測定・改善されます。

ライブSSE展開.
Server Sent Events(SSE)によるライブフィードバックループをネットワーク環境で実現します。
柔軟な統合.
Docker、stdio、または直接コードから統合でき、お好みの開発環境に幅広く対応します。
即時評価結果.
すべてのLLM出力に対して即時のスコアと根拠を取得し、迅速な反復と改善を実現します。
Transparency and compliance for LLM automations

LLM自動化の透明性を向上

Root SignalsでAI自動化ワークフローを監視・監査・強化。すべてのLLM駆動プロセスが透明で、コンプライアンスを満たし、ビジネスニーズに最適化されていることを確認。堅牢な評価基盤でプロダクト・エンジニアリング両チームをサポートします。

プロセスの透明性.
すべてのLLM評価ステップを追跡・監査し、コンプライアンスと改善のための完全な可視性を確保します。
自動監査.
AIワークフロー全体で品質・コンプライアンスチェックを自動化し、安心を提供します。

MCP連携

利用可能なRoot Signals MCP連携ツール

以下のツールがRoot Signals MCP連携の一部として利用できます:

list_evaluators

Root Signalsアカウントで利用可能なすべての評価ツールを一覧表示し、選択できます。

run_evaluation

指定した評価ツールIDで標準評価を実行し、応答を評価します。

run_evaluation_by_name

評価ツール名で標準評価を実行し、柔軟な品質評価を可能にします。

run_coding_policy_adherence

ポリシードキュメントやAIルールファイルを用いてコーディングポリシー遵守を評価します。

list_judges

LLM-as-a-judgeシナリオ用の評価ツールグループ「judge」を一覧表示します。

run_judge

指定したjudge IDでjudge評価を実行し、複数の評価ツールで評価します。

AIワークフローのLLM評価を始めよう

Root SignalsでAIアシスタントやエージェントの出力を測定・改善・管理。デモ予約や即時体験で、LLM自動化の品質保証がいかに簡単かご覧ください。

Root Signals landing page screenshot

Root Signalsとは

Root Signalsは、大規模言語モデル(LLM)の自動化を信頼性・測定性・監査性をもって実現するための包括的なLLM測定・制御プラットフォームです。ユーザーは自動評価ロジックをコードベースに直接組み込み、運用環境でLLMの挙動を継続的に監視できます。Root Signalsは生成AI導入時の「信頼・制御・安全性」という課題に対し、LLM出力品質の測定、幻覚防止、法規制遵守を支援するツールを提供します。LLM非依存で主要モデルや技術スタックとの統合に対応し、AI製品の評価・トレーサビリティ・継続的改善が求められる組織に最適化されています。

機能

Root Signalsでできること

Root Signalsは、LLM搭載アプリケーションの出力や挙動を監視・評価・制御するための強力なツールを提供します。開発・運用チームがAI機能を高品質かつ安全にローンチするために特化したサービスです。

継続的LLM評価
運用環境でLLM出力を継続的に監視・評価し、高品質かつ信頼できる結果を保証します。
自動評価ツール統合
カスタム自動評価ロジックをアプリケーションコードに直接組み込んで品質チェックを自動化。
プロンプト・judge最適化
品質・コスト・遅延のバランスを取りながらプロンプトやjudgeの最適化・実験が可能です。
本番監視
LLMの挙動をリアルタイムで可視化し、問題を早期発見・ブランド毀損を未然に防ぎます。
LLM非依存統合
主要LLMや技術スタックとシームレスに連携し、チームのインフラに柔軟に適応します。
vectorized server and ai agent

Root SignalsがAIエージェントにもたらす利点

AIエージェントは、Root Signalsの自動かつ継続的な評価基盤を活用し、LLM生成出力の信頼性・正確性・コンプライアンスを確保できます。監視・最適化機能により、AIエージェントはリアルタイムに適応し、幻覚を防止し、実運用システム内での応答品質を維持します。これにより、より信頼性の高いAIワークフロー、リスク低減、生成AIソリューション導入企業の迅速なイテレーションが実現します。