Claudeで生成したテスト設計の高リスク項目を、別ベンダーのGPT-5.6で独立判定させる「マルチモデル評価パイプライン」の構築事例。単一モデルによる自己選好バイアスを回避し、システムの品質を客観的に高める設計の有効性と実装の考え方を解説する。
GPT-5.5→5.6 で判定役の何が変わり、何が変わらなかったか — 同じ判定タスク・同じプロンプトで差分を実測
編集メモ: 単一モデルの評価バイアスを避けるため、異なるベンダーのモデルで評価を分担するマルチモデルパイプラインの導入が、システムの品質保証を客観的に高める鍵となります。