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ベンチマーク・評価（セマンティックキャッシュ）（ベンチマーク・ヒョウカ（セマンティックキャッシュ））
セマンティックキャッシュのベンチマーク・評価は、ヒット率、レイテンシ削減、コスト分析、応答品質の4指標で導入効果を検証するプロセスである。
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概要
ヒット率・レイテンシ・コスト・応答品質の4軸で数値化し、A/Bテスト形式で導入前後の効果を検証する。
主要評価指標
| 指標 | 定義 | 目標値 |
|---|---|---|
| ヒット率 | キャッシュヒット/全クエリ | 40〜60% |
| Precision | 正ヒット/全ヒット | 95%以上 |
| Recall | ヒット/キャッシュ可能クエリ | 70〜80% |
| F1スコア | P×R調和平均 | 0.85以上 |
| レイテンシ（ヒット時） | 応答時間 | <50ms |
| コスト削減率 | API費削減割合 | 40%以上 |
ヒット率分析
時間帯別: 営業時間中は高く夜間・週末は低い傾向。カテゴリ別: FAQ系70〜90%、個別質問はほぼ0%。閾値別ヒット率カーブ: 0.80〜0.98での推移をグラフ化しROC曲線的に最適閾値を判断。
レイテンシ分析
| シナリオ | 典型レイテンシ |
|---|---|
| キャッシュヒット | 15〜50ms |
| キャッシュミス | 500ms〜5s |
| キャッシュなし（ベースライン） | 500ms〜5s |
ヒット率10%以上で全体P50レイテンシは改善される。
コスト分析
| 項目 | 月額目安（10万リクエスト/日） |
|---|---|
| LLM推論コスト（削減対象） | $3,000〜$15,000 |
| Embedding生成（追加） | $20〜$60 |
| ベクトルDB運用（追加） | $50〜$300 |
| Redis運用（追加） | $50〜$200 |
| ヒット率50%での純削減 | $1,100〜$6,900 |
損益分岐ヒット率は通常5〜10%。
応答品質評価
LLM-as-Judge: キャッシュ応答と直接推論をペア評価（正確性・関連性・完全性・流暢性の4軸）。ベースラインの95%以上で品質維持。ユーザーフィードバック: thumbs up/downをヒット/ミス別集計。ネガティブ率がベースライン2倍超なら閾値引き上げ。
よくある質問（FAQ）
Q1: 必要なサンプルサイズは？
最低1000リクエスト以上。ヒット率の95%信頼区間±2%以内には約2400件、±1%以内には約9600件が必要。
Q2: ベンチマークと本番の乖離原因は？
(1) クエリ分布の違い、(2) キャッシュウォームアップ、(3) トラフィックパターンの差異。本番クエリログのリプレイテストで対策。
Q3: 効果が期待以下の場合は？
優先順位: (1) 閾値を0.02〜0.05下げる（Precision95%維持範囲で）、(2) Embeddingモデルをアップグレード、(3) クエリ前処理強化、(4) キャッシュスコープ見直し。
まとめ
4軸定量評価でヒット率40〜60%、Precision95%以上、コスト削減40%以上を目標に閾値チューニングとA/Bテストで継続最適化。本番クエリログの閾値別ヒット率カーブ分析が最も価値の高い手法。