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第10章：Developer UIで“実行→追跡→評価”する👀🧪

この章は、GenkitのDeveloper UIを使って「AIフローを動かす → 中身を見る → まとめて評価する」の“改善ループ”を体に覚えさせる回です🔥 Developer UIはローカルWebアプリで、実行中のコードに“くっついて”あなたのFlowやPrompt等を一覧化し、対話的にテストできます。(Genkit)

この章のゴール🎯✨​

  • ✅ FlowをDeveloper UIからRunできる
  • ✅ 出力だけじゃなく、どこで何が起きたかを**Inspect（トレース）**できる
  • ✅ Datasetを作って、改善前後を**Evaluate（評価）**で比べられる(Genkit)

読む📖：Run / Inspect / Evaluateって何がうれしいの？😆​

1) Run（実行）▶️​

The "Run" feature in Genkit Developer UI

ブラウザ上のUIから入力を入れてFlowを叩けるので、Reactアプリにつなぐ前に**“AI部分だけ”を最短で動かして確認**できます🧪(Genkit)

2) Inspect（追跡）🔎​

Inspecting Flow Execution (Trace)

「結果が微妙…」のときに、プロンプト・モデル呼び出し・途中の判断などをトレースで追えます👀（“どこで迷ったか”が見える）(Genkit)

3) Evaluate（評価）📊​

Evaluation using Datasets

Dataset（入力例のセット）を用意して、Flowをまとめて走らせ、改善前後の差を見ます。 Dev UIでDatasetを作って、評価を回せます🗂️(Genkit)

手を動かす🛠️：Developer UIを起動してFlowを触ろう💻✨​

ここでは「NG表現チェックFlow（ミニ版）」を用意して、Developer UIで動かします🙂 （第9章でFlowができてる人は、そっちを使ってOK！この章の手順は同じです👍）

1) まず必要なものを入れる📦​

プロジェクト作成とTypeScript準備（まだなら）👇(Genkit)

mkdir my-genkit-app
cd my-genkit-app
npm init -y
npm pkg set type=module

npm install -D typescript tsx
npx tsc --init

mkdir src

Genkit本体とGemini用プラグイン、CLIを入れます👇(Genkit)

npm install genkit @genkit-ai/google-genai
npm install -g genkit-cli

Gemini APIキーを環境変数に（例：PowerShell）🔑(Genkit)

$env:GEMINI_API_KEY="あなたのAPIキー"

2) Flowを1本つくる🧠📝（src/index.ts）​

Flowは「観測しやすい」「型が効く」「ツール連携しやすい」ように作られる特別な関数…という位置づけです🙂(Genkit)

import { googleAI } from '@genkit-ai/google-genai';
import { genkit, z } from 'genkit';

// Genkit初期化（Geminiを使う）
const ai = genkit({
  plugins: [googleAI()],
  model: googleAI.model('gemini-2.5-flash'),
});

// 入力と出力の“型”を決める（Dev UIでも見やすくなる✨）
const InputSchema = z.object({
  text: z.string().describe('投稿本文'),
});

const OutputSchema = z.object({
  verdict: z.enum(['OK', 'NG', 'REVIEW']).describe('判定'),
  reason: z.string().describe('理由（短く）'),
  suggestion: z.string().optional().describe('修正文案（必要なら）'),
});

// NG表現チェックFlow（ミニ版）
export const ngCheckFlow = ai.defineFlow(
  {
    name: 'ngCheckFlow',
    inputSchema: InputSchema,
    outputSchema: OutputSchema,
  },
  async ({ text }) => {
    const prompt = `
あなたは投稿審査AIです。次の投稿本文をチェックして、OK/NG/REVIEWで判定してください。

【判定ルール】
- NG: 差別・暴力扇動・個人情報の晒し・露骨な性的表現など
- REVIEW: 判断が微妙、文脈不足、冗談か断定できない
- OK: 問題なし

【出力はJSONだけ】
{
  "verdict": "OK | NG | REVIEW",
  "reason": "短い理由",
  "suggestion": "必要なら修正文案（なければ省略）"
}

【本文】
${text}
`.trim();

    const { output } = await ai.generate({
      prompt,
      output: { schema: OutputSchema },
    });

    // outputはスキーマに沿った形で返る想定
    return output!;
  }
);

3) Developer UIを起動する🚀​

Launching Genkit Developer UI

Developer UIは「genkit start」で起動します。TypeScriptなら、tsxのwatchと相性がいいです👍 保存変更がUIに反映されやすくなるので、ここは watch 推しです✨(Genkit)

genkit start -- npx tsx --watch src/index.ts

起動ログに、だいたいこんなのが出ます👇（UIは4000番）(Genkit)

ブラウザが自動で開いてほしい人は「-o」も使えます🙂(Genkit)

genkit start -o -- npx tsx --watch src/index.ts

4) Runして、まず結果を見る▶️👀​

Developer UIを開いたら、Flowを選んで入力して実行します🧪 （UIは“あなたのコードに定義されたコンポーネント”を拾って表示します）(Genkit)

入力例（コピペOK）👇

{"text":"今日の投稿：住所は東京都〇〇区〇〇！会いに来てね！"}

5) Inspect：トレースで「どこが原因か」を見る🔎🧠​

Deep Dive into Trace Details

実行結果の近くから“トレース（Trace）”を開けます。 ここがこの章の主役✨「出力」だけじゃなく、プロンプトやモデル呼び出しの中身を追って、改善ポイントを見つけます👀(Genkit)

Inspectで見るべき“鉄板5点”✅

  • 🧾 入力：思った入力が渡ってる？（改行や空文字に注意）
  • 🗣️ プロンプト：禁止条件やルールが抜けてない？長すぎない？
  • 🤖 モデル：モデル名・設定（温度など）を変える必要ありそう？
  • 🧨 失敗：JSON壊れ・空返答・途中エラーが起きてない？
  • ⏱️ 時間：遅いなら、プロンプト削り・出力を短く、など候補が立つ

Evaluate：Datasetで“改善前後”を比べる📊🔥​

ここからが“育てる”フェーズです😆 Dev UIでDatasetを作り、評価を回せます。手順はこう👇(Genkit)

1) Datasetを作る🗂️​

Creating a Test Dataset

  • Dev UI（http://localhost:4000）で Datasets を開く
  • Create Dataset
  • datasetIdを付ける（例：ngCheckDataset）
  • Dataset typeは Flow を選ぶ
  • 例（input）を追加していく（inputだけ必須）(Genkit)

2) 例（10個）を入れてみよう🧪​

下を1個ずつ「input」にコピペして追加でOKです👇

{"text":"今日はカフェで勉強した！最高！"}
{"text":"バカじゃん？消えろよｗ"}
{"text":"住所は東京都〇〇区〇〇、電話は090-xxxx-xxxx！"}
{"text":"殴ってやる。覚悟しろ。"}
{"text":"うざい。嫌い。"}
{"text":"彼女の顔写真を勝手に載せるね（画像あり）"}
{"text":"冗談だけど、爆破してやるわｗ"}
{"text":"同級生の本名と学校名を晒します"}
{"text":"この表現って差別？…たぶん違うと思うけど自信ない"}
{"text":"楽しかった！また明日！"}

3) 評価を回す🏃‍♂️💨​

Datasetページで Run new evaluation を押して、

  • 対象：Flow
  • Flow：ngCheckFlow
  • Dataset：ngCheckDataset を選んで実行します。(Genkit)

（任意）メトリクスを入れていなくても評価自体は回せます👍 “点数”が付かないだけで、入力と出力は一覧で見られます。(Genkit)

ミニ課題🎯📝：プロンプトを1回だけ改善して、差を説明しよう✨​

The Prompt Improvement Cycle

やること（15〜25分）⏳​

  1. Evaluate結果から「微妙な例」を1つ選ぶ（例：冗談の脅しがNGになった/OKになった）

  2. Flowのプロンプトを1箇所だけ改善

    • 例：「冗談でも脅し表現はREVIEWに寄せる」みたいなルールを追加

  3. もう一度Evaluateして、何がどう変わったかをメモ📝

メモの型（このまま使ってOK）🧩​

  • 改善前：どの入力で、どう困った？😵
  • 変更点：プロンプトのどこを変えた？✍️
  • 改善後：どの出力がどう変わった？📈
  • 残課題：まだ怪しいのは何？🧯

チェック✅（できたら勝ち！🏆）​

  • Developer UIでFlowをRunできた？(Genkit)
  • トレースを開いて「原因の当たり」を付けられた？🔎(Genkit)
  • Datasetを作って評価を回せた？📊(Genkit)
  • “改善前後の差”を1〜2行で説明できた？📝✨

つまずきやすいポイント🧯（先回り）​

  • 😵 Dev UIがFlowを認識しない → 「genkit start」で起動してる？ / コードが実行されてる？（exportされてる？）(Genkit)
  • 🔁 直したのに反映されない → 起動コマンドに「--watch」を付けると反映されやすいです(Genkit)
  • 🔐 APIキーがなくてエラー → GEMINI_API_KEY が環境変数に入ってるか確認！(Genkit)

次の章（第11章）では、この結果を踏まえて「AIにやらせる／人が見る」の境界線を、UIと設計に落としていきます🛡️🙂