大規模言語モデル（LLM）では，生成内容がユーザの質問に適切に答えているかを定量化する評価が重要課題である．近年，この背景から，RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）を対象とした自動評価フレームワークRAGAs（Retrieval-AugmentedGenerationAssessment）が提案され，忠実性や関連性に加えて，AIエージェントに適したワークフローの「目標達成」を判定する指標（AgentGoalAccuracy）も提供されている．また，近年，ソフトウェア開発へのAIエージェントの導入が加速している．AIエージェントは人間の代わりに複雑な処理を行える一方で，その生成コードは一般に分量が多く，構造も複雑であるため，ユーザの要件を満たしているかを人手で検証することは容易ではない．本研究は，RAGの評価として設計されたRAGAsを，AIエージェントが生成するコードの要件充足評価へ転用し，ユーザの要件の段階的なフェーズに対応した評価方法を提案する．

近年，LLMの発展により，コード生成やコード修正，自動プログラミング支援といったタスクにおいて，LLMの活用が急速に進んでいる．これに伴い，LLMが生成したコードの品質をどのように評価するかは，信頼性の高いシステム構築において重要な課題となっている．従来のコード評価手法では，単体テストやpass@k（k回の生成のうち少なくとも1回正解する確率）などの正解コードとの一致率といった実行結果に基づく評価が主流であったが，これらの手法はテストケースの網羅性に依存しやすく，可読性や仕様理解の正しさといった側面を十分に捉えることが困難である．このような背景のもと，近年ではLLM自身を評価者として用いる「LLMasajudge」に基づく出力ベース評価手法が注目を集めている．LLMasajudgeは，人間のコードレビューに近い観点から生成コードを評価できる可能性が示されており，複数の研究においてその有効性が報告されている．特に，複数エージェントによる協調的な判定や，相対評価による人間の選好の模倣など，従来の自動評価手法では困難であった多面的なコード品質評価が可能となりつつある．