合格条件を決める
必須項目、使ってよい情報源、許されない誤りを事前に定義します。根拠のない主張や架空の出典は検証済みの回答と扱いません。
難しいケースを試す
欠損データ、曖昧な依頼、矛盾する指示、権限外の操作を含めます。改善用の例と独立した評価用データを分けておきます。
必要な記録だけ残す
処理の版、承認、問題調査に必要な結果を記録します。個人情報を無制限にログへ複製せず、保存期間と閲覧権限を定めます。
改善して再評価する
発生した誤りを分類し、担当者を決めて修正後に再試験します。品質が低下した場合には自動処理を停止し、手動へ戻せるようにします。
実務例：AI がまとめた業務報告書を検証する
文章が自然でも、数字や引用元が正しいとは限りません。業務報告書の品質確認では、見た目の完成度よりも、主張を元の資料に戻って確かめられることが重要です。
- 出典をたどる：重要な数値や判断を抽出し、元データ、資料の更新日、利用権限を確認します。根拠が確認できない項目は確定情報として扱いません。
- 失敗の影響を分ける：表現上の問題、修正が必要な事実誤認、業務上の損害につながる重大な誤りを区別し、対応者とエスカレーション条件を決めます。
- 修正後に再試験する：過去に失敗したケースを再実行し、独立したテスト例でも検証します。追跡記録を残す場合も、不要な個人情報の保存は避けます。
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企業のAIパイロットプロジェクトを計画する対象業務を限定し、データ、責任者、承認条件、評価指標を明確にする方法。AIエージェントの操作に対する人の承認操作の影響に応じた権限管理、確認画面、停止や取り消しの設計。AI出力の品質管理と監査記録正確性、例外処理、承認履歴を適切に評価し、改善につなげる方法。AI業務フロー向け企業データの準備情報源の整理、データ品質、必要最小限の利用、アクセス管理の考え方。
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