MVP開発 / OTSUMU FIELD NOTES

生成AIのMVPは、失敗時の仕事まで設計して公開する

生成AIを組み込むと、入力によって結果が変わり、同じ指示でも出力が揺れることがあります。デモの成功例だけで公開を決めず、品質を評価する仕組みと、人が介入する範囲を先に用意します。

01 / FIELD NOTE

利用場面を一つに限定する

要約、分類、下書きなど、成果を評価できる仕事から始めます。誤りが誰にどの程度影響するかを整理し、重要な判断を自動で確定させる設計は慎重に検討します。最初は担当者の確認を挟む構成も選べます。

02 / FIELD NOTE

評価用の入力を固定する

通常の例だけでなく、情報不足、矛盾、長文、対象外の指示を含めた評価セットを作ります。品質、応答時間、費用、修正に必要な時間を比較し、モデルや指示の変更後にも同じ入力で確認します。

03 / FIELD NOTE

データの流れを確認する

利用者から取得した情報がどのサービスへ送られ、保存や学習にどう扱われるかを契約と設定で確認します。個人情報、秘密情報、著作物を入力・出力する場合の論点は別々に整理します。使う事業者の最新条件を確認せず、一般的な説明だけで判断しないでください。

04 / FIELD NOTE

運用の停止条件を持つ

誤回答の報告、再処理、担当者への引き継ぎ、機能停止の手順を用意します。自動化率だけでなく、確認や修正を含めた総作業時間が減ったかを測ることが、事業としての評価になります。

FROM KNOWLEDGE TO ACTION

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