AIシステムのオブザーバビリティとSLO設計
質問から検索・生成・検証・承認・実行までを記録し、誤回答の原因を追跡できる運用を考える。技術指標と品質指標を分け、SLOと異常時の対応を設計する。
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ライフサイクル・運用
導入後に何を監視し、変更時に何を確認し、いつ停止するかを考えます。ライフサイクル・運用として改善・移行・終了まで設計します。
稼働中に何を観測し、いつ見直すか。監視とSLO、変更時の再評価・切り戻し、QAで見つかった知識の不足を改善へ戻す方法を扱います。導入体制や教育とは分けて、稼働後の技術的な運用を確認します。
AIシステムの変更・再評価設計
AIシステムを変更したとき、どこを確認し直し、問題があればどう元へ戻すかを考えます。モデル・指示・知識・権限をVersion Bundleで管理し、再評価とリリースの条件を整理します。
QAチャット運用思想
問い合わせAIを、回答して終わる道具ではなく、知識を確認・更新し続ける仕組みとして設計します。検索・回答・拒否・人への引き継ぎ・記録を、QAとKnowledgeの運用としてつなぎます。
観測した結果を、担当者・教育・委任範囲・利用継続の判断へ戻します。AI導入を業務へ定着させる