AI出力の責任境界とHITL
AIが答えや作業案を出した後、誰が確認し、採用し、実行を承認するかを決めます。人への引き継ぎ条件・根拠・記録まで含めてHuman in the Loopを設計します。
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責任境界・制御
AIの提案を誰が確認し、誰が実行を承認するかを決めます。責任の境界と、危険な処理を止めるGuardrailを設計します。
誰がAIの候補を採用し、何を根拠に止めるか。まず責任と承認を決め、次に誤答を業務へ流さない制御を具体化します。
ハルシネーションの多層制御設計
誤答の生成、見逃し、採用・実行を分け、業務への流出リスクを多層で制御する。根拠取得・検証・回答拒否・人への移管・実行権限を組み合わせた設計を示す。
なぜ回答範囲を制限した方がよいのか
AIが答えてよい質問と、人へ渡すべき質問の範囲を決めます。対象・版・根拠・入力条件を明示し、回答・拒否・引き継ぎの品質を継続して測ります。
ガードレールの数学的説明
AIへ「してはいけない」と伝えることと、システムが実際に止めることは異なります。指示による誘導、生成時の制約、検証、実行認可を分け、Guardrailの限界を説明します。
判断や検証に必要な情報を、取得・更新できる形へ整えます。ナレッジ / コンテキスト