生成AI PoCの進め方｜検証から本番導入までの手順

著者 藤村 隼人 CREATREE合同会社 代表社員／NSJAPAN CDO CREATREE合同会社の代表社員。生成AI導入、AI業務自動化、UI/UX設計を横断し、構想から実装・運用改善まで支援。

著者

藤村 隼人

CREATREE合同会社 代表社員／NSJAPAN CDO

HAL名古屋卒業後、マーケティング会社を経てCREATREE合同会社を設立。代表社員として、生成AI導入、AI業務自動化、UI/UX設計を横断し、構想から実装・運用改善まで支援。NSJAPANではCDOを務める。

生成AI PoCは、対象業務と課題の限定、現状値と評価指標の設定、小規模検証、品質・業務効果・安全性の評価、人手確認、停止条件との照合という順で進めます。本記事では、検証計画の作り方からハルシネーション評価、機密情報対策、Go／改善／No-Go判断、WordPress連携の統制まで実務手順を整理します。

生成AI PoCの目的は「動くこと」ではなく「継続して使えるかを判断すること」

生成AI PoCの成果は、動くデモではなく、本導入へ進むか、条件を変えて再検証するか、中止するかを判断できる材料です。CREATREE編集部では、機能検証と同時に、業務効果、リスク、運用負荷、費用を確認することを基本方針としています。

従来のITシステムでは、定めた入力に対して仕様どおりの処理が再現されるかを確認できます。一方、生成AIは同じ指示でも出力が変わる可能性があり、もっともらしい誤情報、参照情報の取り違え、バイアス、機密情報の漏えい、権利上の問題などを同時に検証しなければなりません。

そのため、「回答が生成された」「社内文書を検索できた」という結果だけでは、本番利用の可否を判断できません。人が誤りを検知できるか、禁止された操作を止められるか、説明や記録を残せるかまで検証範囲に含めます。公的なAIガイドラインでも、リスクに応じた管理、透明性、アカウンタビリティ、人間による適切な関与が重視されています。

PoC止まりが起きる構造的な原因

PoCが本導入につながらない主因は、検証後に判断材料を集めようとすることです。開始時点でGo／No-Go基準がなければ、出力品質が良く見えても、何をもって合格とするか決められません。

さらに、整えられた検証データと実際の業務データに差があると、本番で品質が崩れます。運用担当者が決まっていなければ、誤回答への対応や参照データの更新も継続できません。効果や費用が金額や工数で説明されていなければ、経営側も投資判断を下せません。

つまり、判断基準、実業務を代表するデータ、運用責任者、本番規模での費用試算をPoC開始前から設計する必要があります。技術チームだけで完結させず、現場、IT・セキュリティ、経営の関係者が評価条件に合意することが重要です。

探索目的のPoCと業務適用目的のPoCを分ける

アイデア探索が目的なら、開始時点から定量的な業務効果を求める必要はありません。この場合は、適用可能な業務、難しかった条件、必要なデータ、次に検証すべき仮説などを成果物として残します。

業務適用目的のPoCでは、現行業務との比較や本導入条件が必要です。探索と業務適用を混在させると、興味深いデモはできても、導入判断に必要な証拠が不足します。

注意点：探索PoCで得た好ましい出力を、そのまま本番品質とみなしてはいけません。業務適用へ進む際は、本番相当のデータ、利用者、権限、例外ケースを使って改めて評価します。

検証を始める前に決める6項目

開発前に、対象業務、現状値、評価指標、体制、期限、停止条件を決めます。特に対象業務を一つに絞り、現在の作業時間や品質を測っておかなければ、PoC後の改善効果を説明できません。

対象業務は、「営業活動を効率化する」ではなく「既存顧客への営業メールの下書きを作る」、「問い合わせ対応を自動化する」ではなく「社内規程に関する一次回答案を作る」という単位まで狭めます。範囲が広いほど入力、期待する出力、正解条件が増え、失敗原因を特定しにくくなるためです。

次に、現行の1件当たり作業時間、確認時間、修正回数、誤り件数、担当者数などを測定します。生成AI導入後の数値だけを測っても、従来業務より改善したかは判断できません。技術的な品質指標と、時間・費用などの業務指標は分けて設定します。

検証計画に記載する項目

検証計画書には、6項目を具体化するための情報として、何を試すかだけでなく、何を試さないか、誰が評価するか、どの条件で止めるかまで記載します。以下は、CREATREE編集部が提案する計画書の基本項目です。

• 目的：営業メール作成に要する総時間を、人手確認込みで削減できるか検証する（未記載時：ツールを動かすこと自体が目的になる）
• 対象業務・対象外範囲：既存顧客向けの下書き作成のみ。新規顧客への自動送信は対象外（未記載時：検証範囲が広がり、結果を比較できない）
• 対象ユーザー：営業担当者と営業責任者（未記載時：実際の利用者から評価を得られない）
• 入力データ：顧客属性、過去の承認済み文面、商品情報（未記載時：検証データと本番データの差を把握できない）
• 期待する出力：事実に反せず、指定した構成と表現規則を満たす下書き（未記載時：評価者ごとに合否が変わる）
• 評価指標：利用可能率、重大誤り件数、修正率、再作成率、総作業時間（未記載時：品質や効果を客観的に示せない）
• 現状値：1件当たりの作成・確認時間、修正回数、誤り件数（未記載時：Before／Afterを比較できない）
• 担当者：現場評価者、開発担当、セキュリティ担当、意思決定者（未記載時：評価や事故対応の責任が曖昧になる）
• 期限：検証終了日、中間判定日、最終判定日（未記載時：改善作業だけが継続する）
• 停止条件：個人情報の外部送信、権限外情報の表示、重大誤回答を検知できない場合（未記載時：危険な状態でも検証が続く）
• 本番移行先の構成：利用モデル、API、認証、ログ、RAG、ワークフロー基盤の移行方針（未記載時：本番化で全面的な作り直しが発生する）

合格値は、意思決定者が検証後に都合よく変更できないよう、開始前に合意しておきます。ただし、重大なリスクが新たに判明した場合は、評価項目や停止条件を追加し、変更理由を記録します。

「生成AIを使う必要があるか」を先に確認する

対象業務を分解し、曖昧な文章の作成、要約、分類、情報抽出など、生成AIが必要な工程を特定します。条件分岐が明確な処理はルールベース、既存機能で完結する処理は既存ツール、価値判断や例外対応は人が担う方が適切な場合があります。

例えば、入力内容に特定の語句が含まれると処理を止める機能は、生成AIに判断させるよりルールで制御する方が再現性を確保しやすくなります。一方、顧客ごとの事情を踏まえた下書き作成は、生成AIを検討する余地があります。

生成AIを採用することが目的になっている場合は、PoCを始める前に業務手順の見直しや既存ツールとの比較へ戻ります。最小限の技術で課題を解決できる構成が、運用負荷とリスクを抑えます。

検証環境と構成の決め方

PoCでは、本番システムや機密データへ影響を与えない専用環境を用意し、必要最小限の構成で検証します。Dify、n8n、RAGなどは目的ではなく、評価対象となる業務フローを再現するための手段です。

検証段階では、画面やワークフローを簡潔に作り、プロンプト、モデル、参照データ、処理順序を変更しやすくします。ただし、速度だけを優先して本番移行先を考えないと、認証、権限、監査ログ、負荷対策を追加する段階で作り直しが生じます。

開始時点で、本番化する場合のモデル接続方式、API、認証、データ保存、ログ、監視、ワークフロー基盤を仮決定します。PoCと本番で同じ技術を使う必要はありませんが、何を継承し、何を置き換えるかは明確にします。

RAGを使う場合、生成モデルだけでなく検索側を重点的に評価します。正式な情報源が決まっているか、旧版や重複文書を除外できるか、更新が反映されるか、利用者のアクセス権が検索結果に反映されるかによって、回答品質と情報漏えいリスクが変わるためです。

評価用データは実業務を代表しているか

評価用データは、成功しやすい例だけでなく、実際の利用時に発生する表記ゆれ、情報不足、例外、難易度の高いケースを含めます。正解例だけを使うと、平均的な品質は高く見えても、本番で重大な誤りが発生する条件を見落とします。

評価データを準備するときは、次の項目を点検します。

• 実際の依頼文や問い合わせ文にある表記ゆれ、略称、誤記を含んでいる
• 例外ケース、情報不足のケース、判断が難しいケースを含んでいる
• 期待する正解例と、起きてはいけない不正解例を用意している
• 個人情報や機密情報について、匿名化、削除、利用許可などの前処理を決めている
• 業務の発生比率を踏まえ、特定のケースだけに偏っていない

不正解例には、事実と異なる回答だけでなく、根拠がないのに断定する、権限外の情報を表示する、情報不足のまま処理を続けるといった出力も含めます。品質評価と安全性評価を同じデータセットだけで済ませず、攻撃的・例外的な入力を別途用意することも必要です。

品質・業務効果・安全性・運用性・費用を同じプロセスで評価する

生成AIの精度は本導入の必要条件ですが、十分条件ではありません。人手確認を含めた業務効果、安全性、継続運用の可否、本番規模での費用を同じ評価表で確認します。

品質が高くても、確認と修正に時間がかかれば業務効果は出ません。少人数の検証では安価でも、利用者数、入出力量、検索基盤、ログ保存、監視工数が増えると費用構造が変わります。評価軸を分断せず、一つの業務フローを通して測定することが重要です。

5つの評価軸と測り方

評価表では、指標、測定方法、合格条件、結果、未解決事項、担当者を対応させます。合計点だけで判定すると重大な安全性リスクが平均化されるため、必須条件と改善項目を分けます。

評価軸	測る内容	測定方法の例	未達時に起きること
品質	要求水準を満たす割合、重大誤り、修正率、再作成率	正解例・不正解例との照合、現場担当者による採点	誤案内や修正作業が増え、業務で利用できない
業務効果	1件当たりの総処理時間、処理件数、担当者の負担	AI出力、確認、修正を含む時間を現状値と比較	生成は速くても業務全体では非効率になる

評価軸	測る内容	測定方法の例	未達時に起きること
安全性	禁止情報の投入、権限逸脱、外部送信、攻撃的入力への耐性	禁止データやプロンプトインジェクションを使ったテスト	情報漏えい、誤操作、規程違反につながる
運用性	監視、例外処理、停止手順、更新手順、責任者	異常発生から停止・連絡・復旧までの運用テスト	問題発生時に止められず、改善も継続できない

評価軸	測る内容	測定方法の例	未達時に起きること
費用	利用料、検索・保存・通信費、監視保守、再評価工数	利用者数、利用回数、入出力量、本番規模から試算	全社展開後に費用が想定を超える

費用はモデル利用料だけでなく、評価データの更新、人手確認、問い合わせ対応、障害監視、モデル変更後の再評価まで含めます。PoCの構成を安く動かすことではなく、本番で継続できる総費用を説明できることが判定材料になります。

ハルシネーションと出力変動の評価方法

まず、同一の入力を複数回実行し、結論、数値、固有名詞、参照元がどの程度変わるかを確認します。次に、意味を変えない範囲でプロンプトの表現や情報の順番を変え、結果が大きく崩れないかを調べます。

RAGでは、回答文だけでなく、参照元が実在するか、質問と関係する箇所を取得しているか、回答内容が参照元と一致するかを分けて評価します。検索が失敗しているのに生成モデルだけを調整しても、根本的な改善にはつながりません。

評価の一部を別のLLMに担当させる場合は、最初に同じ回答を人とLLMが評価し、判定の一致傾向や見落としを確認します。LLMによる評価結果を無条件に正解とせず、人手評価を基準に評価者側の妥当性を検証します。

数値目標は業務リスクに応じて設定する

要求品質や許容できる誤りは、業務によって異なります。社内向けのアイデア出しと、顧客への回答、契約判断、医療情報の提供に同じ合格値を使うことはできません。

合格値を決める際は、誤りの発生確率だけでなく、誤った場合の影響、人が発見できる可能性、公開や外部送信前に止められるかを確認します。重大な影響がある誤りは、平均スコアとは別の必須停止条件にします。

現場担当者による人手確認をどう設計するか

人手確認は、生成AIの弱点を補うだけでなく、業務で使える品質かを判断する工程です。実際の業務担当者を評価に参加させ、誰が、どの順序で、何を見るかを事前に決めます。

専門知識が必要な業務では、技術担当者だけでは、用語の誤用、例外ルール、現場で許容できない表現を見落とす可能性があります。現場担当者が評価することで、数値上の精度だけでなく、利用時の修正負荷や評価結果への納得感も把握できます。

評価者には、正確性、根拠との一致、完全性、表現、重大誤りの定義を記載したガイドラインを配布します。設問は評価者ごとにランダムな順番で提示し、可能なら複数人で評価して、前の回答や個人の好みによる偏りを抑えます。

評価が割れた回答は、平均点だけで処理せず、判断基準が曖昧なのか、業務ルール自体に解釈差があるのかを確認します。この差分は、プロンプト改善だけでなく、評価ガイドラインや業務規程の見直し材料になります。

人手確認の負荷を効果に含めて計算する

業務効果は、AIが回答を生成する時間だけで測りません。「AI出力時間＋確認時間＋修正時間＋再作成時間」を合計し、人だけで処理した現状値と比較します。

生成が短時間でも、参照元を探し直し、数値を確認し、文章の大半を修正するなら、総作業時間は減りません。確認箇所を絞る仕組みや根拠表示によって負荷を下げられるかも、追加検証の対象です。

確認時間を記録するときは、平均だけでなく、ばらつきや難しいケースの所要時間も確認します。一部の例外処理に長時間かかる場合、対象業務を狭める、該当ケースだけ人へ引き継ぐといった設計が必要です。

誤りの影響が大きい業務での例外

法務、医療、人事評価など、誤りが権利、健康、処遇に大きな影響を与える業務では、完全自動化を前提にしません。生成AIは情報整理や下書きに限定し、判断資格や専門知識を持つ人が最終確認します。

また、人が形式的に承認するだけでは統制になりません。確認に必要な参照元、注意箇所、変更履歴を提示し、承認者が誤りを検知できる時間と権限を確保します。

機密情報・個人情報を扱う場合に検証すべき項目

セキュリティ要件は、本導入直前ではなくPoCの開始前に確認します。データ保存、学習利用、権限、ログ、攻撃への耐性、停止手順を検証しなければ、機能面で成功しても本番利用を承認できません。

PoCでは限定的なデータや担当者を使うため、データ持ち出し禁止、監査ログ、アクセス権、保存リージョンなどの本番要件を見落としやすくなります。その結果、回答品質を満たしていても機密データを送信できない、操作を追跡できずセキュリティ審査を通らないといった事態が生じます。

セキュリティ担当者を開始時点から参加させ、利用サービスの契約条件と技術仕様、自社の情報管理規程を照合します。設定画面の確認だけでなく、禁止された入力や権限外アクセスを試し、期待どおりに拒否、マスキング、記録されるかを検証します。

PoC開始前に確認する項目

確認項目は、サービス提供者への質問事項と、自社システムで実際に試すテスト項目に分けます。公開情報だけで判断できない仕様は、契約条件や提供者への確認を通じて明確にします。

プロンプトインジェクション対策では、入力検査だけに依存しません。モデルが利用できるデータと操作権限を最小化し、外部送信やデータ更新など影響の大きい操作には、ルールによる停止と人の承認を設けます。

Go／改善継続／No-Goを判断する停止条件の決め方

最終判定は、GoとNo-Goの二択ではなく、Go、終了条件付きの追加検証、No-Goの三択にします。ただし、期限や到達条件を定めない追加検証はPoCの延命になるため、改善仮説と終了条件を必ず文書化します。

すべての項目が満点になるまで本番化を待つ必要はありません。情報漏えい、重大誤回答、権限逸脱、停止不能などの高リスク項目は本番化前の必須条件にし、表現の改善や一部の操作性などは限定展開後の改善項目に分けます。

追加検証を選ぶのは、未達原因が特定され、プロンプト、参照データ、対象範囲、運用フローの変更による改善を再評価できる場合です。原因も改善見込みも説明できない場合や、重大リスクを制御できない場合はNo-Goとします。

判定軸ごとの整理

判定は合計点ではなく、評価軸ごとのゲートとして行います。安全性が未達なのに、時間削減効果で相殺するような判定は避けます。

判定軸	Goの考え方	追加検証にする条件	No-Goの考え方
品質・重大誤り	本番相当データで要求品質を満たし、重大誤りを制御できる	未達原因と改善方法が特定され、再評価期限がある	重大誤りを人や仕組みで検知できず、改善見込みも説明できない
業務効果	人手確認込みの総時間や負担が現状より改善する	対象業務の限定や確認方法の変更で改善を測定できる	確認・修正負荷を含めると効果がなく、改善余地も小さい

判定軸	Goの考え方	追加検証にする条件	No-Goの考え方
安全性	禁止情報、権限、外部送信、ログの必須要件を満たす	代替サービスや追加制御を限定期間で検証できる	機密情報や個人情報を適切に扱えず、停止もできない
運用性	責任者、監視、例外処理、停止・復旧手順が決まっている	担当者と手順を定め、運用テストを追加実施できる	運用責任を引き受ける部門がなく、障害時の対応も決められない

判定軸	Goの考え方	追加検証にする条件	No-Goの考え方
費用・本番耐性	本番規模で性能と費用が許容範囲に収まる	構成変更や段階展開による費用改善を試算できる	利用拡大時に費用や性能が破綻し、代替案もない

Goの場合も、いきなり全社展開せず、部門、対象業務、利用者、権限を限定した本番運用から始めます。限定展開中も品質、修正率、利用状況、費用、インシデントを測定し、次の拡大判断につなげます。

検証を中止・見直しすべきサイン

次の状態が見つかった場合は、開発を続ける前に検証計画へ戻ります。技術的な調整で解決できる問題か、目的・データ・体制から見直すべき問題かを切り分けます。

• 目的や評価指標が曖昧なまま開発に着手している
• 評価データが実業務を代表していない
• 重大な誤りを人手確認で検知できていない
• 機密情報や個人情報の取り扱いを整理できていない
• 現場責任者が不在で、業務担当者が評価に参加していない
• 本番運用の費用、監視方法、担当体制を見積もれない

見直しによって対象業務を狭めることは、PoCの失敗ではありません。安全に扱える範囲や価値が出る範囲を特定できれば、判断材料を得るというPoCの目的を果たしています。

判定会議で説明する順序

判定会議では、生成AIの機能紹介から始めず、元の業務課題と現状値を起点に説明します。検証範囲と対象外を示すことで、結果を過大評価することも防げます。

1. 元の業務課題と現状値を示す：誰が、どの作業に、どれだけの時間や負担を抱えていたかを確認します。
2. 検証範囲と対象外を示す：利用者、データ、権限、例外ケースなど、結果が適用できる範囲を明示します。
3. Before／Afterを比較する：人手確認と修正を含む総時間、処理件数、費用を比較します。
4. 出力品質を説明する：要求品質を満たした割合だけでなく、重大誤り、修正率、再作成率を示します。
5. 停止条件の動作を説明する：どの入力や操作で停止し、誰へ引き継ぎ、何を記録したかを示します。
6. 残るリスクを示す：未解決事項、影響、暫定対策、担当者、解消期限を整理します。
7. 結論と次の行動を決める：Go、追加検証、No-Goのいずれかと、次に行う具体的な作業を決定します。

追加検証とする場合は、変更する条件、再評価する指標、担当者、期限、中止条件を議事録に残します。「精度をさらに改善する」といった抽象的な表現だけで継続を決めないことが重要です。

WordPressへ記事を出力する場合の安全な検証手順

WordPress連携では、AIに公開権限を与えず、必ず下書き保存で停止させます。CREATREE編集部では、生成、事実確認、公開を分離し、公開だけは権限を持つ人が実行する統制を推奨します。

記事は公開後に訂正できても、誤情報を読んだ利用者への影響や企業の信用への影響を完全には取り消せません。参照元の取り違え、存在しない固有名詞や数値、権利上の問題を公開前に検知する必要があります。

PoCでは、文章品質だけでなく、WordPressへ渡す項目、権限、ステータス、上書き防止、操作ログを評価します。API連携が動くことと、安全に公開できることは別の検証項目です。

下書き保存から公開までの流れ

生成AIが担当する範囲と、人が承認する範囲を工程ごとに分けます。以下の順序で検証し、途中の確認を省略して公開できない権限設計にします。

1. 対象を限定する：生成する記事種別、テーマ、対象読者、禁止テーマを決めます。
2. 参照元を指定する：社内資料や公式情報を指定し、根拠を確認できない主張を出力させないルールを設けます。
3. 下書きで保存する：WordPressには下書きステータスで登録し、AI側には公開・予約公開の権限を与えません。
4. 人が内容を確認する：事実関係、参照元の実在と一致、社名、数値、固有名詞、権利上の問題を確認します。
5. 修正内容を記録する：修正箇所、修正理由、修正量、再生成の有無を記録し、品質評価に使います。
6. 人が公開する：権限を持つ担当者が公開し、公開後の指摘、訂正、非公開化の手順も決めます。

重大な誤りが見つかった場合は、その記事だけを直して終わらせません。同じプロンプト、参照データ、テンプレートを使った下書きを特定し、影響範囲を確認します。

自動化してよい範囲と止める範囲

構成案の作成、下書き生成、メタ情報やタグ・カテゴリ候補の提示は、結果を人が確認できるためPoCの対象にしやすい工程です。一方、外部への影響が発生する操作は分離します。

公開、外部送信、既存記事の上書き、ユーザー権限の変更は、PoC段階では自動化しません。本番化を検討する場合も、操作ごとに権限を分け、承認、ログ、ロールバック手順を用意します。

内製と外部支援のどちらを選ぶか

対象業務、評価データ、検証環境、セキュリティ要件を自社で用意できるなら内製で進めやすくなります。いずれかが不足し、本導入の設計まで社内だけで判断できない場合は、外部支援を検討します。

最初は、社内向け用途、限定された参加者、制御されたデータから始めると、リスクを抑えながら生成AIの特性を理解できます。顧客向けの自動回答や外部送信を伴う用途は、品質と安全性の要求が高いため、社内向けPoCの結果を踏まえて段階的に広げます。

外部支援を使う場合は、デモや成果物の納品だけでなく、目的整理、評価データ作成、人手確認、ガバナンス合意、運用設計まで支援範囲に含まれるかを確認します。本番接続には、技術構築と並行して社内の責任分担や運用ルールを決める必要があるためです。

内製で進めやすい条件と外部支援を検討する条件

判断基準は、生成AIの開発経験だけではありません。業務知識を持つ評価者、データを扱う権限、セキュリティ判断、意思決定者を社内で確保できるかを確認します。

観点	内製で進めやすい条件	外部支援を検討する条件
対象業務	一つの業務に絞り、現行フローと課題を説明できる	候補が多く、優先順位や適用範囲を決められない
評価データ	正解例、不正解例、例外ケースを社内で準備できる	データの抽出、匿名化、評価設計の方法が分からない

観点	内製で進めやすい条件	外部支援を検討する条件
技術	API、認証、ログ、RAG、ワークフローを検証できる	Dify、n8n、RAGなどの構成や本番移行先を判断できない
セキュリティ	社内規程とサービス仕様を照合できる担当者がいる	機密情報、権限、ログ、攻撃対策の要件を整理できない

観点	内製で進めやすい条件	外部支援を検討する条件
品質評価	現場担当者が参加し、評価基準と停止条件を合意できる	評価ガイドラインや人手確認の設計経験がない
運用設計	本番責任者、監視、改善、停止手順を社内で決められる	PoC後の運用担当や本番費用を整理できない

外部へ依頼しても、業務上の正解や許容できるリスクをすべて委ねることはできません。現場責任者と意思決定者は自社側に置き、外部支援者との役割、成果物、判断権限を明確にします。

まとめ

生成AI PoCは、対象業務を狭く定義し、現状値、評価指標、人手確認、停止条件を決めてから検証を始めます。品質だけでなく、業務効果、安全性、運用性、費用を本番相当の条件で評価し、Go、追加検証、No-Goを判断してください。

最初の行動は、目的、対象業務・対象外範囲、対象ユーザー、入力データ、期待する出力、現状値、評価指標、担当者、期限、停止条件を1枚の検証計画にまとめることです。WordPress連携では、下書き保存、人手確認、人による公開を必須工程にします。

対象業務を一つに絞れない、評価データを用意できない、重大誤りや情報漏えいに対する停止条件を設計できない、検証構成と本番移行先を判断できない、または人手確認を含む運用フローを整理できない場合は、外部支援を検討する段階です。

該当する場合は、PoCの目的整理、検証範囲、品質評価、人手確認、本番運用までを一体で設計する必要があります。自社に適したPoCの範囲と進め方を整理したい方は、CREATREEへご相談ください。

著者：CREATREE代表 藤村隼人

よくある質問

生成AI PoCでは最初に何を決めるべきですか？

最初に、解決したい業務課題と対象業務を一つに絞ります。そのうえで現状値、期待する出力、評価指標、担当者、期限、停止条件を決め、生成AIを使わない方法との比較も行います。

品質やハルシネーションはどのように評価すればよいですか？

正解例と起きてはいけない不正解例を用意し、同一入力の反復、プロンプト表現の変更、RAGの参照元との一致を分けて評価します。現場担当者が重大誤り、修正率、再作成率を記録し、LLMによる自動評価を使う場合も最初に人手評価と照合します。

Go／No-Go基準はどう設定しますか？

品質、業務効果、安全性、運用性、費用ごとに最低条件を決めます。重大な誤回答、機密情報の漏えい、権限逸脱、停止不能は必須条件として扱い、未達時はNo-Goまたは期限と終了条件を定めた追加検証にします。

機密情報や社内データを扱う場合、何を確認すべきですか？

学習利用の有無、保存期間、保存リージョン、暗号化、アクセス権、利用・監査ログ、プロンプトインジェクション対策、インシデント時の停止手順を確認します。契約や設定の確認だけでなく、禁止入力や権限外アクセスを使った実動テストも必要です。

WordPressへの記事出力はどこまで自動化してよいですか？

構成案、本文下書き、タグやカテゴリ候補の提示までは自動化できます。ただし、PoCでは必ずWordPressの下書きで停止し、公開、予約公開、既存記事の上書き、権限変更はAIに実行させず、人が内容を確認して公開します。

著者プロフィール

この著者の記事一覧へ

著者 藤村 隼人 CREATREE合同会社 代表社員／NSJAPAN CDO

HAL名古屋卒業後、マーケティング会社を経てCREATREE合同会社を設立。代表社員として、生成AI導入、AI業務自動化、UI/UX設計を横断し、構想から実装・運用改善まで支援。NSJAPANではCDOを務める。