PDFへ答えられても、文書を理解したとは限らない
OCRで文字が取れることと、レイアウト、グラフ、表と本文を正しく結び付けることは別です。文書質問応答の研究から、業務検証の単位を整理します。
記事を読むINSIGHTS / RESEARCH NOTES
観察と検証から
AI、データ、行動科学、組織をめぐる研究と、現場で確かめたい方法を記録します。結論だけでなく、仮説、観察点、限界まで共有します。
69 RESEARCH NOTES
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最強モデルの全件利用は、最良の投資とは限らない
全依頼を高性能モデルへ送る設計も、安価なモデルへ固定する設計も最適とは限りません。カスケードとルーター研究から、品質制約付きの振り分けを考えます。
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AIエージェントの失敗は、長い工程の状態として残る
一回の回答精度が高くても、計画、検索、ツール実行、状態更新が続く業務では誤りが累積します。実環境ベンチマークから、信頼できる自動化の境界を考えます。
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公開ベンチマーク一位でも、本番品質は決まらない
単一ベンチマークの順位だけでは、本番の品質、安定性、費用、安全性を判断できません。多面的評価、人とLLMの採点、プロンプト感度の研究から評価設計を組み直します。
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RAGは、生成AIの事実性をどこまで改善できるのか
検索で根拠を渡せば誤りが消える、とは限りません。検索漏れ、根拠との不一致、長い文脈での見落としを分け、RAGを業務で検証する方法を整理します。
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生成AIの電力と水は「一質問あたり」では測れない
一回のプロンプトの印象値ではなく、用途、処理量、モデル、地域、時間、設備を含む電力・水の測定境界を定め、調達と運用へ反映します。
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AIベンダー選定は、契約終了後の再開能力まで試験する
精度デモだけで選ばず、データ、モデル依存、契約、移行可能性、停止・代替手段を導入前に試験するベンダー評価を整理します。
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モデル更新では、変更前に再証明する範囲を決める
モデル・データ・検索基盤・ガードレールの更新を変更範囲、比較証拠、承認、監視、ロールバックまでつないで管理する方法を整理します。
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AI事故は、システム復旧だけでは終わらない
モデル停止だけで終わらせず、被害、因果関係、版・データ・判断の証拠、対外報告、再発防止を一続きにする対応設計を整理します。
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AIの公平性は、平均精度と一つの点数では監査できない
公平性を一つのスコアへ縮約せず、利用文脈、被害、誤りの種類、交差する集団、運用後の変化を監査する方法を整理します。
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生成AIの著作権管理は、最終出力ではなく制作工程から始まる
学習・生成・公開を別々に捉え、権利確認と来歴記録を一つの運用証跡にする方法を、日本・EU・C2PAの一次資料から整理します。
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生成AIは雇用を変えるのか、それとも先に仕事を組み替えるのか
生成AIの影響を、タスク時間、既存社員の賃金・労働時間、フリーランス需要、若年採用に分け、どこから変化が表れるかを読み解きます。
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