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AI活用

AIが作業を助ける範囲と、人の判断を残す範囲を見極めます。日常業務へ入れる前のデータ、評価、確認、失敗への備えを扱います。

信頼性は、利用してよい資料と答えを控える質問から始まります。文章が見つかっても、最新で、その状況に当てはまり、十分な根拠があるとは限りません。資料ごとに責任者と更新手順を決めます。

回答に必要な確かさと権限から方式を選びます。RAGは資料を検索して説明に使い、規則に沿った照会は構造化された事実を返します。ツール呼び出しは操作の要求であり、実行の検証と許可はアプリ側が行います。

月額料金を探す前に利用量を組み立てます。稼働利用者、セッション、発言数、入出力の長さで負荷が変わります。検索した文章と会話履歴も入力に含め、画面に見える質問だけで計算しないでください。

抽出された文字は記録の候補であり、承認済みの業務処理ではありません。重要な項目、照合方法、人が確認する条件を決めます。抽出器の信頼度は判断材料ですが、業務上の確認の代わりにはなりません。

検索した資料、メール、モデル出力は信頼を前提にしない入力として扱います。命令が書かれていても、命令する権限があるとは限りません。OWASPも注入と過剰な操作権限をリスクとして挙げており、モデルへの指示文の外に制御が必要です。

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