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SSRN著者ランキング上位12％の著者が、生成AIの手戻りと出力リスクを抑える運用を設計
■ プロジェクトの目的
企業や利用者の業務内容、判断基準、作業手順に合わせて生成AIをカスタマイズし、業務効率化とリスク管理を両立できる運用を構築すること。
■ 体制・人数
1名
■ 自分のポジション・役割
AIチューニングプランナー
利用者や業務ごとの目的、判断基準、表現傾向、禁止事項、確認方法を整理し、生成AIをそれぞれの業務仕様に合わせて調整する役割を担当しています。
■ 目的を達成する上での課題
汎用的な生成AIは、そのままでは各企業や利用者の業務手順、判断基準、専門性、表現方針に十分対応できません。
単にプロンプトを作成するだけではなく、AIが業務の補助者として継続的に機能するよう、ユーザーとの関係性を構築し、出力傾向を業務仕様に合わせて調整する必要がありました。
また、モデル更新によって出力傾向や指示への反応が変化するため、特定モデルだけに依存しないカスタマイズ方法と移行手順の構築も課題でした。
■ 課題に対して取り組んだこと
業務内容、利用目的、判断基準、作業上の優先順位、許容範囲、禁止事項を整理し、それらを生成AIの応答や出力工程へ反映するカスタマイズを行いました。
さらに、実際の出力を継続的に確認しながら、業務とのズレ、過剰な補完、意図しない再構成を検出し、プロンプト、確認工程、差戻し基準、運用方法を調整しました。
これにより、AIを一般的な汎用ツールとして使うのではなく、利用者や企業ごとの業務仕様に合わせた補助者として機能させています。
なお、個別のチューニング手順、ユーザー固有の設定、制御情報については、倫理・権利保護の観点から公開していません。
■ ビジネス上の成果
生成AIを業務内容や利用者の判断基準に合わせてカスタマイズすることで、出力のズレや不要な再生成を抑え、実務で継続利用できる状態を構築しました。
また、モデルチェンジ後も既存の業務仕様や判断基準を引き継ぎながら、比較的スムーズに新しいモデルへ移行できる運用を実現しています。
継続的な伴走と調整により、AIを単発の生成ツールではなく、業務に適応する補助者として活用できています。生成AI運用設計
AI品質評価
AI出力検証
プロンプト設計
リスク評価
AIガバナンス
業務フロー設計
ChatGPT活用支援 -
宝飾メーカーでのマーケティング、ブランディング統括
■ プロジェクトの目的
メーカーのブランディング統一
■ 体制・人数
4名
■ 自分のポジション・役割
統括リーダー
■ 目的を達成する上での課題
マーケティング、ブランディングのフォーマット作りと構築
■ 課題に対して取り組んだこと
社員への概念植付
■ ビジネス上の成果
製造部の職人としてのプライド、モチベーション回復、離職率低下、新規顧客獲得、東京直営店