何が起きたか追えない
AIが何を参照し、どのツールを使い、どう処理したのかを確認しづらい。
よくある課題
AIが何を参照し、どのツールを使い、どう処理したのかを確認しづらい。
回答や処理の結果が、実際の業務で使える水準なのか分からない。
外部への送信やデータの更新を、どこまで自動で実行させるべきか判断できない。
プロンプトや処理の流れを修正しても、以前より良くなったか比較できない。
支援内容
StockAIは、利用中のAIと業務の流れを確認し、実行ログの記録、AIの品質評価、承認フローの設計・実装を支援します。
01観測Observe
取得できる実行履歴、ツールの利用状況、処理結果、エラーを記録し、問題が起きた箇所を確認できるようにします。
成果物の例実行ログ/処理の追跡/エラーの記録
02評価Evaluate
業務に沿ったテストケースと評価基準をつくり、回答や処理の品質を確認します。改善前後の違いも比較できるようにします。
成果物の例テストケース/評価基準/評価結果の記録
03改善Improve
プロンプト、利用できるツールの権限、人による承認の条件、業務フローを見直し、合意した改善を実装・検証します。
成果物の例承認フロー/処理の見直し/改善後のテスト
記録・制御できる範囲は、利用中のツールやシステム構成によって異なります。
活用イメージ
社内の情報を参照して回答案をつくるAIを例に考えてみます。
どの資料を参照し、どのような処理を行ったかを追えるようにする。
回答が業務ルールや必要な条件を満たしているか、テストケースに沿って評価する。
人の確認が必要な条件を決め、送信前に確認・修正できる流れをつくる。
自動化するところと、人が確認するところを分けて設計します。
判断できない場合や例外が起きた場合は、人に引き継ぎます。
評価の考え方
StockAIは、対象の業務に合わせて、評価の基準を設計します。
回答や処理が正確で、業務ルールに沿っているか。
必要な権限や確認手順が設定され、想定外の処理への対応を考えられているか。
利用料金や確認作業の負担が、得られる効果に見合っているか。
現場の人が無理なく利用でき、既存の業務とつながっているか。
すべてを一度に評価する必要はありません。業務の目的とリスクに応じて、優先する項目を決めます。
支援の進め方
対象業務、利用中のAI、接続先、困っていることを確認します。
現状整理/優先課題/支援範囲
必要な実行記録、品質の判断基準、テストケースを整理します。
記録・評価の設計/テスト項目
合意した範囲で、承認条件や処理フローなどを改善し、結果を確認します。
改善した処理/検証結果
継続して確認する内容、担当者、問題が起きたときの対応を整理します。
運用手順/改善課題の一覧
具体的な支援範囲と成果物は、対象業務を確認したうえで決定します。
StockAIについて
AIは、動くことだけでは仕事になりません。
業務の中でどのように使われ、どこで失敗し、何を改善すべきか。その仕組みを考えることが、AIを活用するうえで重要だと考えています。
StockAIは、ソフトウェアエンジニアリングを基盤に、AIエージェントの運用設計と改善実装に取り組みます。
何が起きたかを、追えるように。実行ログ/処理の追跡/エラーの記録
業務で使える品質かを、確かめる。テストケース/評価基準/評価結果の記録
任せる範囲と、仕事の流れを整える。承認フロー/処理の見直し/改善後のテスト
「実行の様子を把握したい」「品質の判断基準をつくりたい」「人が確認する流れを整えたい」。
課題がまだ整理できていなくても構いません。利用中のAIと、いま困っていることをお聞かせください。
状況を確認し、支援できる範囲と進め方をご案内します。