AIの回答の精度を高める

実際の質問と、期待する回答や処理結果を用意します。正しさだけでなく、根拠、対象の案件や時点、情報が足りない場合の答え方も評価の対象にします。

担当者が修正した回答を分析し、根拠となった情報や、その情報を使った条件を確認します。資料やデータの見直し、AI環境の見直しなど、改善が必要な箇所を整理します。

資料やAIモデルを変えた後も、代表的な質問とデータで結果を比較します。改善した点と残る課題を整理し、お客様が変更後の利用を判断するための材料にします。

評価に使った質問、データ、期待する結果と評価方法を共有します。共同開発や、資料・データの見直しと組み合わせ、担当者の確認・⁠修正にかかる負担を減らす方法を考えます。