AIの業務活用07
業務用スクリプトの依頼文に入力・出力・エラー処理のルールを入れる
「これを自動化して」を、実行可能な task description に変えます。sensitive data を含まない合成 sample と、手作業で確認した expected result を添えて、team ごとの work logs を集計する script request を完成させます。
テーマ別チュートリアル
AIの業務活用
依頼内容を具体的にし、結果を自分で確認しながらAIの活用方法を学びます。
このテーマの記事 7
例を使って一歩ずつ
AIの業務活用08
小さなデータで AI 生成コードを検証する
手計算できる4行のデータと12個の unit tests を使って aggregation function を確認します。通常値だけでなく、空入力、0、小数、不正入力も検証します。
AIの業務活用09
AIレポートの数値・計算・出典を文ごとに確認する
もっともらしい要約を、事実、計算結果、解釈に分けて確認します。合成した月次データから比率や平均を再計算し、出典が不足している文や因果関係を言い過ぎている文を、検証可能な表現に書き直します。
AIの業務活用27
AIが作成した正規表現を一致・不一致の例でテストする
AIが生成した正規表現は完成したルールではなく、まず下書きとして扱います。小さな合成テスト表を作り、期待結果と実際の一致結果を比較し、パターンを修正してから実データで使う前にレビュー結果を保存します。
AIの業務活用28
AIが作成したSQLを手計算したSQLite結果と照合する
AIが生成したSQLクエリは完成版ではなく下書きとして扱い、正解が分かっている小さなSQLiteデータベースでテストします。実データに使う前に、AIの結果を手計算した期待表と比較します。
AIの業務活用29
Few-shot の例を使って AI 出力を安定させ、自動で検証する
求める正確な出力構造の例を AI にいくつか示し、返された JSON を使用前に検証します。小さな合成チケットデータセットを使い、書式例と自動チェックを組み合わせる方法を示します。
AIの業務活用30
AI要約を原文と文ごとに照合する
AI要約を個別の主張に分け、それぞれを具体的な原文の文に結び付け、再利用する前に根拠のない表現や言い過ぎた表現を確認します。小さな合成文書を使って、自然に読める要約でも根拠確認が必要な理由を示します。
一致するチュートリアルがありません
CSVやAIなど、短いキーワードで検索し直してください。
読む → 実行する → 確認する
すべての例は練習用です。自動車データは説明用の合成データです。