依頼前にそろえること
- 短縮したい作業と、現在の件数・処理時間
- 社外へ出せない情報と、利用できる検証データ
- 誤りが起きたときの影響と、人が確認する工程
- 検証段階の合格条件と、本番移行の判断者
記入例：問い合わせ回答の下書きを支援
社内FAQを使って問い合わせ回答の下書きを作りたいです。送信は担当者が確認します。検証は匿名化データで行い、回答の根拠と誤りを記録したいです。通常のFAQ検索案との違い、検証の合格条件、月々の費用を分けて提案してください。
同じ依頼でも、ここが違う
| 項目 | 提案A | 提案B |
|---|---|---|
| 方法 | FAQ検索と定型回答 | 検索と回答文の生成 |
| 人の確認 | 必要なFAQを選択 | 根拠と回答の妥当性を確認 |
| 継続費が変わる条件 | FAQ更新量・検索件数・保守範囲 | 左記に加えモデル利用量・評価の更新 |
| 納品の確認 | 未登録質問を誤ったFAQへ誘導しない | 根拠なし回答の保留・担当者への引継ぎ |
| 比較前の質問 | 更新担当と検索できない場合の手順は？ | 使用量上限・誤回答時の停止方法は？ |
同じ評価用の質問を使い、処理時間だけでなく人の確認負担も比べます。
提案を同じ条件で比べる
- 方法・適合
- ルール処理、検索、生成AIを使い分ける理由
AIを使わない案と比べた利点も確認する
- データ
- 送信先、保存、学習利用、削除の扱い
機密情報は契約と利用条件を確認してから渡す
- 検証・確認
- 評価用の問題、誤りの記録、人の承認
デモの成功例だけで本番精度を判断しない
- 費用・運用
- 初期設定、従量課金、保守、見直し費用
使用量上限と、停止時の代替手順を確認する
状況別の選び方
| 今の状況 | 比較する提案 | 先に確認すること |
|---|---|---|
| 入力と答えが決まった作業 | 定型処理・検索も含めて比較 | 例外の種類と人へ渡す条件 |
| 文章などを生成する作業 | 根拠・誤り・人の確認を評価 | 失敗例を含む検証と使用量上限 |
処理が速くても確認や修正に時間がかかる場合があります。出力だけでなく、確認を終えるまでの作業を測ります。
追加の質問
AIを使う案と使わない案について、確認作業を含む負担・品質・継続費・停止時の代替方法を比べてください。
この内容で依頼を作る
よくある確認事項
AIを使うこと自体がまだ決まっていません。
自動化したい業務を先に伝え、通常のシステム化も含む提案を依頼できます。比較では、導入費だけでなく、確認作業と継続運用を含めた負担を確かめます。
提案時に実データを渡す必要はありますか？
初期相談は業務の説明と匿名化した例から始められます。個人情報や機密を含む実データは、権限、利用目的、保存先、削除方法を確認してから必要な範囲だけ共有してください。