数字は正しい。 なぜ、答えは違う？
同じ月、同じ注文。納期の定義を変えると、答えが変わる。手を動かして確かめる。計算が合っていても、何を見落とすのか。
同じ注文100件 · 納期の定義だけで、15件の判定が変わる。
間に合った注文 94 / 100
架空の事例 · 体験できる実験 · 格子のどこかを指すと、その注文の三つの日付が出る。
次の仕事を、 ゼロから始めない。
資料を集め、背景を説明する。答えを確かめ、進捗を追い、やり直す。次の仕事で、また同じことを繰り返す。その手間も、AIプロダクトの設計に含めたい。一度の仕事で得たものを、次の出発点にするために。
結果まで、 覚えておく。
行動と結果を、同じ記録に残す。結果が戻ってくる仕組みがあって、はじめて次の仕事は良くなる。
結果を知っている記憶が、検証の基準になる。
正しいと、 言えること。
計算が正しいことと、問いに正しく答えたことは違う。何を基準に確かめ、何が分からないかを示す。
検証の仕組みを体験根拠のある答えに、次は誰が、どこまで動くか。
任せる範囲を、 決めておく。
見る、提案する、実行する。エージェントに任せる範囲を権限として決め、境界を越えるときは根拠を添えて人に返す。
決定とその理由を、次の記憶へ引き継ぐ。
確かな結果を。 人の負担は、少なく。
説明、確認、催促、やり直し。その手間も、成果の質と並べて測る。
任せるたびに、人の負担が軽くなっているか。それを基準にする。
そして、結果を引き受ける人がいること。人は目標と権限の範囲を決める。システムはその範囲で進み、根拠が足りなければ確かめ直す。人にしかできない判断は、人に返す。
架空の事例を使い、設計上の判断を操作して確かめるための実践例です。仕組みを示すもので、削減効果の実測や稼働中のAIサービスを表すものではありません。