AI導入を小さく試す。はじめての検証で決めておきたいこと

01何を確かめる検証か、一文にする

「AIを試す」ではなく、「会議メモの整理を、確認・修正も含めて短くできるか」「社内規程に関する質問に、根拠を示して答えられるか」のように、検証したいことを一文にします。

NISTのAI Risk Management Frameworkは、製品・サービス・システムの設計、利用、評価に信頼性の検討を組み込むための任意の枠組みです。以下の検証手順はその考え方を参考にしたAImeviaの提案で、NISTが特定の件数や期間を指定しているものではありません。^{出典 ↗}

02現状の記録と、同じ入力を用意する

AIを使う前の手順、作業時間、確認箇所を残します。そのうえで、比較したいサービスへ同じ条件の入力を使い、出力だけでなく、修正して使える状態になるまでを確認しましょう。

資料や質問は、通常のケースに加えて例外も用意します。社内文書を使うなら、検索で該当資料が見つかるかを先に確認する方法があります。Difyの公式資料でも、検索をテストして結果を検証する仕組みが案内されています。^{出典 ↗}

小さく試すための計画シート

03時間・品質・運用負荷を分けて測る

時間の記録は「入力準備」「AIの処理待ち」「確認・修正」「完成」までを分けます。品質は誤りの件数だけでなく、重大な誤りか、修正できるか、担当者が気づけるかを記録することを提案します。

運用面では、権限設定、資料の更新、質問への対応に誰が何分かかったかも残します。AIの出力が速くても、準備や修正で負担が増えるなら、その工程を含めて見直す材料になります。

04続ける・直す・やめるの判断を決める

開始前に、継続条件と停止条件を担当者の間で合意します。例えば「確認後の完成物が業務で使える」「重大な誤りを見逃さない確認工程がある」「想定予算に収まる」を継続の判断材料にし、権限外の情報が出るなどの事象は停止して原因を調べます。

判断は「AIは良かった・悪かった」で終わらせず、対象業務、入力条件、製品・プラン、検証日を添えて記録します。計画を広げるときは、利用人数やデータが変わった分を再度確認しましょう。