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依頼文の作成、回答の確認、資料の扱い、権限・送信、組織の利用ルールを、課題別に探せます。
AIエージェントの権限・外部資料・承認・検証は「AIエージェントの安全設計」にまとめています。
出力・根拠を確かめる
118記事 ／ 新しい公開順
量子化の速度・メモリ効果と品質・安全性をどう比べるか
主な読者：AIに仕事を任せる人
量子化を採用するときは、速度やメモリ使用量だけでなく、業務精度と境界ケースを同じ条件で比べます。架空の抽出業務を使い、固定する設定、測る項目、未確認の扱い、採用範囲と見直し条件を実務に沿って具体的に整理します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
蒸留モデルの能力を元モデルとは別に評価する
主な読者：AIに仕事を任せる人
蒸留モデルの採用では、元モデルの評価結果をそのまま引き継がず、対象業務で能力を確認します。架空の社内案内を使い、通常の質問、複数条件を含む難問、例外や資料不足を同じ基準で比べ、利用範囲を決める方法を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
トークン消費の急増から、Agentの異常な反復を見分ける
主な読者：AIの回答を確認する人
Agentのトークン消費が急増しても、暴走とは限りません。入力の長さ、実行回数、確認できた進捗を合わせて原因を追い、正常な長文処理と異常反復を区別します。警告と予算停止、停止後の結果照合までを架空ログで説明します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
MCPサーバーを信頼境界として評価する
主な読者：AIの回答を確認する人
MCPサーバーの導入を、提供元、ツール定義、送信データ、実行権限に分けて評価します。HTTPとローカル接続の違い、正常・拒否・停止の確認、導入後の権限失効まで、接続成功だけでは判断できない条件を具体的に整理します。
課題：出力・根拠を確かめる ／ 権限・送信を制御する
公開日：
MCPサーバー更新の互換性を確かめ検証済み構成へ戻す
主な読者：AIの回答を確認する人
MCPサーバー更新による引数、返却値、権限、処理の変化を切り分けます。プロトコルと実装の版を分けて固定し、旧版との契約テスト、切替の中止、検証済み版への復帰を設計する方法と、戻せない場合の対応を説明します。
課題：出力・根拠を確かめる ／ 権限・送信を制御する
公開日：
AIエージェントの目標逸脱・反復・過剰実行を止める条件
主な読者：AIに仕事を任せる人
AIエージェントの目標逸脱、進捗のない反復、完了後の過剰実行を分け、止める条件を設計します。架空の調査ログから回数・費用・時間の上限と完了判定を照合し、部分結果の返し方、結果不明の保留、再開時の条件確認を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
AIに検索させるべき質問は、何を確かめて見分けるか
主な読者：依頼文を作る人
AIに検索させるかは、答えに必要な情報の変わりやすさと、誤りが判断へ及ぼす影響から決めます。割合の計算と現行料金の比較を例に、安定した原理、確認すべき現在値、検索できないときに答える範囲と保留する結論を整理します。
課題：依頼文・プロンプトを整える ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
検索記事がAI生成かもしれないとき、原典で何を確かめるか
主な読者：AIの回答を確認する人
検索で得た記事がAI生成かもしれないときも、文章の自然さや検出結果だけで採否を決めません。発行主体と引用先の実在を確かめ、重要な主張を原典の該当箇所と照合し、裏付けのない記述を除外・保留する方法を具体例で解説します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
検索スコアが低いとき回答生成を止める閾値設計
主な読者：AIに仕事を任せる人
検索スコアの閾値は、回答の正解確率とは分けて決めます。正解資料のある質問とない質問を業務データで比べ、誤通過・過剰保留・回答の正確性を別に数える方法と、根拠不足時に利用者へ示す内容、見直しの条件を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
Query Rewritingでユーザーの意図を変質させない
主な読者：依頼文を作る人
Query Rewritingでは、検索語を補っても、対象・否定・期間を変えないことが必要です。元の質問と書き換え案を対応づけ、製品識別子や法域も照合する方法を架空の返品規程で説明し、差し戻しと曖昧な条件の扱いを示します。
課題：依頼文・プロンプトを整える ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
AI利用と作業時間の関連から因果を読み込まないために
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
AIを使う案件ほど時間が長くても、AIが遅延の原因とは限りません。架空の部署データを集計し、難易度の偏り、利用開始時点、逆因果と交絡を点検します。相関と因果を分け、結論や図の説明を直し、追加検証に必要な情報を整理します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
新規事業案の事実と仮説を分けて需要と実現性を確かめる
主な読者：AIに仕事を任せる人
新規事業案をAIで整理するときは、確認した事実、検証する仮説、条件付きの推測、企画アイデアを分けます。架空の予約管理サービスを例に、需要と実現性を別々に確かめ、未検証の案を顧客要望や実績へ変えない資料の作り方を示します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
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