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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
電子透かしの検出だけで、AI生成や画像の真実性を決めない
主な読者：AIの回答を確認する人
電子透かしが検出されなくても、AI生成ではないとは断定できません。透かし付き素材と加工版を比べる架空の計画を通じて、検出対象や誤判定の限界を確認し、原ファイル・制作記録・独立資料・利用条件を組み合わせる方法を説明します。
課題：出力・根拠を確かめる ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
ローカルLLMのモデルファイルをハッシュで照合し、提供元を別に確かめる
主な読者：AIの回答を確認する人
ローカルLLMのモデルファイルは、対象版と信頼できる基準ハッシュを揃えて照合します。一致・不一致・基準元未確認の模擬例を通じて、変更の検出と提供元の真正性の違い、入手経路、署名、読み込みを保留する条件を説明します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
大量データを扱うAI生成コードのメモリ消費を見積もり、確認する
主な読者：AIの回答を確認する人
大量データを扱うAI生成コードでは、全件読込だけでなく変換途中のコピーや集計状態がメモリを使います。CSVの全件処理と分割処理を比較し、結果と順序を保つ条件、ピーク使用量の測定範囲、上限超過や途中失敗の扱いを説明します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
破壊的操作の対象・承認・ドライラン・復元を確認する
主な読者：AIの回答を確認する人
AIが提案した破壊的操作を実行する前に、対象と環境を固定し、プレビューとドライランの違い、承認内容との一致、バックアップの復元試験を確かめます。架空の削除計画を使い、停止すべき条件と実行後に確認する影響まで説明します。
課題：出力・根拠を確かめる ／ 権限・送信を制御する
公開日：
非推奨API・廃止APIをAIが使う問題を防ぐ
主な読者：AIの回答を確認する人
AIが古いAPIを使ったコードを出したとき、対象版の公式情報で非推奨と廃止を区別し、移行先を確かめる方法を解説します。Pythonのテスト読込を例に、選択条件と順序を保つ差分、正常・失敗の確認、移行を止める条件を整理します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
AIが補ったもっともらしい細部を原資料と照合して未確認へ戻す
主な読者：AIの回答を確認する人
AIが日時・人数・条文番号・型番を具体的に書いても、根拠があるとは限りません。人数のない架空の調査資料を例に、原文との対応から虚偽精密化を見つけ、不明値へ戻す方法と、割合・表・結論をまとめて訂正する手順を説明します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
Few-shotの例の偏りを境界例と未使用入力で点検する
主な読者：依頼文を作る人
Few-shotの例文は、分類基準だけでなく意図しない偏りも伝える場合があります。架空の問い合わせ分類で、例の分布・語句・順序を切り分け、境界例を選び直す方法と、調整に使っていない入力で分類結果を確かめる手順を説明します。
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に調べさせる前に決めること：情報源・検索語・終了条件
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
AIの調査を始める前に、検索の要否、使う情報源、外へ渡す検索語、終了条件を決める方法を解説します。架空の顧客障害を例に、秘密情報を除いた検索と社内確認を分け、根拠が揃った範囲と確認できない原因を区別して報告します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
検索やコード実行の有無に合わせてAIの回答を変える方法
主な読者：AIの回答を確認する人
AIの回答は、検索やコード実行の利用可否だけでなく、権限、呼び出しの成否、実際に得た結果に合わせて変えます。架空の製品仕様の質問を通して、未確認と実行失敗を分け、検索できない場合の回答範囲と未実行例の示し方を説明します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
社内資料と公開資料が食い違うときの扱い
主な読者：AIの回答を確認する人
社内資料と公開資料の食い違いは、対象と時点に加え、それぞれが何を定める資料かを確かめます。架空の制度説明と社内利用制限を比べ、法的義務と組織の制約を分け、未解決の点を確認責任者へ引き継ぐ手順を解説します。
課題：出力・根拠を確かめる ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
多言語画像のOCR誤読を、原画像と正式名称で確かめる
主な読者：AIの回答を確認する人
多言語画像のOCRでは、似た字形や言語設定によって数字や固有名詞を取り違えることがあります。二言語の案内画像を例に、原画像の位置と認識文を対応させ、正式名称を別資料で確認し、未確定文字を翻訳へ渡す際の扱いを説明します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
RAGはハルシネーション対策の万能薬ではない
主な読者：AIの回答を確認する人
RAGでも根拠にない回答が出る理由を、未取得、適用版の違い、根拠の読み違い、裏付けのない補足に分けます。同じ規程質問を使う架空の比較例から、検索と生成を別々に点検し、根拠表示と回答保留の設計へつなぐ方法を説明します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
「PAP-40-Layer Frameworkの分類から探す」は、記事一覧の1ページ目の下部にあります。