AI モダナイゼーションで何を同じとみなすのか
画面が同じでも業務は同じとは限らない 既稿では、AI モダナイゼーションを、要件、実行権限、検証、人間承認の境界設計として整理した[1]。本稿ではその工程設計を繰り返さず、検証工程の内部にある別の問いを扱う。 新旧システムで同じ入力から同じ画面が表示されたとき、それだけで業務システムとして同じだといえるのか。 答えは否である。 たとえば、発注登録の完了画面と合計金額が旧システムと一致していても、在庫引当が別トランザクションへ分離され、外部送信だけが失敗している可能性がある。再実行によって発注が二重登録されるかもしれない。税額の総計は同じでも、明細単位の端数処理が変わり、会計連携時...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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学習データを71%捨てても精度は落ちないのか？場所認識AIの実測で見る「データ選別」の費用対効果
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複数ステップで自律検索するAIエージェントを対象に、従来の検索有用性スコアと、実際に正解へ効いた度合いの相関を測った研究。23,322件の文書観測で相関はρ=-0.0257とほぼ無相関、単体では答えを含まないのに削除すると結果が変わる「橋渡し文書」が35.72%を占めた。社内文書検索の評価の見方に直結する話です。
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