海外AI製品の導入前確認30項目 — 意思決定者のための質問票
海外のAI製品を日本の業務に入れる判断には、技術的な検証と契約・運用の確認の両方が要る。ところが確認項目が頭の中だけにあると、営業とのやりとりが進むうちに「聞き忘れた」が積まり、決裁の段階で材料が足りなくなる。 本稿は、海外AI製品の日本語評価を業務とする筆者が、AI導入の前段で実際に使っている問いを30項目に整理したものである。対象は意思決定者・情シス・導入検討担当。コードは出てこないが、評価の設計思想は技術側と共通である(未測定のまま判定しない・申告と実測を分ける)。なお筆者は日本企業への導入前確認を支援するJapan LaunchOpsの運営者であり、本稿では特定製品を取り上げない...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
終わったのに終わらないプロセスが翌朝の自分を締め出したので、「理由を問わず必ず終わる」仕掛けを5重にかけた
平日だけ無人で動く営業支援ツールが、18時に処理を終えたのにexitせず居座り、翌朝8時の自動起動まで巻き込んで止まりました。launchdは同名のプロセスが生きていると再起動しないからです。原因を全部突き止める前に、「原因が何であれ、時間が来たら必ず終わる」多層防御を敷いて解決した一次記録です。銀の弾丸ではないことも含めて、そのまま書きます。
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AIが自社について誤ったことを答えたとき、どう直すのか — 削除依頼より先にやること
AIに間違った説明をされても、その回答を直接消すことはできません。できるのは、AIが根拠にしている情報を変えることだけです。誤りの出所を特定する手順と、出所別の対処を整理しました。BtoB購買担当者の51%がAIで誤情報に遭遇したという調査もあります。
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AI経由で来た訪問者をどう受けるか — 説明済みの人が最初に開くページを設計する
AI検索経由の訪問者は、すでにAIから説明を受けた状態で来ます。会社紹介から読ませる構成は、その人には遅い。当サイトの実測では、記事でもニュースでもなくコーナー一覧ページのCTRが14.55%で最も高く、クリックの32%を占めていました。受け皿の作り方を整理します。
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