LLM の分類ラベルは誰も読んでいなかった。実害は縛ってあるほうから出た

データベースやプログラムで値に制約を付けるのは必須という通念は実は正しくない。実測では、下流で一度も読まれないデータなら、どれだけばらついても壊れる。逆に値域を厳密に決めたフィールドでさえ、判断の質までは保証されず、実害が発生する。AI ニュース分類ボット の例では、カテゴリは自由記述で完全にばらついていたが、実際に使っているコードを調べると値を読んでいる箇所がゼロ。結果、何も壊れていなかった。一方、投稿先を決める line フィールドは enum で厳密に制約されていたのに、判定ミスで不適切なニュースが起案待ちに上がった。値の集合を固定しても、判断の質は固定されない。同時にスコアは 0〜100 の整数で設計されたが、実際には 55〜65 に団子状に集まり、優先順位が付けられなくなった。統制語彙やタクソノミーを導入する前に、その値が実際に読まれているか、読まれていたら何を決めているか、損失を生んでいるか。測ること無しに手を付ければ、無駄な設計を重ねる。中小企業で業務システムを導入する際も、大事なのは制約の有無ではなく、実務の下流に効いているかの確認。効いていない制約は装飾に過ぎない。