生成AIの品質保証をどう設計する？ ― 「全部QAで見る」をやめて、機械とAIと人に分けた話

概要

生成AIプロダクトのQAにおける工数増大と判定の曖昧さを解決するため、リスクに応じた部門間の責務分担と、検証作業を「機械・AI・人」の三層に分離したプロセス設計を紹介しています。

詳細内容

ウェルスナビにおける生成AI機能（家計簿データに基づくアドバイス生成）の品質保証プロセス改善の知見をまとめた記事です。当初はAI事業者ガイドラインに基づき全観点を人力で確認していましたが、判定のブレ（曖昧な△判定）や工数過多が課題となりました。これを解決するため、まずリスクごとに法務・プロダクト・QAの間で責務を再定義し、QAはリリース可否に直結する「明確なNG」の検出に注力する形に変更。検証作業自体も、確定的なルールは「機械」、意味的な矛盾や不適切な表現の早期検出は「AI」、最終的な妥当性判断を「人（QA）」が担う三層構造に整理しました。評価用AIの出力の揺らぎや、誤判定に対するプロンプトの継ぎ足し（バベルの塔化）といった実践的な落とし穴についても言及されており、AI品質保証の仕組み化を目指す開発者にとって有用なガイドとなっています。

元記事を読む他のサマリーを見る