概要
AI開発の本質はプロンプトの記述ではなく、実データの徹底的な分析を通じて「AIに何をさせ、何をさせないか」を明確に定義する設計プロセスにあることを説いた記事。
詳細内容
AIアプリケーションの開発において、ユースケースはあくまで「どこにAIを置くか」を示す地図に過ぎず、具体的な「設計図」は実データを見なければ描けないと主張しています。著者は、AI実装を「入力・処理・出力」の3要素に分解し、これらはデータの多様性（例外的なフォーマットや手書きメモ等）を把握して初めて確定すると述べています。
特に、プロンプトが複雑化・長文化する原因は設計の不備にあり、改善のためには「AIに何をさせないか（ルールベースで処理できる領域を切り出す）」を判断することが重要です。記事では、Googleの「隠れた技術的負債」やAndrew Ng氏の「Data-centric AI」といった概念を引用し、モデル中心からデータ中心への視点切り替えの重要性を強調しています。最後に、開発者が実践すべき5つのアクションとして、エッジケース（端のデータ）の収集や、人間による手動処理のシミュレーション、入出力スキーマの早期固定などを提案しています。