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仕事のためのAI基礎
仕事のためのAI基礎
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W · なぜこれが重要か
仕事でAIをどう使っていますか
AIが仕事に役立ったと、どう判断するか
AIの試行が続かないのはなぜか
このプログラムで、AIを仕事にどう取り入れるか
このプログラムで何を作るか
M0 · 最初のオリエンテーション
AIの回答は何に基づくか
AIで引継ぎメモを準備する
初回の試行を五手順で進める
M1 · フレーム — 取り組む仕事を選ぶ
AIの役割を選ぶ
AIを使う前に仕事を図にする
最初に試す一手順を選ぶ
AIを止めて人が判断する場面
M2 · グラウンド — 実際の文脈を与える
回答に必要な出典がないとき
AIに情報を渡す方法を選ぶ
文書を正しく読めたか確認する
引用元で回答を確かめる
AIに入れてよい情報を決める
M3 · スペック — 再現可能な依頼を書く
繰り返し使える依頼を書く
確認しやすい出力を設計する
例の事実をコピーせず使う
見つけた誤りから指示を直す
試験結果でモデルを選ぶ
M4 · チェック — 適切な深さで検証する
AIの誤りを三つの観点で見つける
影響に応じて確認方法を選ぶ
四つの方法で回答を検証する
数字・対象・引用・日付を確認する
M5 · Skillを作成して試す
Skillにまとめる価値があるか判断する
検証した指示をSkillにまとめる
同じテストで版を比較する
使用範囲と停止条件を決める
Skillを共有し、作業全体の効果を測る
M6 · Skillを組み合わせて業務workflowを設計する
Skillを組み合わせて、確認しながら進めるワークフローを作る
Skill 間で引き渡す情報を決める
ワークフローが止まる前に例外時の対応を設計する
AI の速度だけでなく、ワークフロー全体を測る
共有する前にワークフロー全体をテストする
確認手順を決めてworkflowを試す
M7 · ガバナンスされたナレッジとRAG
社内資料を使ってAIの回答を確かめる
AIに渡す資料を選ぶ
AIが使った資料と回答を別々に確認する
資料の不足・矛盾・適用外をテストする
資料の変更後も、正しい情報を使い続ける
M8 · ツールを使って業務システムと連携する
AIを業務システムに接続する必要があるのはいつか
AIで業務システムの情報を調べる
接続したtoolに許可する動作を決める
AIが送信やデータ変更をする前に確認する
試験運用の前に接続を確認する
M9 · Decide whether an agent is needed
この仕事にAIエージェントは必要か
エージェントの仕事と停止条件を決める
エージェントを試すかworkflowを続けるか決める
M10 · Run an agent pilot responsibly
試験運用の前にエージェントのテストを作る
人が確認するエージェントの試験運用を計画する
エージェントを止め、未完了の仕事を引き継ぐ
M11 · Scale, redesign, or retire with evidence
AIを使った結果を振り返り、次の進め方を考える
続ける、改善する、使用を終えるかを決める
M12 · Enterprise Training, Consulting, and Implementation
仕事のためのAI基礎
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ガバナンスされたナレッジとRAG
M7
ガバナンスされたナレッジとRAG
5 レッスン · 19 分
読了時間の目安です。
このモジュールが存在する理由
ワークフローの一工程に必要な信頼できるナレッジ検索を設計し、最新性を維持する方法を定めます。