AIコンサルティングの機能エラーが指す不具合の種類
AIコンサルティングの機能エラーとは、支援で作られたモデルや仕組みが、期待どおりに動作しない状態を指します。まず不具合の種類を分け、どの段階で何を確認すべきかを整理しましょう。原因の見当がつくと、支援会社との相談も円滑に進みます。
支援成果物の不具合を三つに分けて見る
支援成果物の不具合は、精度が想定に届かない、出力に誤りがある、処理が正常に動作しないの三つに分けられます。分類しておくと、支援会社に伝える際にも、状況を正確に共有できます。分類は、会議の前に決めておきましょう。
精度の問題はデータや評価方法、出力の誤りはモデルの性質、動作の問題はプログラムや環境と、確認する先が異なります。症状を記録するときは、発生した日時と入力した内容も残しておきましょう。画面の記録も、あわせて保存しておくと便利です。
ハルシネーションが起こる仕組みを知る
ハルシネーションとは、生成AIがもっともらしく見えるものの、事実とは異なる内容を出力する現象です。生成AIは学習したデータの傾向から文章を作るため、根拠のない内容が含まれる場合があります。そのため、出力の正しさは別途確かめる必要があります。
発生のしやすさは、モデルの種類、与える情報、質問の仕方によって左右されます。支援会社が構築した仕組みでも起こる場合があるため、誤りを前提にした確認の工程を設計に入れましょう。誤りをなくしきるのではなく、気づける仕組みが現実的です。
エラーの原因は複数の要因に分かれる
機能エラーの原因は、一つに決められない場合があります。学習データの質、モデルの設計、システムの設定、利用者の入力方法など、複数の要因が組み合わさって不具合が現れることがあります。時期によって症状が変わるケースも見られます。
原因を支援会社だけ、または依頼側だけと決めつけると、対処が遅れる恐れがあります。データの提供元、構築の担当、運用の担当に分けて状況を確認し、責任の所在を事実にもとづいて整理しましょう。感情的な対立を避けるうえでも有効です。
AIモデルの精度が想定に届かない場合の確認点
構想策定や課題の洗い出しの段階で決めた目標に対して、構築したAIモデルの精度が届かない場合があります。原因の候補と、確認する順番を整理します。次の表は、構築した成果物を見直す際の目安として使ってください。
| 原因の候補 | 確認すること |
|---|---|
| 学習データの量や質 | 対象業務を代表するデータが含まれているか |
| 評価の方法 | 精度の測り方が目標と合意されているか |
| 業務条件の変化 | 学習時と現在で入力の傾向が異なっていないか |
構想策定の段階で目標の精度を決める
構想策定の段階で、どの程度の精度があれば業務に使えるのかを決めておくことが大切です。目標が曖昧なままだと、完成後に「想定に届かない」という認識の食い違いが生じる場合があります。支援会社にも、基準の確認を依頼しておきましょう。
目標は、業務への影響をもとに設定しましょう。例えば、誤りを人が修正する手間が許容範囲に収まるかという観点で、支援会社と数値や基準を合意しておくと、後の評価が容易です。目標は文書にして残しましょう。
課題の洗い出しと精度のずれを確かめる
課題の洗い出しが不十分だと、実際の業務で起こる例外が学習データに含まれず、想定外の入力で精度が下がる場合があります。現場の担当者からの聞き取りが、重要な材料です。聞き取りの結果は、支援会社にも共有してください。
対象とする業務の範囲や、除外する条件も明確にしておきましょう。AIが得意でない処理を無理に任せると精度が安定しないため、人が対応する範囲との線引きを検討する必要があります。任せる範囲は、段階的に広げるのも一案です。
精度の測り方を支援会社と合意する
精度の測り方には、全体の正解率だけでなく、誤りの種類ごとの割合を見る方法もあります。業務で重大な誤りが許されない場合は、その種類の誤りを重点的に確認する必要があります。業務ごとに許容できる誤りの範囲を、事前に話し合っておきましょう。
評価に使うデータは、学習に使っていないものを用意するのが基本です。評価の結果を報告書で受け取り、基準に届かなかった場合の改善策と費用の負担を事前に決めておきましょう。評価のやり直しの条件も、あわせて確認してください。
PoCとデータ整備で起こるエラーと遅れ
PoC（実証実験）や学習データの整備では、処理のエラーや作業の遅れが起こる場合があります。原因を切り分けながら、対処を進める手順を確認します。作業の遅れにも触れながら、依頼側が事前に準備できる点も見ていきましょう。
PoCの処理でエラーが出る要因
PoCの実施中にエラーが出る場合、原因はデータの形式、システムの設定、処理量の上限など複数あります。想定していない形式のデータが含まれると、処理が途中で止まる場合があります。エラーの表示だけでは、原因を判断できないケースも見られます。
エラーが出たときは、画面の表示、発生時刻、直前の操作を記録して支援会社に共有しましょう。検証用の環境で再現するか確認し、本番の業務データへの影響がないかも見ておくと安心です。作業を止める判断の基準も、決めておきましょう。
学習データの整備と前処理が遅れる理由
学習データの整備や前処理は、AIの精度に直結する作業です。表記の統一、欠損の補完、不要な項目の削除などに時間がかかり、依頼側のデータ提供が遅れると、全体の進行に影響する場合があります。作業量の見積もりを、早めに共有しましょう。
個人情報や機密情報が含まれるデータは、加工や持ち出しの手続きにも時間を要します。誰が何をいつまでに用意するのか、分担と期限を最初に決めておくと、遅れを抑えられます。進捗は、定例会で確認すると見落としを防げます。
データの反映の遅れを確認する手順
整備したデータが学習や検証に反映されていない場合は、まず取り込みの履歴を確認します。更新したデータが対象に含まれているか、古い版が使われていないかを、支援会社に確かめましょう。更新の日付も、あわせて見ておくと確実です。
反映の状況を共有できる管理表を用意すると、状況を把握しやすくなります。誰が見ても同じ状態が分かる形にしましょう。未処理のデータがあるときは、再実行できるか、その費用と時間はどの程度かも、契約の前に確認しておきましょう。
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モデル構築で不具合が見つかったときの対処
モデルの構築や精度の改善を進める過程でも、プログラムの不具合が見つかる場合があります。切り分けと修正を円滑に進めるため、検収や契約の考え方をあわせて確認します。納品の前後で依頼側が何をするかを、順に整理します。
バグの切り分けはデータ、処理、環境で行う
バグとは、プログラムの誤りによって意図しない動作が起こる状態です。AIの不具合では、データの問題、処理の誤り、実行環境の差異のどれに原因があるのかを、順に確認していく必要があります。切り分けの記録は、再発時にも役立ちます。
同じ入力で結果が再現するかを確かめると、原因の見当がつきます。結果が毎回異なる場合は、その旨も伝えましょう。開発環境では動作するのに本番環境でのみ不具合が出る場合は、設定やライブラリの違いが関わっている可能性があります。
検収で再現を確認する
検収とは、納品された成果物が契約で定めた条件を満たしているか、依頼側が確認する作業です。納品後に確認を始めると、期限を過ぎてしまう場合があります。検収の項目と合格の基準を、納品前に支援会社と合意しておくことが大切です。
確認用のデータは、依頼側でも用意しましょう。代表的な入力に加え、例外的な入力でも動作するかを試し、結果を記録しておくと、不具合が見つかったときの根拠として役立ちます。記録は、支援会社との協議にも使えます。
修正対応の範囲を契約で決める
納品後に不具合が見つかった場合の修正が、無償なのか有償なのかは、契約の内容で異なります。成果の完成を約束する契約か、作業の遂行を約束する契約かで、扱いが変わる場合があります。契約の種類は、事前に確認しておきましょう。
修正の対応期間、受付の方法、再発防止の報告の有無も確認しましょう。経済産業省のAIの利用・開発に関する契約チェックリストでは、開発型の留意点が整理されており、確認項目の参考にできます。契約の前に、法務部門とも内容を共有しておきましょう。
出力の確認とガイドラインで備える運用
機能エラーをゼロにすることは難しいため、起こる前提で運用を整えることが大切です。確認する三つの観点を、次の一覧にまとめました。公的な資料も活用しながら、契約を結ぶ前の段階で社内の関係者へ共有しておきましょう。
- ■出力の確認
- 誤りに気づいて修正する、人の確認工程があるか
- ■情報の取り扱い
- 個人情報や機密情報を渡す範囲が決まっているか
- ■公的な指針
- AI事業者ガイドラインの考え方と整合しているか
出力を人が確認する工程を組み込む
生成AIの出力は、人が内容を確認してから業務に使う運用が基本です。重要な判断や外部への発信に使う場合は、確認者と確認の観点を決め、確認の記録を残すようにしましょう。確認の負担が大きい場合は、対象を絞る方法もあります。
誤りを見つけたときの報告先と、修正の手順も定めておきます。同じ種類の誤りが続く場合は、入力の仕方や参照させる情報を見直し、支援会社に改善を相談できる体制にしておくと安心です。誤りの事例は、社内で共有しておきましょう。
調査のために共有するデータの範囲を決める
原因の調査では、入力や出力の記録を支援会社と共有する場面があります。記録に個人情報が含まれる場合、利用目的の範囲内で扱う必要があります。個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しており、事前の確認を促しています。
入力した情報が学習に使われるのか、保管や削除はどうなるのかを、支援会社に確認しましょう。取り扱いの条件を契約書に明記しておくと、不具合の調査で情報を共有する際にも判断しやすくなります。
AI事業者ガイドラインで出力の確認方針を整理する
経済産業省と総務省が公表しているAI事業者ガイドラインは、AIの開発者、提供者、利用者に向けた考え方を示しています。安全性やアカウンタビリティ、透明性などの原則が整理されており、依頼側が確認する項目の参考にできます。
ガイドラインは改定される場合があります。最新の版は公式サイトで確認しましょう。
支援会社に、精度の評価や出力の確認について、どのような方針で取り組んでいるかを質問してみるのも有効です。回答の内容は、社内の判断材料として記録に残しておきましょう。
精度や出力の確認方法を相談できる支援サービス
機能のエラーに備えるには、精度の評価や出力の確認を、支援会社とどう進めるかが大切です。ここでは、開発や運用の観点から確認できる支援サービスを紹介します。
pluszeroのAI開発
- AI開発だけでなく、上流から下流までワンストップで対応可能
- 企業規模・分野を問わず、様々な事業課題の相談が可能
- 自然言語処理に注力し、研究開発を通して技術の進展を牽引
株式会社pluszeroが提供する「pluszeroのAI開発」は、データ分析やモデリング、AIソリューションの開発を依頼できるアウトソーシングサービスです。自然言語処理や画像・動画処理、異常検知などの開発領域が示されており、課題に応じた相談ができます。
モデルの精度や出力の誤りが気になる場合は、評価の方法と、基準に届かなかったときの改善の進め方を確認しましょう。対応できる範囲と進め方は、問い合わせの際、個別に確認しましょう。
neoAI Chat/Work
- 安心して社内データを活用できる高セキュリティ環境
- RAGと豊富なAIエージェントで高精度なアウトプットを出力
- 調査・分析・資料作成など、幅広い業務が入れるだけで完結
株式会社neoAIが提供する「neoAI Chat/Work」は、RAGで社内の規程やマニュアルなどを参照して回答を作る、法人向けの生成AIプラットフォームです。管理画面で利用状況を確認でき、活用が進んでいない部署には研修やハンズオンで対応するとされています。
出力に誤りがあった際に、参照した情報や利用の記録を確かめられるかが確認点です。誤りが見つかったときの対処の進め方や、修正にかかる対応の範囲も、依頼前に質問しておきましょう。
AI導入支援サービス （deep consulting株式会社）
- AIエンジニアとデータサイエンティストが最先端技術を提供
- PoCのみなどスポット的なコンサルティングにも対応
- 自社でAI開発できる体制づくりを支援
Liaro生成AI導入支援サービス （株式会社Liaro）
- 商品・業務特性にあった、貴社にカスタマイズした生成AIを開発
- 医薬品、アパレル、食品、不動産など幅広い分野での成功事例あり
- 本稼働後もサポート！AIモデルの精度やUXを継続的改善
AIコンサルティングに関するよくある質問
AIコンサルティングの機能のエラーについてよくある質問と回答をまとめました。
- ■Q1：出力に誤りがあったとき、支援会社にどう伝えますか？
- A：入力した内容、出力された結果、期待した結果、発生した日時を記録して共有しましょう。同じ入力で再現するかも確認すると、原因がデータにあるのか設定にあるのかを切り分けやすくなります。
- ■Q2：精度が想定に届かない場合、追加費用はかかりますか？
- A：改善作業の扱いは、契約の内容によって異なります。目標とした精度、評価の方法、基準に届かなかったときの対応と費用の負担を、契約前に書面で確認しておきましょう。
- ■Q3：ハルシネーションはなくせますか？
- A：誤りが含まれる可能性があることを前提に、運用を設計するのが現実的です。人による確認の工程、参照させる情報の整理、誤りの報告手順を整え、支援会社に改善を相談しましょう。
- ■Q4：検収では何を確認すればよいですか？
- A：契約で定めた条件を満たしているかを、代表的な入力と例外的な入力の両方で試して確認します。結果は記録に残し、不具合があった場合の修正対応の範囲も、あわせて確かめましょう。
まとめ
AIコンサルティングの機能エラーは、精度の不足、出力の誤り、処理のエラー、データ整備の遅れ、モデル構築時のバグなど、複数の形で現れます。原因は一つに限られないため、症状を記録して切り分けることが大切です。
依頼前に精度の基準、検収の条件、修正の範囲を合意しておきましょう。複数のサービスの資料請求を行い、自社にあう依頼先を比較してみてください。
