AIエージェント基礎
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次テーマ予測を正式登録から分離する—仮説を安全に扱うデータ設計
Category : AIエージェント基礎最近の運用記録をもとに、AIが出した次テーマ候補を即座に正式テーマへ入れると、未検証仮説が本番評価を汚すという…
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高コストモデルが常に高品質とは限らない—影運転で確かめる選定原則
Category : AIエージェント基礎最近の運用記録をもとに、高価なモデルや高い推論設定を選べば、自動的に業務品質も上がると思い込みやすいという課題…
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評価カテゴリ別の一致度を見る—総合点では隠れるLLMの弱点
Category : AIエージェント基礎最近の運用記録をもとに、総合点の一致が高くても、カタリストやリスクなど特定カテゴリだけ不安定な場合があるという…
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予定件数・起動件数・完走件数を分ける—日次AIバッチの数字の読み方
Category : AIエージェント基礎最近の運用記録をもとに、100件体制という計画値と、実際に起動・完走・保存した件数を混ぜると障害を見逃すという…
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