AI技術ガイド
チャットボットが『分かりません』と答えるべき時をどう見分けるか
答えられない質問に正しく『分かりません』と言えたかも、チャットボットの精度のうちに数える必要がある。自社の検証でこの指標が100%だったことの意味と限界を整理する。
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チャットボットの回答を公開前に何で検査するか
公開前に回答を検査する仕組みは、無料の機械照合と有料の盲検を分けて使う。自社の検証で出た『幻覚率0%』という数字を、標本数とセットでどう読むべきかを整理する。
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チャットボットを自動化していい範囲、してはいけない範囲
問い合わせ対応チャットボットで、どこまでを自動応答に任せてよいかの線引きは業種を問わず同じ基準で引ける。小型LLMがFAQを無視して一般知識で答えた自社の実例をもとに整理する。
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生成AIの事故対応手順｜個人情報保護委員会の漏えい等報告を確認する
報告手続きが定めているのは「漏えい等が起きた後」の話である。その手前で異常に気づけるかどうかは、また別の問題として残る。
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生成AIの委託先管理｜契約ガイドラインの構造から考える
契約ガイドラインが整理するのは契約条項の論点であり、委託先にどこまでシステムを開放するかは別に設計する必要がある。両者の関係を整理する。
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生成AIのログと監査｜何を残せば後から追えるか
「検索結果のログ」と「実際に使われた根拠のログ」は別物である。ガイドラインが求めるトレーサビリティを、具体的な記録項目にどう落とすかを考える。
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生成AIの出力検証責任｜ガイドラインの要請に自社の公開前検査はどう応えているか
ガイドラインが求める「検証可能性の確保」を、文書としてではなく機械的な手続きとしてどう持つか。自社の公開前検査を例に考える。
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生成AIの業界別ルール｜文部科学省と金融庁の公式サイトを確認する
「業界別の生成AIガイドライン」を一律に語ることはできない。文部科学省と金融庁の公式サイトを実際に開くと、扱いの差がそのまま見えてくる。
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EU AI Actと日本企業｜義務の発効時期は1つではなく4段階ある
EU AI Actは「2026年8月に施行」という1点の理解だけでは足りない。第113条は、禁止行為・汎用AIモデル関連義務・大半の義務・製品組み込み型の義務を、別々の日付で適用開始としている。
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個人情報と生成AI｜入力した情報はどこに、どう残りうるか
個人情報保護委員会が指摘する出力段階のリスクと、社内RAGの索引を消しても生成物に残るという構造は、別の経路の問題である。両方を見て初めて全体像に近づく。