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目標の達成のために自律的に行動するAIシステムです。業務ではAIが手順を自ら決定し、検索や社内システムを操作しながら複数の作業を処理する形で利用されます。例外の多い業務に適する一方、権限の範囲、人の確認、ログ、費用の上限を定めてから委任します。
成熟度: 登場期
データから規則性を学習させ、需要予測や異常検知、分類などをさせる技術です。予測用のモデルを構築するのは、集計やルールによる予測からの改善分の価値が、データの整備と運用中の監視・再学習にかかる費用を上回るときです。
成熟度: 定番
指示に応じて文章や画像、プログラムを生成するAIです。下書きや要約の時間を削減できる一方、出力は確率的で正確性は保証されず、確認工程と入力制限の設計が導入の条件になります。
成熟度: 普及中
大量の文章から語の並びの傾向を学習し、指示に応じて文章を生成するモデルです。システムから呼び出すAPIでは主に処理した文章量で課金され、処理できる量と知識の時点に上限があるため、自社の業務の実例で比較して選定します。
成熟度: 普及中
生成AIが事実と異なる内容や存在しない出典を、もっともらしく生成する現象です。誤りがないことは保証できないため、誤りの影響と発見のしやすさに応じて確認の重さを決定します。
成熟度: 普及中
学習済みのAIモデルを追加の学習で特定の作業に適合させる方法です。分類や書式、口調のばらつきを低減できる場合があります。プロンプトの工夫では出力が安定せず、学習データと評価を維持できる作業に採用し、維持できない作業には採用しません。
成熟度: 定番
AIが処理する文章や画像に混入させた指示で、本来の指示や制限を無視させる攻撃です。プロンプトの工夫や入力の選別だけで確実に防止できるとは限らず、権限と外部への送信手段をシステム側で限定し、重要な操作の前に人が確認する設計で被害を軽減します。
成熟度: 普及中
質問に関係する資料を検索で抽出し、その内容とともに生成AIへ入力して回答を作成させる仕組みです。回答の精度は資料の整備、検索の質、モデルやプロンプトの設計に左右され、資料の更新と権限の管理が継続的に必要です。
成熟度: 普及中
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