【要約】AIにデータを集めさせる前に、3つの検査を決める [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
データ収集をAIに任せる開発者が、不完全なデータが蓄積されるリスクに直面している。AIはコードを即座に生成するが、エラーを無視して処理を続ける傾向がある。これにより、以下のような問題が発生する。
- ・HTTPエラー応答を正常なデータとして保存してしまう。
- ・0バイトのファイルを「取得済み」と誤判定し、再取得をスキップする。
- ・関連する2種類のデータ間で、日付の不一致が生じる。
// Approach
開発者は、AIにコードを書かせる前に、データの整合性を担保するための検査基準を定義する。具体的には、以下の3つの観点でバリデーションを行う。
- ・検査1：予定日数と実ファイル数を比較し、欠損した日付を特定する。
- ・検査2：ファイルサイズを監視し、異常な小規模ファイルを検出する。
- ・検査3：異なるデータソース間で日付の集合を比較し、不一致を抽出する。
- ・AIへの指示：コード作成者ではなく「監査担当」の役割を与え、失敗経路の特定を命じる。
// Result
この手法を導入することで、データ収集フェーズにおける不備を早期に検知できる。ボートレースのデータ収集において、以下の成果が得られた。
- ・欠損日、0バイトファイル、不整合な日付の検出が可能。
- ・AIによる、より厳格なコードレビューを実現。
- ・次ステップのデータ展開・格納工程への確実な橋渡し。
Senior Engineer Insight
> AIによる自動化が進むほど、バリデーションの設計が重要になる。単なる「収集」ではなく「検証」をセットで設計する思想は、大規模なパイプライン運用において必須である。AIに監査担当の役割を与えることで、設計の堅牢性を高められる。