【要約】業務自動化にAIを使って、AIに対する考え方が変わった話 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者が非構造化データを扱う際、従来のルールベースでは例外処理のコストが膨大になる。一方で、AIに全工程を委ねる設計を採用すると、実運用において以下の課題に直面する。
- ・出力が確率的であり、安定性に欠ける。
- ・レイテンシとトークンコストが増大する。
- ・エラー原因の特定が困難なブラックボックスとなる。
- ・回帰テストや監査が難しくなる。
// Approach
著者は、ワークフローの骨格をコードで構築し、AIを特定のノードとして配置する手法を提唱する。
- ・決定論的な処理（計算、検証、ルーティング）はコードで行う。
- ・曖昧な処理（意図分類、情報抽出、要約）にAIを割り当てる。
- ・AIの出力をコードで検証し、不確実な場合は人間へ回す。
- ・AIに渡す前に、コードでHTMLのノイズを除去する。
// Result
AIを「提案者」、ワークフローを「決定者」と定義することで、実運用に耐えうる設計が可能になる。
- ・プロトタイプ開発の高速化と試行錯誤のコスト低減。
- ・非構造化データ処理におけるコストとレイテンシの制御。
- ・デバッグ容易性と監査性の確保。
- ・自動化対象となる業務範囲の拡大。
Senior Engineer Insight
> AIを「不確実なコンポーネント」として扱う設計が肝要だ。プロンプトにロジックを詰め込まず、境界を明確にすべきである。AIは提案に留め、最終判断はコードや人間が行う設計が、スケーラビリティと信頼性を担保する。実戦投入時は、AIの出力をSchema validation等で厳格に縛る必要がある。