品質管理

AIの誤りを減らす「修正履歴」の残し方

間違いをその場で直すだけで終わらせず、次の判断精度へ変える方法です。

経営者

AIに何度も同じ間違いを直させている。

人事・DX担当者

修正内容だけでなく、なぜ誤りなのかを残していますか？

経営者

直した結果だけ伝えていた。

人事・DX担当者

判断理由まで残せば、次の類似作業で同じ失敗を避けられます。

経営者

では、最初に何から着手すればいい？

人事・DX担当者

誤りを事実・条件・表現・表示に分類する。そのうえで、正解と修正理由を対で残す。ここまでを最初の一単位として実行します。

経営者

一度仕組みを作れば、あとはAIに任せてよいのか？

人事・DX担当者

いいえ。変更対象と変更禁止箇所を指定する。さらに、同条件の別箇所も横断確認する。結果を人が確認し、次の対話へ判断を引き継ぎます。

御社でも、似た問題が起きていませんか？

間違いをその場で直すだけで終わらせず、次の判断精度へ変える方法です。

なぜ、この問題が起きるのか

正解だけを上書きし、誤りの原因と採用基準がAIに渡っていません。

永盛式では「違う」で終えず、事実誤認、条件違反、表現不適合、画面未確認など原因を分類します。その後は修正範囲を限定し、直していない箇所を壊させません。

御社の業務、判断基準、利用環境に合わせて、教材・演習・確認方法・講師を個別に組み合わせます。

次の一歩

現在の導入状況や現場の悩みをお知らせください。教材購入を決めていない段階でもご相談いただけます。研修内容に適した専門講師もご案内します。