AIの答えを、そのまま信じないためにやっていること

重要ポイント

• コード: 型チェック・静的解析＋実データ突合
• 文章・情報: 一次情報までさかのぼって確認
• 特に注意: 数値・固有名詞

Q. コードの場合、どう確認していますか？

A. 型チェックや静的解析のツールを必ず通し、さらに実際のデータで結果を突き合わせます。見た目上は動いていても、型が合っていない、想定外の値で壊れる、といった問題は静的な検証で初めて見つかることが多いです。

Q. 文章や情報についてはどうですか？

A. AIが提示した内容をそのまま使うのではなく、その根拠となる一次情報までさかのぼって確認します。特に注意しているのは数値と固有名詞です。統計の数字、法令の条文番号、企業名や制度名は、AIがもっともらしく、しかし実際には誤った内容を生成してしまう典型的な領域です。

Q. なぜ、この2つに特に注意しているのですか？

A. 数値や固有名詞は、間違っていても文章としては違和感なく読めてしまうからです。文章全体の流れが自然だと、細部の誤りに気づきにくくなります。だからこそ、この部分だけは意識して確認する習慣が必要だと考えています。

Q. これは特別な技術なのですか？

A. いいえ、特別な技術ではなく、地道な確認作業の積み重ねです。しかしAI導入で失敗している企業の多くは、まさにこの確認の工程を省略してしまっています。

Q. このルーティンを、AIに詳しくないスタッフにも徹底させるには、どうすればいいですか？

A. チェックリストとして明文化し、確認する項目を具体的に示すことが効果的です。「数値と固有名詞は必ず一次情報で確認する」のように、誰が見ても同じ基準で判断できる形にしておくと、組織全体に浸透しやすくなります。