設計と責任
利用者、モデル、プログラム、外部サービスの役割と重要経路を定義。
SENXOS / ENGINEERING
システムの動作に、明確な根拠を。
データ、権限、連携、テスト、導入を確認可能な設計にまとめ、納品と改善を支えます。
エンジニアリング方針
01業務データ取り込み追跡可能
02AI による理解・候補生成確率的推論
03決定論的ルール検証ルールによる制御
04人による確認・監査追跡可能
AI が情報を読み解き、ルールと業務フローで確認する。
データと権限
役割と範囲でアクセスを設計し、重要操作に許可と記録を。
テストと評価
代表データと例外で検証し、AI出力は別途評価。
APIと障害対応
タイムアウト、回数制限付き再試行、重複処理を定義。
導入と運用
設定、公開、ログ、復旧を整理し引き継ぎを支援。
保守と改善
フィードバック、障害、負荷から改善し影響を記録。
技術の前にデータの境界を定義する
データ、安全性、導入方法は設計の一部です。以下は事前確認事項であり、認証や法令適合の保証ではありません。
モデルとデータの流れ
外部モデルへ送信するデータ、匿名化の必要性、提供元のデータ利用条件を確認。
導入と権限
クラウド・専用環境の条件を評価し、役割、ツール権限、重要操作の承認を定義。
ログと保存期間
操作・エラー記録、閲覧者、保存期間、削除責任を合意。
初回の連絡
課題と業務概要のみを共有してください。パスワード、API キー、顧客個人情報、本番データは送信しないでください。
よくあるご質問
外部AIにデータを送りますか。
モデルと導入条件によります。送信可能な範囲、マスキング、社内保持を決め、提供元の処理条件を確認します。
AIの誤回答にどう対応しますか。
出典、代表データでのテスト、規則を組み合わせ、不足や重要操作は人が確認します。
データ不足や同期失敗はどう扱いますか。
検査、停止、回数を限定した再試行と通知を定め、推測による補完はしません。
ソースコードと保守はどうなりますか。
コード、資料、第三者ライセンス、導入と保守の責任・費用を事前に確認します。
次のプロジェクトを、明確な要件から。
目標、現在の業務、改善したい点をお聞かせください。要件を整理し、実現性を検討したうえで、適した開発方針をご提案します。