生成AIを使ったプロジェクトにおいて、その価値を最大限に活かすためには、大きなビジネスシステムフィッティングサイクルと、小さいAIシステム精度改善サイクルの2つが重要です。ビジネスシステムフィッティングサイクルは、AIが実際のビジネスに適応し価値をもたらす連携ステップで成り立ちます。
AI精度改善サイクルでは、運用データに基づき、人のチェックを通じてモデルの精度を上げることにフォーカスします。このサイクルで、データの正確性を評価し、必要に応じてモデルの更新を行います。
これらのサイクルを通じて、AIは学習し、ビジネスに根ざした有用なツールへと進化していくのです。
出典 : 生成AI時代のデータ構造化 ～マルチモーダルLLM活用による画像＆テキスト抽出実践～ – AI事業 – マクニカ https://www.macnica.co.jp/business/ai/blog/146506/
