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AXを実現するマインドセット

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October 17, 2025
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 AXを実現するマインドセット

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Kawabata Kazuki

October 17, 2025
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  1. プロセスの変遷:例えばこれがこうなる DX 1. 人が:探す 2. 人が:読み込む 3. 人が:わかる 4. 人が:活用する

    AX 1. AIが:探す 2. AIが:読み込む 3. AIが:わかる 4. AIが:まとめる 5. 人が:確認する 6. 人が:活用する ノ ウ ハ ウ 活 用 1. 人が:メールを探す 2. 人が:メール読み込む 3. 人が:請求書判定する 4. 人が:請求書をダウンロードする 5. 人が:請求書サービスに取り込む メ I ル 請 求 書 取 込 1. AIが:メールを探す 2. AIが:メール読み込む 3. AIが:請求書判定し、ファイル DL 4. 人が:確認する 5. 人が:AIにフィードバックする
  2. AXにおける重要な指標:精度 /速度/コスト 精度 フォーマット、内容を期待したアウトプットを 100とした 時の評価 速度 プロンプト実行時に、 LLMがアウトプットを出すまでの リードタイム

    コスト プロンプト実行した際の LLM API実行コスト 1つのタスク・ 1つのプロンプト・ 1つのAPIだとトレードオフ構造 ただし、切り抜ける方法はある
  3. 処方箋:コストは本当にそのままでいいのか 問い:そのモデルじゃないとそのタスクは実行できないのか? a. マイクロタスクに分割し、小さなモデルで実行できるようにならないか? i. 1番大きなモデルでやってるタスクを 3つにわけて、いちばん小さなモデルで回し た方がコスト効果は絶大 ii. タスクを細分化&可視化することで

    UX上の体験も改善できる可能性がある b. 部分的なタスクを得意なモデルに分けることも可能 i. 各モデルのアウトプットを JSON化(Structured Outputとかを利用し) ii. 次のプロンプトに回すなど。 c. データキャッシュを使って不必要に処理されないようにする