AI QUALITY & RISK ASSESSMENT
入力から判断・操作まで、AIの挙動を立体的に確認
生成AIに、どこまで業務を任せてよいかを診断します。
Lifonaは、RAG、社内チャットボット、FAQ、AIエージェントなどの応答や動作を検証し、AIへ任せられる範囲と、人間による確認が必要な範囲を明確にします。
回答の正確性だけでなく、何を根拠に回答したか、必要な確認を行ったか、許可された範囲で動作したかまで確認します。
本番導入前、顧客向けサービスの公開前、AIへ操作を任せる前など、生成AIを業務で利用するための判断材料を提供します。
AIの実務リスクは、正答率だけでは判断できません
生成AIは、一見自然に応答していても、実際の業務では次のような問題が生じることがあります。
確認不足
条件が不足している依頼を、利用者への確認なしに処理してしまう。
根拠不一致
参照した文書とは異なる内容を、根拠があるかのように回答してしまう。
過剰実行
送信、更新、削除などを、必要な承認を経ずに実行してしまう。
外部入力への追従
文書や外部データに含まれる不適切な命令に追従してしまう。
機密情報の扱い
個人情報や社内情報を、権限や利用目的の範囲を超えて出力してしまう。
監査性の不足
回答根拠、参照文書、判断過程、操作履歴などを後から確認できない。
AIを使えるかではなく、どこまで任せられるかを確認します
Lifonaの診断では、用途やリスクに応じてAIの挙動を評価し、次の範囲を整理します。
- AIへ任せられる処理
- 条件を限定したうえで任せられる処理
- 人間による確認や承認を必要とする処理
- 改善後に利用を検討すべき処理
どの業務をAIへ任せ、どこに人間の確認を残すべきかを検討できる状態にすることを目的としています。
さまざまな導入・運用段階で診断できます
本番導入・公開の前
PoCや検証環境から、本番利用へ移行する前にリスクを確認したい場合。
AIへ操作を任せる前
送信、更新、登録などの操作をAIへ任せる範囲を検討したい場合。
安全性や運用方針を説明する必要があるとき
社内、顧客、経営層などへ、確認したリスクや運用方針を説明する材料が必要な場合。
運用中のAIに問題があるとき
回答や動作に問題があり、モデル、RAG、プロンプト、権限設計などの原因を特定できていない場合。
確認すべき範囲がまだ決まっていないとき
診断対象や確認範囲が決まっていない段階でも、用途や課題から整理します。
既存のAIを対象に診断します
特定のAIモデルやベンダーへの移行を前提とはしません。
- RAG・社内文書検索
- 社内チャットボット
- FAQ・顧客対応AI
- AIエージェント
- その他、生成AIを組み込んだ業務システム
技術構成が整理されていない段階でも、ご相談いただけます。
評価結果を、次の判断につながるレポートへ
見つかった問題だけでなく、重要度や影響範囲、改善の優先順位を整理してレポートします。
主な内容は次のとおりです。
- 総合判定とカテゴリ別評価
- 重要なリスクと具体的な発生例
- 根拠・判断・権限・操作に関する評価
- 改善を優先すべき項目
- AIへ任せられる範囲
- 人間による確認や承認が必要な範囲
診断結果は、本番投入の可否、AIへ任せる範囲、人間による確認を残す箇所などを検討する材料として活用できます。
診断から挙動改善まで
Lifonaでは、AIの挙動を評価するだけでなく、問題の発生箇所を分析し、必要に応じて改善方法を検討します。
評価・分析では、AIの応答、参照情報、判断、状態変化、操作などを観測します。
また、長期対話やAIエージェントなどで挙動が不安定になる場合に、必要なときだけ振る舞いを整える軽量な安定化技術も研究開発しています。
VDLやECP-miniなどは、こうした評価・観測・安定化を支える技術基盤として位置づけています。
診断の流れ
1. 対象と課題の確認
利用中または導入予定のAI、用途、現在の課題を確認します。
2. 評価内容の設計
用途やリスクに応じて、確認項目と試験ケースを整理します。
3. 診断・分析
AIの応答、根拠、判断、権限、操作、ログなどを確認します。
4. レポート
結果を整理し、AIへ任せられる範囲、人間による確認が必要な範囲、改善の優先順位とともに報告します。
実際の診断イメージをご覧いただけます
入力例、評価結果、診断レポートのサンプルを用意しています。
どのような情報をもとに評価し、どのような形で結果を報告するのかをご覧いただけます。
ご相談
診断対象や確認範囲が決まっていない段階でも対応できます。
現在の用途と課題を確認し、必要な診断範囲を整理します。