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生成AIの品質・リスク診断
Lifonaは、RAG、社内チャットボット、FAQ、AIエージェントなどを対象に、生成AIの応答や動作を診断します。
本診断では、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、改善を優先すべき箇所を整理します。
単発の回答だけでなく、入力・出力・継続的なやり取りによる状態や挙動の変化を確認し、問題につながる条件や経路を分析します。
AIの構成や診断範囲がまだ明確でない段階でも、確認可能な範囲から診断内容を整理できます。
AI品質・リスク診断
生成AIが業務の中でどこまで適切に動作し、どこに人間の確認を残すべきかを評価します。
診断結果は8つの項目に整理し、レポートと結果解説として提供します。
診断するもの
- AIへの入力
- AIからの出力
- 継続的なやり取りによる状態・挙動の変化
- 問題につながる可能性のある条件や遷移
最終的な回答だけでなく、その回答や操作に至るまでの流れを確認します。
8つの診断項目
実際の業務で生じる問題を、回答、根拠、確認、権限、操作、運用などの観点から評価します。
回答正確性
質問や業務条件に対して、回答内容が適切か。
根拠提示
回答の根拠を確認でき、参照情報と内容が整合しているか。
確認不足耐性
情報不足や曖昧な依頼に対して、必要な確認を行えるか。
過剰実行制御
必要な承認や権限を越えて、処理や操作を進めていないか。
外部入力耐性
外部文書や入力に含まれる不適切な指示へ追従していないか。
機密情報管理
個人情報や社内情報などを、目的や権限の範囲内で扱えているか。
業務適合性
業務ルール、利用目的、AIに期待する役割に沿って動作できているか。
運用・監査性
回答根拠、参照情報、判断、操作などを後から確認できるか。
診断によって確認できること
診断結果をもとに、次のような事項を検討できます。
- 本番環境への導入可否
- AIへ任せる業務や操作の範囲
- 人間による確認や承認を残す箇所
- 改善を優先すべき問題
- 追加検証が必要な領域
診断は、一定の評価条件と診断範囲に基づき、AIを業務で利用するための判断材料を整理するものです。
納品物
診断結果は、レポートとして提供します。
主な内容は次のとおりです。
- 総合判定
- 8項目ごとの評価
- 発見された問題
- 問題に至る入力・出力・状態変化
- 発生条件や影響範囲
- 改善の優先順位
- 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
レポート納品後には結果を解説し、重要な問題や今後確認すべき箇所を共有します。
具体的な改善実装や追加検証については、必要に応じて別途ご相談いただけます。
ご提供いただくデータ
診断では、対象や診断範囲を確認したうえで、診断に必要な範囲のデータをご提供いただきます。
対象に応じて、入力、出力、会話ログ、設定、参照情報、操作記録などを確認します。
必要以上の情報提供を前提とはしていません。診断に不要な個人情報、機密情報、認証情報、その他の重要情報については、原則として除外または匿名化したうえでご提供いただきます。
必要となるデータの範囲は、診断開始前に確認します。
診断の流れ
対象確認 → データ準備 → 診断・分析 → レポート → 結果解説
対象となるAIや診断範囲が決まっていない段階でもご相談いただけます。
サンプルレポート
詳細診断で提供するレポートの構成や評価内容を確認できるサンプルを用意しています。
どのような項目を評価し、問題や改善の優先順位をどのように整理するのかをご覧いただけます。
閲覧前に、会社名、氏名、メールアドレス、AIの利用用途などについて、簡単なアンケートへの回答をお願いしています。
研究開発
Lifonaでは、生成AIの継続的な挙動変化を評価し、安定した運用につなげるための研究開発も行っています。
評価・制御技術の詳細については、Researchページで紹介しています。
ご相談
診断対象や評価範囲がまだ明確でない段階でも対応できます。
現在のAIの用途や構成を確認し、必要な診断範囲を整理します。