AI ツールは、信頼できるようになる前から魅力的に見えます。整った結果が証明するのは、1つの入力から1つの受け入れ可能な出力が出たことだけです。自動化には、タスク境界が安定し、失敗が見え、誤った結果が後続処理を壊さず復旧できるという強い証拠が必要です。
評価はモデル比較より前に始めます。まずツールが行ってよいことを定義します。
タスク契約を固定する
次の4点を書き出します。
- 使用してよい入力事実
- 必須の出力項目
- 捏造してはいけない主張や変換
- レビュー担当者が結果を承認する条件
商品説明ツールは入力事実を整理できますが、素材、認証、性能、顧客効果を作ってはいけません。SQL デバッガーは問題候補を説明できますが、Schema がなければ Schema 依存の主張を条件付きに保つ必要があります。
境界がなければ評価は好みの比較になります。流暢でも別のタスクを解いている出力が高く評価されてしまいます。
境界ケースより先に代表例を試す
実際の利用を表す少数の通常例から始めます。目的は契約の一貫性を確かめることで、珍しい失敗をすぐ探すことではありません。
出力要件を固定し、入力事実だけを変えます。必須項目、入力事実の保持、根拠のない主張、指定形式を直接確認します。
通常例が通ってから、欠損、矛盾、長文、曖昧な指示、拒否すべき内容を追加します。
決定的チェックと判断を分ける
見出しの有無、JSON Schema の適合、主張が入力に存在するかは正確に判定できます。一方、要約が重要な注意点を保つか、視覚 Brief が意図した雰囲気か、説明が読者に有用かは人の判断が必要です。
決定的失敗は自動的に承認を止めます。主観評価は、担当者、ルーブリック、証拠を残し、他者が判断を追跡できるようにします。
成功だけでなく失敗動作を試す
ワークフローへ入れる前に、既知の失敗を少なくとも1回起こし、部分出力が完成品として後段へ渡らないことを確認します。
安全な失敗は次を答えられます。
- 何が失敗したか。
- どの入力・成果物がまだ有効か。
- 最小の再試行操作は何か。
復旧方法が「全部やり直す」だけなら、まだワークフローノードにはできません。
自信ではなく証拠を昇格する
公開する主張が収集済み証拠と一致したときだけ、ツールを Demo から評価済みに進めます。少数の管理された例は狭い主張を支えますが、普遍的精度、稼働率、無関係なタスク間ランキングまでは証明しません。
この節度は製品設計です。利用者に依存可能な範囲を示し、開発者に観測すべき状態を示し、未検証の出力を自動化が増幅するのを防ぎます。