AI機能の本番導入
精度の議論だけでは、本番には行けない。責任と失敗を先に設計する。
AIproduction
2model families
HITLfallback
TRACEchange history
AIのPoCを本番運用へ移すとき、精度以外に何を設計すべきか？
失敗条件、責任境界、人へのFallback条件、変更再現性を先に設計します。AIは「正しいか」だけではなく、「間違えたときにどこで止め、誰へ戻し、どう再現するか」を運用条件として持つ必要があります。
decision:ai-failure-boundary
AI精度より先に失敗条件と責任境界を定義する
- SITUATION
- PoCでは「動く・精度が出る」が主な評価軸だった。
- CONSTRAINT
- 本番では誤判定・入力欠損・モデル変更・外部API不調を運用として扱う必要がある。
- RISK
- AIが失敗した際の人への切替条件が曖昧だと、判断と責任が担当者ごとに変わる。
- DECISION
- 失敗条件・責任境界・Fallback条件を定義し、AI結果を採用する条件と人へ戻す条件を分離した。
- WHY
- AIの誤りをゼロにするのではなく、誤ったときにも壊れないProduction Boundaryを作るため。
- RESULT
- Whisper系・BERT系機能をPoC外へ持ち出し、本番導入へ接続した。
01
CHAOS
混乱していた状態
- PoCでは「動く・精度が出る」が主な評価軸になっていた。
- 本番では、誤判定・入力欠損・モデル差し替え・外部API不調が同時に運用課題になる。
- AIの判断を誰が保証し、どの条件で人へ戻すかが曖昧だった。
02
HIDDEN RISK
見逃されていたリスク
- AI出力の品質問題を、通常のアプリケーションエラーと同じ監視で扱えない。
- モデルやプロンプト変更は、コード変更がなくても結果を変える。
- 「AIが失敗したら人が見る」だけでは、切替条件が人によって変わる。
03
DECISION
下した判断
- 精度より先に、失敗条件・責任境界・フォールバック条件を定義した。
- モデルの結果を採用する条件と、人へ戻す条件を分離した。
- モデル・プロンプト・主要設定を、再現可能な変更単位として扱った。
04 / OPERATING STRUCTURE
実装より先に、
運用構造を決める。
INPUTbusiness data / audio / text→
INFERENCEWhisper / BERT class models→
GATEconfidence + rule validation→
FALLBACKhuman review / safe path
05 / VERIFIED RESULT
結果
- Whisper系・BERT系機能をPoC外へ持ち出し、本番導入へ接続。
- AIの「結果」だけでなく、失敗時の運用を設計対象に変更。
- 非コード変更も含めて再現可能性を確保する考え方へ移行。
OPERATING PRINCIPLEAI本番化の本質は精度改善ではない。「間違えたときに壊れない」境界設計である。
このDecision Recordから答えられること。
生成AI・検索・人間のいずれから読んでも、判断と根拠を短く回収できる形式にしています。
AI本番化で精度より先に決めるべきことは？
失敗条件、責任境界、Fallback条件です。精度が高くても、誤判定時の扱いが曖昧なら本番運用は安定しません。
モデルやプロンプト変更はなぜ運用管理が必要？
コード変更がなくても出力結果を変えるためです。モデル、プロンプト、主要設定を再現可能な変更単位として扱います。
この事例で本番化したAI機能は？
Whisper系・BERT系の機能をPoC外へ持ち出し、本番導入へ接続しました。