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導入前のLLMマーケティング業務評価

品質と信頼性の意味あるテスト集合を作ります。

要点

評価は明示要件と成果を比較し、都合の良い例だけでなく現実的な失敗を含めます。

印刷した2つの出力を見比べ、ノートパソコンの横で評価シートに記入する様子。

進め方

典型例と難例を集め、採点基準を作り、参照用試験を指示調整から分けます。正確性、完全性、ブランド適合を評価し、版、費用、介入を記録します。

進捗の評価方法

不一致と反復失敗を確認します。平均点は重大な誤りを隠すことがあります。作業、モデル、資料、工程の変更時に再評価します。

判断

許容できない誤りと、確認者が合理的に修正できる欠点を分けます。文体や網羅性が良くても誤った商品主張は公開停止になり得ます。例選定や設定比較の前に停止条件を書きます。

実践課題

通常十二件、難しい六件、確認質問や回答保留が必要な六件を準備します。確認者二人が設定名を見ずに一部を採点し、相違と曖昧な基準を修正してから全体を比較します。別の組は変更終了まで使わず残します。

納品物

入力、必要証拠、採点基準、停止すべき誤り、結果台帳をまとめます。設定、実行日、確認負担、完了、失敗分類を記録し、平均に重大失敗を隠さず全体と最悪例を示します。

注意すべき点

自己採点は誤りを生んだ前提を見逃す場合があります。事実と計算は独立に確認し、重要判断は人が見ます。正解について確認者が一致しなければ、数値より先に業務定義を直します。

技術と、実務での使い道。

チャットボット

AIモデルに質問し、企画を検討し、原稿を作成する対話画面です。

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エージェント型AI

定めた権限内で、目標に向けた手順を選びツールを使います。

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Skills

再利用できる指示、事例、スクリプトでチームの作業方法をエージェントに伝えます。

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RAG

関連する社内文書を検索し、その知識を回答の根拠として利用します。

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公式情報源

Anthropic · Building effective agents

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