AIプロジェクトを始める前の7つの確認事項
モデルやベンダーの選定、支出、機密データの共有前に確認したいACORN GLOBALのガイド。
AIプロジェクトを測定可能で中止可能な状態にするための7つの質問。無料の計画資料であり、認証済み監査や成果保証ではありません。
実践的なチェックリスト
測定できる目標
改善したい作業と現状の基準を明確にします。生成回数だけで成果を判断しません。
人間の責任者
結果、例外、停止の責任者を定め、承認が必要な判断を整理します。
適法で必要最小限のデータ
出典、利用権、機密性を確認し、不要な個人情報を除外します。
失敗例も含めた検証
通常・困難・誤誘導の例を用意し、適切な拒否も確認します。
費用と利用上限
呼び出し回数と予算の上限を決め、費用、遅延、クォータ超過時の動作を確認します。
証拠と元に戻す方法
バージョン、情報源、エラー、結果を記録し、手動に戻せる経路を残します。
納品と受入基準
何を納品し、どうテストし、誰が承認するかを明確にします。支払いだけでは納品の証拠になりません。