重要ポイント
- Microsoftは、LLMの出力品質問題をモデル改善だけでなく処理分離で解いた事例として紹介しています。
- 元記事では、JSON出力は成立してもデータ契約を満たさないという実務的な失敗が出発点です。
- 決定論的な抽出処理をソフトウェア側へ戻し、AIには本当に必要な推論だけを担当させる方針が取られました。
- 生成AIを業務処理へ組み込む際の設計原則として汎用性の高い内容です。
初心者向け補足
AIは便利ですが、決まった形式のデータを毎回ぴったり出すのは苦手なことがあります。そこで、人がルールで決められる部分は普通のコードで処理し、曖昧な判断だけをAIに任せると安定しやすくなります。
自分のコメント
生成AIの実務利用では、「どこまでLLMにやらせるか」が本質です。この事例は、全部AI化するより責務分離した方が強いことを端的に示していて、かなり再利用価値の高い学びだと思います。