PoC止まりを脱し、設計・自動化・評価を一本化する実務の型
生成AIワークフローの設計から運用までを体系化。RAG、プロンプト設計、評価自動化、監視とガバナンス、コスト最適化を実務手順とチェックで解説。
Overview
生成AIは単発のプロンプトでは安定せず、業務要件を満たすには「設計→自動化→評価→運用」をつなぐワークフロー化が不可欠です。本カテゴリは、現場で再現可能な手順と判断基準を整理し、PoC止まりを脱するための実装の型を提供します。
扱う主題は、KPIから逆算した入出力定義、データ前処理と文脈供給（RAG）、プロンプトテンプレートと出力スキーマ、ツール実行やエージェントの制御、評価自動化と人間レビュー、監視とSLO、コスト最適化、ガバナンスと安全性です。
各記事では具体的な設計チェックリスト、コード設計上のアンチパターン、デプロイと運用の実務ポイントを示し、短期間で堅牢な生成AIワークフローを構築できるように導きます。
Editor pick
全商品写真の背景色、撮り直さず一気に統一しませんか？Pixflux.AIでのバッチ処理から色ズレ対策まで、現場運用のコツを凝縮。
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KPI→入力→出力→検証を一枚図に。プロンプトやRAGの役割を明確化。
役割指示・制約・例示・出力スキーマを分離。JSON出力はスキーマ検証で破綻防止。
社内知識は索引化してRAGで供給。微調整は更新頻度とROIで判断。
ステップ分割、再試行、タイムアウト、分岐を明示。エージェントは道具選択をログ化。
ゴールドセットと指標を用意。品質・コスト・遅延をダッシュボードで継続監視。
PIIマスキング、出力フィルタ、使用モデルの承認フロー。テナント分離と権限管理。
Translate insights from 生成AIワークフロー into production-ready assets. Remove backgrounds, clean visuals, enhance quality, and ship at scale.