用途・品質・費用から、AIモデルの採否を決める
必要な入力・出力・機能で候補を絞り、その用途の評価と費用を確認します。最後は同じ業務素材で、品質・遅延・修正工数を比較して採否を決めます。
どんな時に使うか
モデルの名前だけで選ばず、必要な機能と評価方法をそろえる際に使えます。
順に確認して、次の対応を決める
成功条件を言葉にする
対象業務、入力形式、必要な出力、許容できない誤りを決める。機密区分と使える利用経路も確認する。
判断すること要件を満たさない候補を、総合スコアの高さだけで選ばない。
用途と版をそろえる
文章・コード・画像等の評価軸を選び、評価の版・推論設定・日付と実際に使うモデルを照合する。
判断すること異なる評価の点数を足した万能順位を作らない。
費用の条件をそろえる
APIの入力・出力や画像・音声の単位、ツール、キャッシュ、追加費用を整理する。アプリ契約とは分ける。
判断すること比較用の例を使って絞り、試行の実消費量で総費用を見直す。
同じ課題で採否を決める
合成・公開素材の正解を先に用意し、誤り・見落とし・修正時間・遅延を記録する。
判断すること必須品質と管理条件を満たす候補を選ぶ。満たさなければ人の確認や固定処理も検討する。
確認の例
合成例：問い合わせ100件から担当部署を分類。正解との一致だけでなく、誤振分けの損失、確認が必要な回答、応答時間、1件あたり費用を比較する。
説明用の合成例です。実際の障害・顧客事例ではありません。
担当者へ渡す記録
業務要件、合成素材・正解、モデル版・利用経路、推論設定、出力、評価結果、実消費量、採否理由を残す。
根拠となる提供元の資料
資料確認・手順の編集：2026-10-10。当社が整理した確認手順です。