Evidence
根拠
業務ユーザーは、参照文書やデータを確認できる時にLLM出力を信頼しやすくなります。
Review
確認
影響の大きいワークフローには、承認、修正、エスカレーションを含めます。
Eval
評価
プロンプト品質は、代表例と例外ケースで測定します。
API
業務接続
有用なLLMワークフローは、検索、文書、CRM、チケット、レポート、社内ツールにつながります。
判断ガイド
信頼して使えるLLMワークフローを検討する時の考え方
信頼して使えるLLMワークフローは、最初から大きな変革計画として扱うより、具体的な業務、ユーザー、データ、判断責任者に結びつけて考える方が進めやすくなります。重要なのは、技術テーマそのものではなく、どの業務判断を短い期間で前に進めたいのかです。
Urbano DXでは、LLMワークフローの相談を、まず動く証拠を作れる範囲に分解します。対象ユーザー、使えるデータ、既存API、手作業の痛み、セキュリティ前提、デモ後の判断を確認し、最初のスプリントで証明すべきことを絞ります。
このページは、社内説明、ベンダー比較、初回相談の準備に使えるように構成しています。読み終えた時点で、すぐPoCに進むべきか、先に診断が必要か、あるいはまだデータや責任者の整理が必要かを判断しやすくすることが目的です。
向いている状況
実ユーザー、業務データ、手作業の痛み、次の予算判断がある場合。
準備するもの
対象ワークフロー、サンプルデータ、既存システム、API状況、関係者。
目指す成果
動く証拠、リスク整理、次スコープ、社内で説明できる判断材料。
人の確認を前提に設計
重要なAIワークフローでは、何かを送信したり変更したりする前に、根拠、信頼度、推奨アクション、承認経路が見える必要があります。
- 根拠となる引用
- 信頼度とフォールバック
- 承認履歴
- AI処理のログ
本番を見据えた進め方
使えるAIスプリントは単なるプロンプトデモではありません。データ境界、ユーザー権限、再試行、監視、セキュリティ前提、連携までの道筋が必要です。
- データソース定義
- 権限設計の前提
- APIとモデル提供元の前提
- 配備メモ
LLMワークフロースプリントの成果物
ワークフロー設計
タスク、情報源、プロンプト、検索、確認、フォールバック、ログ設計。
評価セット
代表ケース、期待挙動、例外ケース、レビュアー採点。
動く画面/接点
LLM挙動につながる検索、アシスタント、キュー、ダッシュボード、API。
リスクメモ
既知の失敗、データ前提、ガードレール、パイロット可否の推奨。
よくある質問
プロンプトだけで十分ですか？
いいえ。業務向けLLMワークフローには、データ処理、評価、確認、フォールバック、ログ、UIまたはAPI経路が必要です。
どのLLMを使うべきですか？
ワークフローが明確になってから選びます。モデル選定は言語、速度、コスト、プライバシー、評価結果、連携要件で変わります。
日本語コンテンツに対応できますか？
はい。日本語文書、日本語UI、必要に応じた日英サマリーを前提に設計できます。