AI PoCが「使えそうで使えない」理由 無償ダウンロード
そのPoC、本当に「判断」に使えますか？
生成LLM＋RAGを使ったPoCは、
今や誰でも短期間で形にできるようになりました。
- 社内文書を読み込ませた
- RAGで根拠も出ている
- 説明資料もそれらしくなった
それでも、こんな違和感を感じていませんか？
- 説明はできるが、判断していいのか分からない
- 結論はもっともらしいが、責任を持って引き取れない
- PoCは前に進んでいるのに、実運用が見えない
もし一つでも心当たりがあるなら、
それは 技術の問題ではありません。
問題は「精度」でも「RAG不足」でもない
多くの現場では、PoCがうまくいかない理由をこう捉えがちです。
- 精度がまだ足りない
- データが少ない
- RAGをもっと強化すべき
- モデルを変えれば解決する
しかし本白書が示す結論は、まったく異なります。
判断できない理由は、
AIの性能ではなく「判断構造」が定義されていないことにある。
生成AIは「説明」を生成できます。
しかし 判断を引き受ける存在ではありません。
この前提を曖昧にしたままPoCを進めると、
説明力が上がるほど、判断は不安定になります。
この白書で扱うのは「失敗事例」ではありません
本ホワイトペーパーは、
- 成功事例集
- 導入ノウハウ
- ベンダー比較
- AIで意思決定を自動化する方法
を解説するものではありません。
代わりに、本書が扱うのは次の問いです。
なぜ生成LLM＋RAGを使うと、
「説明できるが、判断できない」状態が必然的に生まれるのか？
その理由を、
技術論ではなく、構造として言語化します。
本白書で明らかにするポイント
✔ なぜPoCは「評価できない」状態に陥るのか
✔ なぜRAG強化が根本解決にならないのか
✔ 「AIが構造を推論すればよい」という発想の誤解
✔ 判断支援を成立させるために最低限必要な条件
✔ OS／Adapter／RAG 分離という設計原理
✔ 判断を代行しないAI（EBA）の実務上の役割
特に、次のような方に向けて書かれています。
こんな方におすすめです
- 生成LLM＋RAGでPoCを進めているが、実運用が見えない
- AIの出力をどう評価し、どこで判断すべきか悩んでいる
- 「使えそうだが任せられない」という評価でPoCが止まっている
- 技術的には説明できるが、責任ある判断につなげられない
- AI活用を推進する立場として、説明責任を負っている
※逆に、以下をお探しの方には向きません。
- 即効性のある導入手順
- 成功事例の横展開
- AIによる意思決定の自動化
- 最適解の提示
この白書は「答え」を出しません
本白書は、
「こうすればAI活用は成功する」
というロードマップを示しません。
代わりに、
- どこを整理しない限り、判断支援は成立しないのか
- どの前提を曖昧にしたまま進むと、PoCは必ず歪むのか
という、
実装前に立ち止まるための参照点を提供します。
