成功するエンタープライズAI製品の構築に関する私の@Aish_Regantiと@KiritiBadamからの最大の教訓: 1. AI製品は従来のソフトウェアと大きく異なる点が2つあります。非決定的であること、そして常に主体性とコントロールをトレードオフしなければならないことです。従来の製品開発プロセスは、同じ入力に対して異なる回答を与え、自力で機能してしまうと壊れます。 2. 主体性とコントロールのトレードオフは、すべてのAI製品の設計上の核心的な決定です。アイシュとキリティはこれをスペクトラムとして捉えています。一方ではAIは最小限のガードレールで自律的に行動し、他方で、システムは明確なルールと人間が関わるゲートによって厳しく制約されています。多くの成功しているエンタープライズAI製品は中間に位置し、信頼度スコア、文脈、リスクに基づいて制御を動的に調整します。 3. AI製品の失敗の多くはモデルの制限ではなく、実行上の失敗に起因します。AishとKiritiは、本当の問題が製品の不明確さ、ガードレールの欠如、ユーザーのオンボーディングの不備であるにもかかわらず、チームは基盤となるLLMのせいにしていると見ています。5%の確率で幻覚を起こすモデルでも、信頼度スコアを表示し、ユーザーが出力を検証できるように設計し、タスクを制約すれば、優れた製品を支えることができます。実用的な洞察:より良いモデルを求める前に、製品設計、評価カバレッジ、ユーザーフローを監査してください。多くの場合、実行の規律がモデルのパフォーマンスを上回ります。 4. あなたのV1 AI製品は、狭く高価値の問題を厳格なガードレールで解決すべきです。チームは、汎用アシスタントやエージェントを一発で作ろうとすると失敗します。一つのワークフローを選んだり、繰り返しの作業を一つ自動化したり、ある質問のカテゴリーにしっかり答えたりする。狭い範囲では、集中したフィードバックを集め、モデルをより速く調整し、拡張前に価値を証明できます。幅広さは後で、コアループをしっかり理解した後に訪れます。 5. 観察可能性とログは、AI製品において従来のソフトウェアよりも重要であり、AIの挙動は非決定的でデバッグが難しいためです。エラーだけでなく、信頼度スコア、入力特性、ユーザー訂正、レイテンシ指標も記録すべきです。生産中に何か問題が起きたとき、これらのログはモデルが何を見たのか、なぜ特定の判断を下したのかを再構築する唯一の方法です。危機が起こる前に早期に伐採インフラに投資しましょう。 6. 評価は必要だが不十分ではない。評価は既知のテストケースでのモデルパフォーマンスを測定するのに役立ちますが、製品体験全体や本番環境のエッジケース、ユーザー満足度を捉えきれません。評価のみに頼るチームは、テストで高得点を得ても実際のところでは失敗する製品を出荷します。評価と継続的なモニタリング、ユーザーフィードバックループ、観察ツールを組み合わせて、自動テストの見落としを検出します。 7. 「連続校正」は従来の反復的な製品開発サイクルに代わるものです。AIモデルは変動し、ユーザーの期待も変化するため、チームは常に実際のパフォーマンスを測定し、プロンプトやガードレール、モデルのバージョンを調整しなければなりません。アイシュとキリティは、製品の機器を導入してユーザーフィードバックやモデル出力を初日から収集し、そのデータを週ごとに見直すことを推奨しています。継続的なキャリブレーションがなければ、AI製品は静かに劣化し、ユーザーは気づかないうちに入れ替わってしまいます。 8. AIの継続的展開とは、モデルの更新や即時変更を手動介入ではなくコードとして提供することを意味します。従来のソフトウェアはコードをデプロイします。AI製品はコードに加え、モデルの重み付け、プロンプト、検索ロジックを展開します。AishとKiritiは、プロンプトやモデル構成をCI/CDパイプラインのバージョン管理されたアーティファクトとして扱い、評価による自動回帰テストを用いることを推奨しています。これにより、PMがUIのプロンプトを調整して本当環境を壊すという一般的なアンチパターンを防ぎます。利点は、モデルの挙動を安全に反復し、悪い変更を即座にロールバックできることです。 9. AI製品が失敗するのは、チームがデータ品質の重要性を過小評価しているからです。アイシュとキリティは、チームがトレーニングや評価データが実際の利用状況を反映しているかどうかを事前に監査せずに、モデルの微調整や機能の追加を急いで行うのを見ています。「ゴミを入れればゴミを出す」はAIにも二重に当てはまります。もしあなたのデータが古く、バイアスがかかっていたり、ユーザーのニーズと合っていなければ、どんなにプロンプトエンジニアリングやモデルチューニングをしても救えません。まずはデータハウスを整えましょう。