cv usk(@cv_usk):ここ数年、生成AIで複雑なデータ処理を実践するために、検証用の合成データを作る手法をアレコレ実装検証してきたけど、共通して良かったプラクティスは「1. 答えから先に作る」「2. 構造的に作る」「3. 生成AIやプログラムが成果物を評価し修正できるように作る」だと思う。例えば日本語ドキュメント検索の文書データを作る場合、まずはドキュメントの構造と検索要件、期待する検索結果を用意して、目的の評価指標を定義してドキュメント化する。生成はその後。1.と3.が満たせていればテストしながら生成と開発をループできるし、2.が満たせていればプログラムから適切に読み込んで定義できる。経験上、ドキュメントだけでなく、画像や動画も同様にこのプラクティスは使える。

2026.09.24 02:36

ここ数年、生成AIで複雑なデータ処理を実践するために、検証用の合成データを作る手法をアレコレ実装検証してきたけど、共通して良かったプラクティスは「1. 答えから先に作る」「2. 構造的に作る」「3. 生成AIやプログラムが成果物を評価し修正できるように作る」だと思う。例えば日本語ドキュメント検索の文書データを作る場合、まずはドキュメントの構造と検索要件、期待する検索結果を用意して、目的の評価指標を定義してドキュメント化する。生成はその後。1.と3.が満たせていればテストしながら生成と開発をループできるし、2.が満たせていればプログラムから適切に読み込んで定義できる。経験上、ドキュメントだけでなく、画像や動画も同様にこのプラクティスは使える。