「AIは導入すれば勝手に賢くなる」という幻想を捨てよ。泥臭いPDCAが成否を分ける運用の現実

初期導入時のジレンマ。「正しさ」か「楽しさ」か？

生成AIの導入において、担当者を最も悩ませるのが「回答精度」と「ユーザー体験（UX）」のバランス調整です。AIの誤回答（ハルシネーション）を恐れるあまり、回答範囲を厳密に制限しすぎると、AIは「申し訳ありませんが、わかりません」を連呼するだけの、何の役にも立たないボットになってしまいます。

ライダースパブリシティの運用チームも、このジレンマに直面しました。しかし、彼らは「完璧な正しさ」よりも「対話の継続」を優先する決断を下します。

「回答を厳しく制限する方法もあるのですが、あまり固い受け答えになってしまうのは避けたいと思っていて…」 （ライダースパブリシティ様 インタビューより引用）

これは、AI運用における重要な「設計思想（ポリシー）」の選択です。100点満点の回答を目指してガチガチに制限するのではなく、多少のゆらぎを許容してでも、ユーザーが気軽に話しかけられる「自然な対話」の維持を選んだのです。この初期設定における「リスク許容度の定義」が、その後の運用の成否を左右します。

AIは勝手に賢くならない。「良い回答」の積み上げ

AI導入の失敗事例で最も多いのが、「AIなら放っておいても勝手に学習して賢くなるだろう」という誤解による運用放置です。実際には、適切なフィードバックがなければ、AIは同じ間違いを繰り返し、精度は一向に向上しません。

「家サイト」の現場では、人間による地道なモニタリングが行われています。担当者は、AIの成長プロセスについて、現実的な見解を示しています。
「良い回答が返ってくる場面も確実にあるので、その積み重ねがさらなる改善につながると感じています」 （ライダースパブリシティ様 インタビューより引用）

AIの育成は、新人教育と同じです。現場の人間が定期的にログを確認し、「良い回答」を教師データとしてAIにフィードバックする。この地道な「人間による事後学習（ファインチューニング）」の積み重ねだけが、AIを賢くしていきます。運用担当者は、AIの管理監督者として、泥臭いPDCAを回し続ける覚悟を持つ必要があります。