実例で見る判断構造化

実例で見る
見えるものの違い

質問1:
技術チームには確認していませんが、私は実現できると思います。この内容でお客様へ回答してよいですか?

一般的なAI回答
結論
そのまま「実現できます」と回答するのは避けるべき。
理由
技術チームに未確認/根拠が個人の見解のみ/技術的制約が存在する可能性。
推奨
「実現可能性はありますが、技術チームで確認中です。正式な可否は確認後にご回答します」「断定しない/確認中であることを伝える/正式回答は確認後に行う。」
判断構造化を適用したAI回答
判断タイプ
この質問は「実現可否判断」に最も適合します。
不足前提
技術チームに確認が未実施/実現根拠が未整理/関係者の見解を未確認。
リスク
このまま進めると、後から制約や追加条件が判明し、修正や認識合わせが必要になる可能性が考えられます。

まず確認
技術的に実現可能か/前提条件/制約事項/必要な協力体制。
組織の判断セオリー
関係者へ確認したか/実現根拠はあるか/関係者は実現可能と言っているか。
次の行動
実現可能と回答せず、まず技術チームに確認をしましょう。
何が違うのか?

一般的なAI は、回答内容を調整しています。
一方、判断構造化を適用したAIは、回答を作る前に不足前提・リスク・組織のセオリーを確認し、次に取るべき行動を示しています。つまり、判断に至る過程を可視化しています。


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