2026年9月18日
業務指示の差し戻し履歴から曖昧さを抽出する方法
完成した作業マニュアルだけを見ると、指示は初めから明確だったように見えます。しかし実際の業務では、作業者の質問、検品者の指摘、差し戻し、回答、例外追加を経て仕様が固まります。曖昧さを改善材料にするには、最終版だけでなく、その判断過程を同じ単位で追えるように残すことが重要です。 完成した仕様書からは判断の分岐が消える 最終成果物には採用された判断しか残りません…
確認質問
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2026年9月18日
規則を読み、不足条件を質問するShARCの作り方
「この制度を利用できますか」と聞かれても、年齢、居住地、就労状況など必要な条件が分からなければ、規則を読んだだけでは答えられません。足りない情報を見つけ、利用者へ確認し、その回答と規則を照合する必要があります。 ShARC（Shaping Answers with Rules through Conversation）は、規則文、利用者の質問と状況、これまで…
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2026年9月18日
「少し」「いい感じに」をAIへ教えるには何を集めるか
「文章を少し短くしてください」「この表をいい感じに整えて」「細部は適当に処理してください」。人間同士なら通じることがある一方、AIへ同じ言葉を渡すと、削る量、目指す状態、任せてよい範囲のどれが不明なのかさえ分かりません。 これらを一つの「曖昧表現」ラベルへまとめても、適切な応答は学習できません。数値へ置き換えられる程度なのか、候補の中から本人が選ぶ必要がある…
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2026年9月18日
対話AIはいつ聞き返すべきか
「Fickle Creek Farmについて知りたい」と言われても、場所を知りたいのか、商品を購入できる場所を探しているのかは分かりません。対話AIが一つの意味を選んで回答すると、利用者が求めていない情報を返す可能性があります。 一方で、意味を一つに絞れる要求にまで毎回聞き返すAIも使いにくいものです。確認質問を扱うには、質問文を生成できるだけでなく、「この…
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2026年9月18日
AIは曖昧な指示をどう解釈するのか｜勝手に補わず確認するためのデータ
「適当にまとめて」「少し短くして」「いつものように処理して」。人間同士では通じることがあっても、必要な条件が言葉にされていない指示です。 AIが足りない情報を勝手に補えば、軽微な好みの違いで済む場合もあれば、安全や金額に関わる事故になる場合もあります。重要なのは、何でも質問することではなく、確認が必要な曖昧さを見分けることです。 曖昧さには種類がある 種類例…
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2026年9月18日
曖昧な指示にAIが確認質問を返すためのデータセットAmbiK
「コーヒーを作って」と頼まれても、キッチンに陶器とガラスのマグカップがあれば、どちらを使うか分かりません。利用者の好みなら質問した方がよい一方、野菜を洗うかどうかまで毎回尋ねるロボットは使いにくくなります。危険がある場面では、勝手な補完が事故につながるかもしれません。 AmbiK（Dataset of Ambiguous Tasks in Kitchen E…