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、最初から条件が整理されていたように見えます。しかし実際には、作業者から質問が出て、誤りが見つかり、例外が追記されながら仕様が完成します。 曖昧な指示を研究・改善するなら、最終版だけでなく、質問、回答、差し戻し、修正前後の履歴が重要なデータになります。 本記事は、業務履歴を研究・改善用データへ変える考え方を整理するものです。…
確認質問
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2026年9月18日
不足した条件を発見するタスク型対話データShARC
「この制度を利用できますか」と聞かれても、年齢、居住地、所得など必要な条件が分からなければ答えられません。規則を読めるだけでなく、利用者の状況と照合し、不足情報を質問する必要があります。 ShARCは、規則文、利用者の質問、会話履歴を読み、回答できるか、追加質問が必要かを判断する対話型機械読解データセットです。 本記事は公開論文と公開データセットを紹介するも…
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2026年9月18日
「適当に」「いい感じに」をAIへどう説明するか
「少し短くしてください」と言われたとき、1割削るのか、半分にするのかは分かりません。「いい感じに整えて」は、何を良いとするかさえ共有されていない指示です。 このような程度表現は、単に曖昧な言葉を禁止すれば解決するとは限りません。人間同士の業務では、過去の成果物や共通経験を前提に効率よく使われています。 本記事は、日本語の程度表現をAI学習・評価データへ変える…
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2026年9月18日
対話AIはいつ聞き返すべきか――確認質問データの作り方
「ジャガーについて教えて」と言われたとき、自動車について答えるべきか、動物について答えるべきかは分かりません。対話AIは、もっともありそうな意味を勝手に選ぶのではなく、「車と動物のどちらですか」と確認した方がよい場合があります。 一方、「今日の天気は」と聞かれるたびに、地域、時間帯、降水確率の要否を細かく質問するAIも使いにくいものです。確認質問の研究では、…
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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」と指示されても、砂糖やミルクの好みが分からないことがあります。安全に関わる条件や、置かれた物の種類が不足している場合もあります。優れたAIは勝手に決めるだけでなく、必要なときに確認できなければなりません。 本記事は公開論文と公開データセットの紹介です。株式会社イングクラウドが当該研究へ関与したことを示すものではありません。 今回取り上げる…