AI・PMOの進化
ベンチマークデータセット
Benchmark Dataset
読み：べんちまーくでーたせっと
複数のモデルや方式の成績を、共通の課題と採点条件で比べられるように整えたデータの集合。
01初心者向け
まず意味をつかむ
数社のAIに同じ問い合わせを解かせ、同じルールで答えを点検する。その比較用にそろえた問題と正解がベンチマークデータセットに当たる。
02実務者向け
仕事でどう使うか
PMは調達や方式選定の前に、定型例、難例、誤りの影響が大きい例の構成と採点者を決める。実際の業務で重視する条件が入っているかを利用部門と点検する。
03専門家向け
判断を一段深める
採点手順、データの版、推論設定を固定して再現性を確保する。公開データに学習済みの問題が含まれる可能性を考え、非公開の現場データでも性能を測る。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の契約書検索では、各モデルに同じ質問を出し、回答の正確さと条項の提示を採点した。公開問題で好成績のモデルも、自社の書式では別途試験した。
理解を助けるための架空の例です。比較用の課題
同じ採点条件
業務別の成績
同じ問題と採点手順を使い、候補間の違いを確かめる。
ここは誤解しやすい
総合順位だけで選ぶと、重要な少数のケースの失敗を見落とす。総合点と、必須業務での合格条件を分けて扱う。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
AIを「使う」から、PMの判断に「活かす」へ ↗この知識を、組織の力へ。