AI・PMOの進化
グラウンディング
Grounding
読み：ぐらうんでぃんぐ
AIの出力を、与えた資料や検証可能な情報などの根拠に結び付けることです。
01初心者向け
まず意味をつかむ
自由に答えを作るだけでなく、何を根拠として答えるかを明確にします。資料を渡すだけでなく、回答中の主張がその資料に支えられているかを確かめます。
02実務者向け
仕事でどう使うか
根拠として認める情報と版、使ってよい範囲を定めます。回答と参照箇所を対応付け、資料にないことや複数の資料が矛盾する場合の扱いを設計します。
03専門家向け
判断を一段深める
根拠があることと、その根拠自体が正しいことは別です。与えた資料が古ければ誤った回答を支える可能性があります。検索拡張生成は手段の一つであり、外部計算や明示した入力資料を使う方法などもあります。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の進捗報告案で、遅延という記述に対応する日付と原報告の行を付け、資料にない原因は推測として区別します。
理解を助けるための架空の例です。利用する根拠資料
回答中の各主張
参照箇所との照合
根拠との対応を示します。出典があることだけで正確さを保証しません。
ここは誤解しやすい
資料へのリンクがあるだけで、記述が資料の内容から導けると判断しないようにします。
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。