AI・PMOの進化
LLMOps
Large Language Model Operations
読み：えるえるえむおぷす
大規模言語モデルを利用するアプリケーションを、評価・配備・監視・更新する運用実践です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
同じアプリでも、プロンプトや参照資料、モデルの版が変わると回答が変わります。どの構成を使い、何を確かめたかを、運用しながら管理します。
02実務者向け
仕事でどう使うか
PMは変更対象を記録し、代表的な質問で回答の正確さと禁止事項への対応を試します。費用、応答時間、問題報告を運用指標にして、戻せる手順を用意します。
03専門家向け
判断を一段深める
モデルの挙動だけでなく、検索結果、外部ツール、入力の切り詰めなどを分けて原因を調べます。自動評価の判定が安定しない場合は、人が確認する標本を持ちます。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の社内規程検索で資料とプロンプトを別々に更新し、前回正答した質問を再試験して変更の影響を比べます。
理解を助けるための架空の例です。構成と変更の記録
代表質問での再評価
運用結果の監視
モデルとアプリケーションの構成を一緒に追跡します。
ここは誤解しやすい
一度のデモで使いやすく見えても、長文入力、権限差、更新後の品質を別に確認する必要があります。
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。