AI・PMOの進化
オフライン評価
Offline Evaluation
読み：おふらいんひょうか
実際の利用者へ結果を届ける前に、用意した課題やデータを使ってAIの性能を確かめる評価です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
現場へ出す前に、代表的な質問や難しい例をまとめ、答えが期待に沿うかを調べます。同じ条件で複数の案を比べることもできます。
02実務者向け
仕事でどう使うか
PMは評価対象の範囲、正解や採点方法、合格条件を決め、試作段階で出力を記録します。開発用の例だけに適応していないかも確認します。
03専門家向け
判断を一段深める
固定した評価セットは比較をしやすくしますが、使い続けると調整先になりやすく、現場の新しい入力も反映しません。検証済みの範囲を明示して運用評価と組み合わせます。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の手順案内AIで、想定質問に加えて曖昧な依頼や許可外の質問を並べ、回答の根拠と断り方を確かめます。
理解を助けるための架空の例です。課題と合格条件を固定
候補の回答を採点
弱点と適用範囲を記録
比較条件をそろえ、運用中に確認する項目も残します。
ここは誤解しやすい
過去の分かりやすい成功例だけを集めると、現場で起きる失敗の見積りが甘くなります。
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。