【デジタルMATSUMOTOの勝手に解説】デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック」⑤サービス実施時
デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」のデジタルMATSUMOTO解説シリーズです。
※リアル松本は策定等には関わっていないのですが「AI事業者ガイドライン」を参考にしてくれているとのことです。
デジタルMATSUMOTOの解説
日本のデジタル庁が日本の行政サービスや行政職員によるテキスト生成AIの利用に向けて「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」を作成しています。
以下「サービス実施時のテキスト生成AI固有の留意」の内容になりますが、このガイドブックに含まれる「特徴的な論点」「ガイドブックを実践する上で重要なポイント」について1000文字程度で解説してください。
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※補足：各章では以下4つのユースケースを想定して、留意点を検討しています。
・ユースケース1.チャットインターフェースでサービス利用者とインタラクティブに対話する機能としてテキスト生成AIをオンライン処理で用いる
・ユースケース2.大量の文章に対してラベル付けやテキストデータ変換、その他翻訳や要約や文章作成等の自然言語処理を行う機能としてテキスト生成AIをバッチ処理で用いる
・ユースケース3.情報検索を目的としたサービスで検索エンジンの補助としてテキスト生成AIをオンライン処理で用いる
・ユースケース4.ダッシュボードやソースコード等をサービス利用者の自然言語により記述可能にする機能としてテキスト生成AIをオンライン処理で用いる
{＊＊第6章のテキスト＊＊}
特徴的な論点
1. ユースケースごとのリスク管理:
テキスト生成AIの利用目的や方法に応じて異なるリスクが生じるため、それぞれのユースケースに応じたリスク管理が必要です。ガイドブックでは以下の4つのユースケースを例に挙げています：
ユースケース1: チャットインターフェースでのオンライン処理
ユースケース2: バッチ処理での大量文章の自然言語処理
ユースケース3: 情報検索サービスの補助としてのオンライン処理
ユースケース4: 自然言語からのプログラム作成でのオンライン処理
2. 実績データの分析とプライバシー保護:
特にチャットインターフェースでの利用では、利用者の入力データがプライバシー侵害とみなされるリスクがあります。このため、データの取り扱いには細心の注意が必要です。
3. 非機能要件の達成度評価:
各ユースケースにおいて、システムのパフォーマンス指標（例：最大同時リクエスト数、リクエスト成功率、レスポンスタイムなど）を適切に監視し、評価することが求められます。
4. フィードバック機構と費用対効果の分析:
テキスト生成AIの導入効果を評価するために、フィードバック機構やA/Bテストを通じて運用コストとその効果を分析する必要があります。
5. データ品質とライフサイクル管理:
AIモデルやデータの変化に対応するためのライフサイクル管理が重要です。実績データの分析を通じて、システムが機能要件や非機能要件を満たしているかを継続的に監視することが求められます。
ガイドブックを実践する上で重要なポイント
1.リスクの明確化と管理:
各ユースケースに応じて、具体的なリスクを特定し、それに対する対策を講じることが必要です。特に利用者データの取り扱いには慎重を期し、プライバシーポリシーや利用規約を明示すると共に、利用者の感情面にも配慮したサービスデザインを行うことが求められます。
2. KPIとパフォーマンス指標の設定と監視:
サービス運用においては、事前に設定したKPIやパフォーマンス指標を基に、実績データを継続的に監視し、評価することが重要です。これにより、システムのパフォーマンスや品質を高い水準で保つことができます。
3. フィードバック機構の構築:
利用者からのフィードバックを収集し、それを基にサービスを改善する機構を構築することが重要です。特に、適切なアウトプットが出力されなかった場合の対応策として、アンケート調査や報告窓口の設置などを検討することが推奨されます。
(✅リアル松本のコメント：ChatGPTのように、AIのレスポンス毎にフィードバックを行うのも1つのアプローチかと思います)
4. 運用コストと効果のバランス:
テキスト生成AIの導入に伴う運用コストとその効果をバランスよく評価することが必要です。A/Bテストやヒアリング調査を通じて、費用対効果を適切に分析し、導入の妥当性を判断します。
5. データ品質とライフサイクル管理の徹底:
実績データの品質を維持しつつ、データのライフサイクルを適切に管理することが求められます。利用実績やAIモデルの変化を監視し、要件を満たさなくなった場合の対応策を迅速に講じることが重要です。
回答時間：0:00:42.326608
入力トークン数：18325
出力トークン数：1183
リアル松本のコメント
少しコメントしましたが、ざっくりとしたフィードバックよりは「AIの回答」とフィードバックが紐づいていた方が、ヒューマンフィードバック強化学習にも使えるので良いかなと思います。
デジタルMATSUMOTOが参照した情報
2024-03-10時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：20.723][実践AIガバナンス]汎用目的AIサービスにおけるリスクマネジメント
参考情報：https://note.com/takash/n/nb3f718164908
2024-06-02時点の知識[カテゴリ：AIの社会実装、類似度：2.449]教育現場ではどんな感じでAIを使うと良い？
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2024-02-06時点の知識[カテゴリ：item_type、類似度：2.37]デジタルMATSUMOTOによるAI事業者ガイドライン解説シリーズ・ - 第5部 AI利用者に関する事項 -｜Digital MATSUMOTO
参考情報：https://note.com/takash/n/nc3d4debf07ae
2024-02-04時点の知識[カテゴリ：item_type、類似度：2.368]デジタルMATSUMOTOによるAI事業者ガイドライン解説シリーズ・ - 第3部 AI開発者に関する事項 -｜Digital MATSUMOTO
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2024-03-17時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：2.283]AI事業者ガイドラインのパブリックコメントを受けて
参考情報：https://note.com/takash/n/n30c85693cced
2024-01-26時点の知識[カテゴリ：item_type、類似度：2.141]デジタルMATSUMOTOによるAI事業者ガイドライン解説シリーズ・ - 第2部 AI により目指すべき社会と各主体が取り組む事項（共通の指針以外） -｜Digital MATSUMOTO
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2024-01-25時点の知識[カテゴリ：item_type、類似度：2.113]デジタルMATSUMOTOによるAI事業者ガイドライン解説シリーズ・ - 第1部 AIとは -｜Digital MATSUMOTO
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2024-04-11時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：1.947]「AIこわい・」プラットフォーマーこわい？
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2024-03-10時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：1.88][実践AIガバナンス]特定目的AIサービスにおけるリスクマネジメント
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2024-03-02時点の知識[カテゴリ：AIの社会実装、類似度：1.866]女子大生が100日間連続でChatGPTを使いながら1日1本のプログラムを開発したことについて
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