LLMとAIエージェント:価値、権限、限界を評価する

要点

モデルやエージェントは特定の作業を支援できます。単純な代替策と比較してください。導入だけで持続的な優位性は保証されません。

無人ラボのプライベートAI計算基盤
この記事の内容

モデルやエージェントは特定の作業を支援できます。単純な代替策と比較してください。導入だけで持続的な優位性は保証されません。

具体的な作業を評価する

評価用事例を準備用データから分けます。正答、誤り、証拠不足、人による確認を別々に数えます。費用、遅延、確認作業を測り、全用途に一般化しません。

応答と権限を分ける

閲覧、提案、実行には異なる権限が必要です。対象、承認、停止条件を定義し、拒否、権限取消、反復、復旧を試します。意図の表明は実行の証拠ではありません。

適用枠組みを確認する

NIST AI RMFはリスク管理の参考であり製品認証ではありません。EUの公式日程は2026年8月2日、附属書IIIの高リスクについて2027年12月2日、附属書Iの製品に関連するシステムについて2028年8月2日を区別します。役割と経過措置を確認します。

残しておく確認項目

  • 現実的な基準と比べる。
  • 許可されたアクセスを試す。
  • 版と限界を残す。
  • 結果に基づき継続、制限、中止を決める。

参考資料と範囲

編集上の改訂 ·