AI治験とは、

AIとの共同作業において、共同認知・入力構造・運用方法を実際にAIへ適用し、その結果を比較・検証することで、AI共同開発の品質と運用方法を継続的に改善する検証手法である。

AIは記述された情報を基に推論を行う一方、人間は暗黙知や文脈、空気などの非言語情報も含めて意思疎通を行う。

AI治験では、この認知特性の違いを前提とし、共同認知や入力方法、運用手順を実際の共同作業で検証する。

対象はAIの性能評価ではなく、人とAIがより円滑に共同作業を行うための運用設計である。

同一条件を複数のAIへ適用し、回答結果だけでなくAI自身によるレビューや比較結果も検証資料として活用することで、共同認知や運用方法の継続的な改善を行う。

概要

AI治験とは、

AIとの共同作業において、

入力方法や共同認知、運用方法などを実際にAIへ適用し、

その結果を比較・検証しながら改善を行う検証手法である。

AIそのものの性能を評価することではなく、

「人とAIが、より円滑に共同作業できる仕組みを検証・改善すること」

を目的とする。

背景

人間同士は、

経験や空気、暗黙知などを自然に共有しながら意思疎通を行う。

一方、AIは、

記述された情報や構造をもとに推論を行うため、

共同認知の設計や入力構造によって、

作業品質や回答傾向が変化する場合がある。

AI治験は、

その違いを前提とし、

実際の共同作業を通じて、

より良い運用方法を検証する考え方である。

主な検証対象
共同認知の構成
入力情報の整理方法
Protocol（共同認知伝票）
Referenceの与え方
Markdown構造
AI間比較
トークン効率
運用フロー

など、

AI共同開発全体を対象とする。

特徴

AI治験では、

同一条件を複数のAIへ適用し、

回答結果だけでなく、

AI自身によるレビューや比較結果も検証資料として活用する。

これにより、

共同認知や運用方法を継続的に改善できる。

位置付け

AI治験は、

AIの性能試験ではなく、

AI共同開発における運用検証手法

として位置付けられる。

確定