Generative AIコンパス（Vol.99掲載）
筆者：為藤 アキラ
AI技術の進化は、社会や産業のあり方を大きく変えつつあります。本連載では、国内外の最新動向や実践的な技術トピックを、日本の現場視点も交えながら分かりやすく解説します。執筆は、産学連携で生成AI活用を推進するGenerative AI Japan（略称：GenAI）のメンバーが担当します。第1回では、人間がAIの処理に積極的に関与する仕組みである「HITL（Human In The Loop）」のパターンについて解説します。
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図2 標準化したプロンプトのひな型の例
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【入力】 目的/想定読者/素材/制約（文字数・禁止表現）/評価観点 【AI出力構成】 1. 本文案（Markdown形式・見出し3階層まで） 2. 自己検証結果 - 不確実な主張に★マーク - 各主張の根拠URL（最大3件） - リスク箇所の指摘 3. 人間レビュー推奨箇所（優先度順3件） |
図4 判定結果に関する情報の、人向けの要約を生成するプロンプトの例
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① 判定：自動可 / 要承認 / 却下 ② 理由（3点） ③ 不足情報（Required） ④ 実行提案（短文） ⑤ ロールバック（失敗時の戻し方） ⑥ 監査メモ：承認者／日時／版数 |
図5 判定結果に関する、システム連携や監査用の情報を生成するプロンプトの例
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【役割】承認ゲート：入力を要約し、実行可否と根拠を機械可読で返す 【返却JSON】 { "auto_action": "needs_approval", "confidence": 0.85, "risk_score": 35, "reasons": ["金額が社内閾値を超過", "在庫残が3日分で変動大", "取引先情報が更新待ち"], "required_context": ["最新在庫CSV", "購買稟議URL"], "proposed_action": "在庫再評価後に数量50%で発注", "human_checklist": ["金額閾値を満たすか", "在庫の確度", "契約条件の例外有無", "広報リスク", "ロールバック可否"], "logs": "s3://audit/workflows/po-2025-10/ 24ヶ月保持", "rollback": "API: /orders/cancel を実行し在庫を戻す。再開条件：在庫確度80%以上" } 【判定基準】 - confidence ? 0.90 かつ risk_score ? 20 → approve - 0.70 ? confidence < 0.90 または 20 < risk_score ? 60 → needs_approval - それ以外 → reject |