新しいAIモデルへ切り替える前に比較する5項目

どんな場面で困るか

新モデルの発表後、経営者から『性能が上がったならすぐ替えよう』と言われても、ベンチマークの平均値だけでは自社の請求書、問い合わせ、社内規程に合うか分かりません。

モデル変更で出力形式、速度、料金、コンテキスト上限、データ保持条件が変わると、既存の自動処理や社内ルールにも影響します。比較表はモデル単体ではなく、業務の前後工程を含めて作ります。

比較・確認する項目

1. 品質

正解付きの過去案件で、必須項目の一致と人の修正量を測る。平均点だけでなく最低点も残す。

2. 失敗パターン

固有名詞の誤り、根拠のない補完、JSON崩れなど、業務を止める失敗を別集計する。

3. 処理時間

モデル応答だけでなく、再試行と人の確認を含む1件あたり時間を比べる。

4. 総費用

入力・出力単価、キャッシュ、再試行、確認工数を月間件数へ掛ける。

5. 運用条件

提供地域、レート制限、データ利用、保持期間、廃止予定、監査ログを確認する。

1社・1業務・1場面の具体例

社員40人の会社が、毎月300件の問い合わせを『請求・解約・使い方・その他』へ分類しているとします。現在のモデルで50件を処理した結果を固定し、新モデルにも同じ入力を渡します。

分類一致率が2ポイント上がっても、解約をその他へ誤分類する重大ミスが増えたなら切り替えません。安いモデルで再試行が増える場合は、人の修正時間まで費用へ足します。

導入する・限定的に試す・待つの判断

上記は初期テスト用の設定例です。業務のリスク、社内規定、法的要件に合わせて変更してください。

明日やること

• 評価用の過去案件20件と正解を固定する。
• 5項目を同じ表で採点し、重大ミスを別枠にする。
• 切り戻し条件と担当者を決めてから一部業務へ適用する。