「盛らない」品質設計

導入事例は、お客様の名前を借りて公開する文章です。だからジレイスタジオは、生成の速さより先に「間違えない仕組み」を設計しました。このページでは、AIに事実を盛らせないための三重の仕組みと、その限界まで含めて説明します。

AIで事例を作る最大のリスク

生成AIは、文章を滑らかにする過程で元の発言にない数値や効果を自然な顔で混ぜることがあります(いわゆるハルシネーション)。社内ブログなら笑い話で済みますが、導入事例で起きると、お客様の確認段階で「こんなことは言っていない」となり、信頼と確認往復の両方を失います。最悪の場合、公開後にお客様との関係そのものを損ないます。

つまりAI事例作成の品質とは、文章の上手さではなく「事実からどれだけ逸脱しないか」の管理です。

三重の仕組み

一、発言参照 — すべての記述に根拠が付く

生成される記事のすべての事実記述(数値・固有名詞・出来事)に、インタビュー中の発言タイムスタンプが〔根拠: 00:12:45〕の形式で紐づきます。発言に根拠のない数値は、そもそも書けない設計です。曖昧な発言(「〜くらいだったと思う」)は、曖昧なまま(「約」「〜という実感」)書きます。

二、自動照合検査 — 生成後に全主張を突合

生成が終わると、記事中の事実主張を1件ずつ文字起こしと照合する検査が自動で走ります。根拠が確認できない記述はフラグされ、貴社の画面に「要確認」として表示されます。人間は全文を疑う必要がなく、フラグされた箇所だけ見ればよい——これが確認工数を1/10にする仕組みです。

三、人の承認 — 機械の後に、必ず人

検査を通った記事も、貴社の確認と、事例に登場するお客様ご本人の承認(お客様承認フロー)を経ない限り公開できません。AIの仕事は「人の確認を最小の工数にする」ことであり、最終判断を代行することではありません。

検査結果はこう見える(サンプル)

架空企業のインタビューを使った生成サンプルでの、自動照合検査の出力例です。

※架空企業によるサンプルです。実際の検査レポートは案件ごとに全主張が一覧されます。

文体の規律

数値の正確さと同じくらい、文体の節度が事例の信頼を決めます。生成時には「誇張語(劇的・圧倒的・必ず 等)を使わない」「自社製品の説明は全体の1割以下」「効果はBefore→Afterの表で示す」というBtoB事例の定石が、規律として組み込まれています。

限界の開示 — だから承認フローがある

照合検査は「文字起こしとの一致」を確認する仕組みであり、文字起こし自体の誤り(聞き間違い)や、発言の背景にある文脈までは判定できません。だからこそ最終工程は必ず人の承認であり、そこまで含めてがこのサービスの品質設計です。データの保護についてはセキュリティページを、自作AIとの比較はツール比較の記事をご覧ください。