生成AIモデルの選択と事業指標 | AWS Certified AI Practitioner

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イントロ

生成AIモデルの選択と事業指標

能力・制約・費用を、事業成果の測定へつなぐ

モダリティ、品質、速度、入力長、カスタマイズ、法令・社内統制、費用などを、用途の成功条件と照合する評価軸です。

定義

とは、用途の能力・制約・費用・統制条件に合うモデルを比較して選ぶ活動です。
見分けるポイント: 、品質、、、、、費用を用途の必須条件と照合します。

手順

選択から価値検証まで

1
業務成果と最低品質を測定可能な形で定義する。
2
必要モダリティ、言語、入力長、速度、統制条件で候補を絞る。
3
代表データで品質・遅延・単位費用を同じ条件で比較する。
4
本番指標を基準値と比較し、継続・変更・停止を判断する。

要点

判断で押さえる境界

分類用途ならなどの技術指標を測り、、、、、へ因果の鎖を作ります。指標が改善しても返品や苦情が増えるならとは言えず、品質・費用・顧客影響を組にして監視します。

1
用途の必須条件で候補を絞る
2
代表データで同条件比較する
3
モデル指標を事業成果へ接続する

生成AIモデルの選択と事業指標について能力・モダリティ、品質・遅延・費用、業務効率・変換率、ROI・顧客価値の関係を文字ラベルと矢印で示した図 — モデルの技術特性を、業務指標、最終的な事業成果へつなぐ四層図です。上位成果だけをモデルへ直接帰属させません。

例

場面: 商品説明文を生成するモデルSとLを比較します。Lは品質が少し高い一方、費用と遅延が大きい状況です。
順に考えると: 代表商品で事実誤り、ブランド表現、生成時間、担当者の修正時間、一件費用を測ります。Lの品質差が修正時間や変換率を十分改善しないならSが合理的です。逆に多言語や長い仕様書でLだけが最低品質を満たすなら、その対象だけLを使う分岐もできます。
ここが結論: 単一の『最高モデル』ではなく、対象と価値に合うモデル構成を選べます。

注意

ROIは売上増だけでは測れない

確認

AIF-C01 判断チェック

Q1

モデル候補を公平に比較する方法はどれですか。

まとめ

まとめ

1
能力・制約・統制・費用でモデルを選ぶ
2
代表データと共通基準で比較する
3
技術指標を業務指標へつなぐ
4
ROIには継続運用と誤り対応の費用も含める

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生成AIの基礎

AWS生成AIサービス・基盤・費用トレードオフ

AWS生成AIサービス・基盤・費用トレードオフを、AIF-C01の公式objective 2.3.1・2.3.2・2.3.3・2.3.4に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。