AI901-Foundry#78-1
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある製薬企業が、研究者向けに「論文検索 + 化学構造解析 + 実験データ分析」を行う研究支援 AI を Foundry single-agent で構築・運用しています。導入後 3 ヶ月でユーザーから「応答に存在しない論文を引用する」「化学構造が間違っている」との苦情が増えました。本番品質を維持するための対処が必要です。
解決策
file search tool に最新の社内論文 DB と公開論文 DB を再投入して grounding を強化、Content Safety の groundedness detection を有効化、生成された化学構造には code interpreter で化学構造検証ライブラリを実行する追加検証を組み込みます。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由
製薬研究のような高度専門領域では、grounding 強化 + 出力検証の多層対策が幻覚緩和に不可欠です。file search tool への論文 DB の再投入により agent が事実情報にアクセスし、groundedness detection が応答の根拠付け度合いを継続監視することで「存在しない論文を引用」の問題を根本的に抑制できます。化学構造の検証は code interpreter で RDKit 等の化学構造検証ライブラリを実行する設計で、専門ドメイン特有の品質保証を実現します。Microsoft Responsible AI Standard の Reliability and safety / Transparency / Accountability の全原則に貢献し、製薬業界の規制対応 (GxP) にも適合する設計です。本番品質を継続的に維持するベスト プラクティスです。
【「いいえ」が違う理由】
本ソリューションは grounding + 出力検証 + ドメイン特化検証の三層構成で、製薬研究の本番運用に必要な品質を担保します。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。
製薬研究のような高度専門領域では、grounding 強化 + 出力検証の多層対策が幻覚緩和に不可欠です。file search tool への論文 DB の再投入により agent が事実情報にアクセスし、groundedness detection が応答の根拠付け度合いを継続監視することで「存在しない論文を引用」の問題を根本的に抑制できます。化学構造の検証は code interpreter で RDKit 等の化学構造検証ライブラリを実行する設計で、専門ドメイン特有の品質保証を実現します。Microsoft Responsible AI Standard の Reliability and safety / Transparency / Accountability の全原則に貢献し、製薬業界の規制対応 (GxP) にも適合する設計です。本番品質を継続的に維持するベスト プラクティスです。
【「いいえ」が違う理由】
本ソリューションは grounding + 出力検証 + ドメイン特化検証の三層構成で、製薬研究の本番運用に必要な品質を担保します。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。
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