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タグ: 構造化
構造化のAI活用事例
Gemini・GPT-4o・Ollamaの構造化出力比較
AI活用事例の構造図
入力
指示
実行
集計
判断
結論
背景
評価対象の文章
要望
5つの指示形式
その他
Python評
価スクリプト
AI処理
LLM構造化評価
成果
モデル別スコア
結論
キー対応方式
https://zenn.dev/7shi/articles/20250704-structured-output
Gemini・GPT-4o・Ollamaの構造化出力比較
JSON出力が44言語モデルの回答多様性を低下
AI活用事例の構造図
背景
測定
入力
比較
集計
検証
背景
構造化出力の利用
要望
形式差の測定
背景
44言語モデル
AI処理
形式指定で回答生成
成果
平均多様性の低下
成果
回答の集中
結論
追加検証の必要
https://arxiv.org/abs/2607.18476
JSON出力が44言語モデルの回答多様性を低下
MOLTON×リコー、法務AIで暗黙知承継PoC
AI活用事例の構造図
課題が分析を促す
知見を構造化へ
思考パターンをAIへ
目的が実装を規定
形式知化のため聴取
構造化結果を実装
蓄積を精度向上へ
実務判断を支援
育成と再利用へ
支援から育成へ
検証からモデルへ
共同改善へ
課題
ナレッジ承継の困難
背景
問いを立てる力の価値
要望
思考の型の実
務インフラ化
人の役割
記録分析と構造化
AI処理
ベテランモード実装
人の役割
聴くアプリ
でヒアリング
利用
契約判断とリスク観点
利用
若手育成とナ
レッジ再利用
結論
承継モデル
確立を目指す
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000057.000126939.html
MOLTON×リコー、法務AIで暗黙知承継PoC
杉並区行政評価を認識・構造化AIで支援
AI活用事例の構造図
入力
支援
変換
参照
分析
提案
比較
軽減
課題
文書確認に時間
課題
評価のばらつき
背景
行政評価文書
人の役割
職員が評価文を入力
AI処理
評価文案を提案
AI処理
文書を構造化
成果
負担軽減の可能性
利用
職員が確認・修正
成果
横断比較・分析
https://www.fujifilm.com/fb/ja/news/15350
杉並区行政評価を認識・構造化AIで支援
noteのAIコンテクストネットワークで送客を創出
AI活用事例の構造図
活用
拡大
集約
導線
送客
背景
8209万件の蓄積
要望
届け先の拡大
背景
感想と公式情報
AI処理
AIコンテクストNW
利用
購入・視聴へ導く
成果
パートナー送客
https://note.jp/n/n99e8b7430004
noteのAIコンテクストネットワークで送客を創出