## 要約
### 可視化可能なAIが企業に必要な信頼性向上の鍵
最近、企業が大規模言語モデル（LLM）を導入する際の「可視化」が重要視されています。従来、AIの意思決定プロセスは不透明であり、企業がその効果やリスクを把握するのが難しかったためです。例えば、ある大手銀行がLLMを用いて融資申請を分類した際、18%の重要なケースが誤ルーティングされるという問題が発生しましたが、可視化が行われていなかったため、問題の追跡ができませんでした。この事例は、可視化が信頼性やガバナンスを確保するための基盤であることを示しています。
可視化は単なるオプションではなく、AIを適切に管理するために不可欠です。企業は成果を先に定義し、その結果に基づいてモデルや指標を設計する必要があります。また、AIシステムには、プロンプト、ポリシー、結果の三層からなる構造的な可視化スタックが必要です。これにより、決定が再現可能で、監査可能なものとなります。
最後に、サービス信頼性工学（SRE）の原則をAIに適用し、重要なワークフローに対して明確な信号と目標を設定することが求められています。これにより、AIシステムの信頼性を高め、持続可能な運用が実現できるでしょう。
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## 編集部コメント
AIの進化は私たちの働き方や創造性に新しい可能性をもたらしています。この動向がどのように発展していくか、引き続き注目していきましょう。
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**元記事**: [https://venturebeat.com/ai/why-observable-ai-is-the-missing-sre-layer-enterprises-need-for-reliable](https://venturebeat.com/ai/why-observable-ai-is-the-missing-sre-layer-enterprises-need-for-reliable)
**公開日**: Sat, 29 Nov 2025 19:00:00 GMT
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*この記事はAIアシスト編集により作成されています。*
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