概要
新規事業として生成AIアンケートアプリを開発する企業に対し、開発から品質向上まで多角的に支援しました。特に、AIによる回答の偏り解消とペルソナ生成の多様性確保に注力。モデル精度比較調査や社内検証を通じて、より自然で多様な回答を生成する仕組みを構築しました。また、セキュリティと運用を考慮したステージング環境の構築、インフラの堅牢化、ログ機能の拡充も支援し、アプリケーションの安定稼働と品質向上に貢献しました。
クライアント概要
新規事業として、特定のターゲット層の意見収集を効率化するためのAI活用アプリケーション開発を進めている企業。特に、多様な回答を生成できるアンケートシステムの実現を目指している。
目的
新規事業における生成AIを活用したアンケートアプリケーションの開発と品質向上
課題
生成AIによるアンケート回答の多様性が不足し、特定の選択肢に偏る問題が発生していた。アンケート回答の元となる仮想ユーザー（ペルソナ）の属性設定方法や、その多様性を検証する手法が未確立だった。開発中のアプリケーションのセキュリティや運用オペレーションを考慮したステージング環境の構築が急務であった。システム負荷分散のためのインフラ強化や、ログ機能の拡充が必要とされていた。
ソリューション
生成AIモデルの精度比較調査を実施し、より多様な回答を生成可能なモデルの選定を支援しました。また、ペルソナ生成における応答の偏りを解消するため、社内での事前検証とフィードバック収集を繰り返し実施。これにより、ペルソナの属性設定方法の改善と、多様性を担保するための検証プロセスを確立しました。さらに、開発中のアプリケーションの品質向上と安定稼働のため、セキュリティと運用オペレーションを考慮したステージング環境の構築を支援し、システム負荷分散のためのインフラ強化（AppService追加）や、LLMとのインターフェースログを含む詳細なログ機能の追加を提案・実装しました。
成果物
生成AIモデルの精度比較調査報告書、ペルソナ応答の偏り解消に向けた検証結果と改善策、セキュリティおよび運用オペレーションを考慮したステージング環境、負荷分散のためのインフラ構成（AppService追加）、LLMインターフェースログを含む拡張ログ機能、ログイン時のメールアドレス取得機能（検討・実装支援）
詳細
図解
