AI・生成AI活用 AIOで失敗する典型:AIペルソナが“現実とズレる”3つの理由
AIOを進める際にAIペルソナが“現実とズレる”のは、作り方よりも「更新・検証が回らない運用構造」に原因が出やすいです。本記事では、①入力が理想寄りになる②固定像として使われ分岐と例外が吸収されない③評価軸が曖昧で当たり外れが見えない、という典型3要因を整理。MA×データ×スコアリングで分岐・優先度・例外処理・更新ログを設計に埋め込み、ズレを検知して補正する手順を解説します
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