複数のレコメンドシステム運用から学んだMLOpsのリアル

AI改善ループを実装する：レビュー基盤と root cause 分類の設計

AIパイプラインの品質を継続的に改善するには、単なるログ記録ではなく実装可能な改善ループ設計が必須です。本記事では、STT・LLM処理の各ステージ出力を粒度細かく保存し、信頼度スコアやガード発火など複数指標を組み合わせてレビュー候補を自動抽出し、before/afterを1画面で比較できるUIで運用する実装論を詳述しています。ログだけでなく「人間がレビューしやすい形での可視化」こそが改善ループを実際に回すカギとなります。