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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。