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コース概要
WrenAIにおける品質管理と可観測性の概要
- AI駆動型分析において可観測性がなぜ重要か
- 自然言語からSQLへの変換評価における課題
- 品質管理のためのフレームワーク例
自然言語→SQL変換の正確性評価方法
- 生成されたクエリにおける成功基準の定義方法
- ベンチマークやテスト用データセットの作成法
- 評価プロセスの自動化手法
プロンプトチューニング技術について
- 正確性と効率向上のためのプロンプト最適化法
- ドメインごとの調整を通じた適応方法
- 企業利用向けプロンプトライブラリの管理手法
ドリフト現象やクエリ信頼性の監視方法
- 本番環境におけるクエリドリフトの理解法
- スキーマおよびデータ構造の変化を監視する手法
- ユーザークエリに見られる異常検出法
クエリ履歴の記録・管理技術
- クエリ履歴のログ取得および保存方法
- 監査やトラブルシューティングにおける履歴活用法
- 得られたインサイトを利用した性能向上策
監視・可観測性フレームワークについて
- 各種監視ツールやダッシュボードとの統合手法
- 信頼性および正確性を測る指標の選定法
- アラート設定およびインシデント対応プロセス
企業での実装事例とパターン
- 複数チーム間で可観測性体制を展開する方法
- 本番環境において正確性と性能の両立策
- AI生成物に関するガバナンスおよび責任所在の明確化法
WrenAIにおける今後の品質管理・可観測性の動向
- AIによる自動修正機能の将来像
- より高度な評価フレームワークの登場予測
- 企業向け可観測性機能として新たに追加される要素
まとめおよび次のステップ
要求
- データ品質および信頼性確保に関する基礎知識
- SQLや分析ワークフローに関する実務経験
- 監視または可観測性ツールの利用経験
対象者
- データ信頼性エンジニア
- BIプロジェクトリーダー
- 分析業務の品質管理担当者
14 時間