既存システムにAI機能を追加する

どのシステムが各情報を管理し、誰が参照でき、訂正や削除をどう行うかを確認します。AIからは、直接の照会、API、派生データなどの方法で利用できます。それぞれに権限、出典、古い情報や矛盾の扱いが必要です。コピーを作ること自体を危険と決めつけず、管理責任を設計します。

対応する接続元の変更を継続取得するにはCDCが候補になり、別の業務ではバッチやAPIが適する場合があります。利用する接続機能で、初期ロード、データ型、削除、構造変更、復旧を検証します。変更を転送すれば接続先にも状態が生じます。オープンな形式だけで、鮮度、権限の継承、一度だけの配信が保証されるわけではありません。

構造化データの照会、キーワード、ベクトル、文書への直接アクセスなどを、実際の質問で比較します。グラフや長いコンテキストも、費用と失敗する条件を持つ選択肢です。モデルが適切な根拠を使い、根拠不足のときに回答を控えられるかも確認します。一部の研究だけで、方式の普遍的な優劣や市場全体の移行を判断しないようにします。

継続するシステム、変更する箇所、AI機能を止めたり戻したりする方法を決めます。モデルのサービス、ログ、バックアップ、サポートも含めて処理の経路を確認します。新しい層に既存の管理が自動的に適用されるとは限りません。名称ではなく、業務の効果、情報の品質、セキュリティ、運用費用を測定して判断します。

通常は、接続先のデータや状態を維持するために使います。鮮度、削除、権限、復旧を明示的に設計してください。

一律には決まりません。管理元の情報、連携の必要性、業務の効果から、継続するシステムと変更するシステムを検討します。