技術記事

はじめに

AIアプリを開発するとき、外から見ると大事なのは回答の精度に見えます。
実際それは正しいのですが、さらに重要なのは、その回答が誰の知見として返っているかです。
NEOLAB AI の場合、求められていたのは“野球一般論”ではなく、“NEOLABらしい答え”でした。

AIは放っておくと一般論に寄りやすい

実装上の難所として挙げられていたのが、AIが参照する工程と、参照途中で一般的な回答を生成してしまうことでした。
これは、AIアプリ開発で非常によく起きる課題です。
知識を持たせるだけでは、そのブランドや専門家ならではの考え方まで自然に再現できるとは限りません。

専門家と一緒に出力を磨くことが重要

NEOLAB AI では、出力の分かりやすさを高めるために、NEOLAB 側でも調整に協力し、普段教えているからこその視点で何度もブラッシュアップしたとされています。
このプロセスは非常に重要です。
AI開発は、技術だけでなく、現場の専門家と一緒に言葉の出し方を磨くことで初めて実用レベルに近づきます。

精度が最優先だからこそ価値になる

今回のケースでは、精度より先に整えるべき別要素は特にないという考え方が示されていました。
それだけ、回答内容がサービス価値の中心にあるということです。
UIが整っていても、返ってくる答えがNEOLABの思想からずれていれば、このアプリの意味は薄れてしまいます。

まとめ

NEOLAB AI が向き合っていたのは、AIが答えること自体ではなく、NEOLABの知見をNEOLABらしく返すことでした。
この違いは小さく見えて、実はスポーツAIの質を大きく分けるポイントだと思います。