AIの揺らぎに“コシ”を与える階層化品質設計 by wakaba

生成AIは不確実です。
同じ入力でも揺らぎ、時にもっともらしい誤りを出力します。

多くの議論は「どうすればハルシネーションを減らせるか」に向かいます。

生成した結果の揺らぎはなくせるのか。
それとも、前提として受け入れるべきなのか。

しかし本質は、そこではないのではないでしょうか。

また、私たちはいま、何をもって「完成した」と言っているのでしょうか。

コードでしょうか。
実装の正確さでしょうか。
それとも、ある状態が満たされていることなのでしょうか。

そこで、ものごとを構造化することで、生成AIを組み込んでも揺らがない開発手法をお話します。

生成AIは流行かもしれません。
しかし品質の構造は不易です。

本発表ではPHPカンファレンス関西2025で好評をいただいた「階層化自動テスト」の発展形として、
レイヤ別に検証責務を固定し、複数視点から出力を判定する構造を、実際にPHPで検証した事例をもとに解説します。

AGIになっても崩れない、“コシ”のある開発手法をお見せします。