第3章 AIを使い、検証して進める

第3章は、AIを安全に・説明可能に・検証可能に使うための進め方を扱う章である。 内容は仕事の進め方が中心で、独立して解説する一般的な専門用語は少ない。 AIそのものに関する用語（prompt、context、hallucination、RAG、prompt injection など）は、LLMを技術として扱う第18章で解説する。 AIへ渡してはいけない値である secret（機密情報） は、第5章で導入し、セキュリティの観点は第14章で扱う。

この章で繰り返し出てくる「検証」は、特定の技術ではなく、出力をそのまま信じずに別の方法（実行結果・公式資料・テスト・画面確認・関係者確認）で確かめるという作業の姿勢を指す。 本書全体を貫く考え方なので、第13章（テスト）、第18章（評価）、第23章（本番前確認）でも形を変えて出てくる。

検証

• 読み：けんしょう（verification）
• 一言で言うと：出力や結果をそのまま信じず、別の方法で確かめること。
• くわしく：検証は、特定の技術ではなく、仕事全体を貫く姿勢である。AIの出力も、自分の実装も、調べた情報も、自然に見えることと正しいことは別である。実行結果・公式資料・テスト・画面確認・関係者への確認など、出力とは独立した方法で裏を取る。何で確かめたかを残せると、判断を他人に説明できる。
• 具体例：AIが支援ステータスの状態名「緊急／注意／順調」を提案したら、そのまま採用せず、メンターに意味が伝わるかを確認し、画面表示やテストの期待値として成り立つかを実際に確かめる。
• つまずきやすい点：文章が自然だと検証済みだと錯覚する。確かめた証拠がなければ、それはまだ仮説である。
• 関連語：評価（第18章）、テスト戦略（第13章）、回帰確認（第8章）、hallucination（第18章）
• テキスト本文での登場箇所：第3章「出力を使う前に、検証方法を決める」