ディスカッションの論点は、

・LLMが扱いやすい設計
・情報ソースごとのメリットデメリット
・メタデータを付与してナレッジ化するための取り組み
・ダブルチェックを担保するためのナレッジの出し分け

等々多岐にわたり、人がこれまで行ってきた判断プロセスをどのように分解し、AIで再現していくのかについて、さまざまな視点から整理が行われました。

今後は、法改正等の外部環境の変化への対応や、ナレッジ自体の継続的なメンテナンスを含めた、運用面も含めて検討していく必要がありそうです。

本テーマは実際のユースケースや検証結果も踏まえながら、今後レポートやセミナーの形で発表していく予定です。