業界の規則や法令に基づく一般的な指摘事項については、テキスト・画像いずれにおいても一定の精度で検出可能である一方、現場の感覚と乖離した“厳しすぎる審査結果”となるケースがある点が課題として挙げられます。

この課題に対して、複数のAIツールを役割ごとに使い分けて審査を行うアプローチについて発表があり、その有効性や運用上の論点について検討が進められました。

また、自社基準に基づいた審査の実現や、ハルシネーションの極小化を実現するために、ナレッジベースをどのように構築し、どのように使い分けるかといった観点でも議論が行われました。

将来的にはチャットやメールなどの情報を取り込みながらナレッジベースの構築を自動化し、アウトプット精度を向上させつつ、メンテナンス工数を抑えることができるのではないか、という展望も示されました。