AIの応用と影響の多様性
AIの応用と影響の多様性
何ができそうか
提案
Structured Log Analyzer with Probabilistic AI Decision-Making
ローカルで運用中のLLMを活用し、構造化されたログを入力としてAIに処理させ、確率的な判断結果をもとに障害原因を自動検出するツールを開発。Jevのような「型付き確率的な判断」を実現し、従来のLLMが生成する曖昧な文言ではなく、明確な数値やカテゴリを出力させる。
次の一歩
今週内に、idea-stockリポジトリに「構造化ログを型付きスキーマに変換するパイプライン」と「Ollamaで動くLLMを呼び出して確率判断を取得するコードスケルトン」を作成し、feed-digestで収集したログデータを試験的に処理する。
着想の背景
- 「AIにログを貼って原因を聞くなら、ログの設計から変えたほうがいい」における構造化ログの重要性
- 「JevがAIエージェントのハーネスに与える変化」の型付き確率的判断の設計理念
- 「AIに「推測するな」と指示するだけで…」における明確なルール設定による信頼性向上の経験
これらを統合し、構造化されたログを確率モデルに食わせることで、AIの判断の透明性と実用性を高める仕組みを試す。