検証・ベンチマーク
「すごい」より、何がどれだけ違うのか。
7200coreでは、AI監査の信頼性と実用性を、客観的なデータに基づいて評価することを重視しています。
目指しているのは、単に監査を実行することではありません。
監査の品質はどう変わるのか。人が確認する負担はどれだけ変わるのか。
その両方を、比較条件と根拠を明確にしながら検証していきます。
01｜監査品質の検証
AIが問題をどれだけ正確に発見できるのかを評価します。
主な評価項目は次のとおりです。
- 正しい発見（TP）：実際に存在する問題を正しく検出できた件数
- 誤指摘（FP）：問題のない箇所を誤って指摘した件数
- 見逃し（FN）：存在する問題を発見できなかった件数
- 検出率などの指標：評価条件と算定方法を明示して比較
問題を多く指摘することだけを、優れた監査とは考えません。
誤指摘や見逃しも含め、監査結果の正確性を確認します。
02｜人の負担と費用の検証
監査品質だけでなく、利用者にとって実際にどのような変化があるかも評価します。
人の作業時間
操作、証拠の確認、結果の整理など、人が行う作業に必要な時間を測定します。
処理時間
AIやシステムが処理を完了するまでの時間を、人の作業時間とは分けて測定します。
総費用
利用条件をそろえ、必要な費用の範囲を明確にして比較します。
再確認の負担
過去の監査結果や根拠を再取得し、確認するために必要な作業を評価します。
03｜比較条件を明確にする
7200coreを利用した場合と、AIチャットで単発のレビューを行う場合などを、条件をそろえて比較することを計画しています。
比較では、次の情報を明確にします。
- 評価対象と件数
- 使用したAIモデルと入力条件
- 正解と判断する基準
- 検証を実施した日付
- 人の作業時間とシステム処理時間
- 費用の計測範囲
- 確認できた事項と未確認事項
結果だけでなく、どのような条件で得られた結果なのかも大切にします。
04｜検証結果の公開について
現在、7200coreは開発・検証段階にあります。
公開可能な測定結果がそろい次第、評価方法・比較条件・確認できた成果・限界をあわせて紹介する方針です。
現時点では、監査精度の優位性、作業時間の短縮率、費用削減率などについて、確定した実績として公表できる数値はありません。
数値を先に掲げるのではなく、根拠を確認できる結果を積み重ねていきます。
検証できたことを、検証できた範囲で。
7200coreは、AIの監査結果を無条件に正しいと扱うシステムではありません。
すべての問題を発見できることや、あらゆる業務で効率が改善することを保証するものでもありません。
成立していること、成立していないこと、まだ確認できていないこと。
その違いを明確にしながら、技術の信頼性と実用性を検証していきます。
現在の状況：開発・検証中
一般向け試用・商用提供の開始を示すものではありません。