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Fable 5考案! AIフィードバックシステムの紹介

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Fable 5考案! AIフィードバックシステムの紹介

NextFreelance様主催、Next AI Synergy #12にてLTをさせていただいた時の発表資料となります。
今回は自分が考案したAIへのフィードバックシステムの紹介です。

該当のイベントページはこちら: https://nextfreelance.connpass.com/event/401436/
資料の本文中にあるURLリンク:
- 画像生成の評価例: https://github.com/yoichi-kaneko/lineai_aoi_profiles/pull/111
- 登山レポートのレビュー例: https://github.com/yoichi-kaneko/mountain_report_review/tree/main/reviews/2026-08-02_kisokomagatake

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金子陽一(Yoichi Kaneko)

August 26, 2026

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Transcript

  1. 今日のアジェンダ  フィードバックシステムについて 01 02 03 04 共通する設計思想 画像⽣成に対する フィードバック

    登⼭レポートレ ビューに対する フィードバック 開発時のAIレ ビューに対する フィードバック(メ タレビュー) 4
  2. 共通する設計思想 (ここがFable5考案)  AIへのフィードバックを2層化  核 (Core)  彩り (Flair)

    出⼒結果を安定化させ、シス テムの信頼性と⼀貫性を確保 したい ガイドラインや⽅針に縛られ ず、多様なクリエイティブや 驚きのある出⼒を得たい  継続的な改善プロセス 1AIと⼈間のやり取りを蓄積する 2ある程度溜まったらフィードバックスキルを実⾏ 3これにより、ガイドライン等を更新する  2層化で⽭盾する意⾒の衝突を回避 安定(核)と多様性(彩り)をそれぞれ独⽴して評価できるフィード バック構造を設計します。 6
  3. 碧衣の画像生成    評価の⾃動収集 ガイドライン更新 偏りの是正 • Lineから⼿軽に画像の評 価を送信

    • 蓄積された評価を定期的に集 計 • 評価頻度やデータに偏り があるかを検知 • 点数とコメントからなる 評価をFirestoreに保存 • 結果に基づき画像⽣成ガイド ラインを更新 • 偏りを発⾒した場合は適 切に訂正‧補正 • 悪い特徴の修正や好ましい特 徴を強化 8
  4. 登山レポートのレビュー    Gitテキスト管理 作成‧保存プロセス 継続フィードバック すべての作成経過や変更履歴を含 め、テキストベースで厳密に⼀元 管理します。

    以下の⼿順で、経過を保存しながら 作成: 蓄積されたレビューサイクルデー タから最適化: • 初期稿:⼈間(私)が作成 • • AIレビュー:指摘とリライト 案を作成 ⾃⾝の⽂体や表現の癖を 収集 • 指摘内容の適切性を客観 評価 • 修正稿:提案を元にリライト 9
  5. 開発時の AIレビュー    プロジェクト導⼊ 採⽤‧不採⽤の記録 規約の定期更新 現在参画中の実際のプロジェクト に導⼊し、実⽤的な開発プロセス

    の⼀部として組み込んでいます。 通常のAIレビュー運⽤に加え: 蓄積したデータのフィードバック : • • GitHub上のPRコメントを対 象化 提案に対する採⽤‧不採⽤を 記録 • 2週間サイクルで内容を集 計 • コーディング‧レビュー 規約を更新 10
  6. まとめ    評価の保存 仕組みの考案 2層構成の整理 AIの成果物に対する評価を保存す る仕組みが必要です。ただ、それ はどんな形式でもよく、それさえ

    あれば後は柔軟に対応可能です。 Fableに相談すると、実現したいレ ビューシステムに即した仕組みを考 案してくれます。今ならOpus5でも 同じくらいの提案が期待できます。 核と彩りの2層構成により、ガイ ドラインを固めつつ⾃由な判断を させるという、逆⽅向の指⽰(ア プローチ)をきれいに整理できま した。 11