AI改善ループを実装する：レビュー基盤と root cause 分類の設計
Zenn / 2026/4/8
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要点
- AI改善ループ（生成→評価→改善）を回すために、レビュー基盤をどう設計し、実装に落とし込むかを解説している。
- レビューを単なる良否判定にせず、失敗の理由を構造化して扱うための root cause 分類の設計方針が示されている。
- 改善サイクルでボトルネックになりがちな「レビューの質」と「原因特定の一貫性」を、分類体系と運用で担保することが狙い。
- 実際に改善ループを機能させるための設計観点（データの持ち方、分類の粒度、フィードバックの反映方法）に焦点が当たっている。
🎯 はじめに
前回の記事「AIは制御できるのか？改善ループ設計という答え」で、AI システムの品質を制御するには改善ループが必要であるという設計思想を整理した。
AI は推論エンジンであり、出力の正しさは保証されない
改善ループ（観測 → 検出 → レビュー → 分類 → 改善）がないと品質は安定しない
root cause を分類できないと、改善が感覚論になる
本記事では、この改善ループを 実際にどう設計・実装するか を整理する。
ログに何を保存するか、レビュー候補をどう抽出するか、レビュー UI に何が必要か、root cause 分類をどう運用するか。
思想を実装に落とす...
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