AIの予測結果を報告する前の検証って、本当に悩ましいですよね。私も経験あるんですが、以前AIに売上予測をさせて、そのままクライアントに提示しようとしたことがあります。その時上司から「数字の根拠を説明できる？」と聞かれて、ハッとしました。

結局、予測に使われたデータ期間、外部要因の加味の有無、過去の予測精度を確認する作業に1日費やしました。すると実は季節性を過度に反映していたことに気づいて、パラメータを調整し直したんです。修正前後で数値がかなり変わって、あの時検証しなかったら恥ずかしい思いをしてたな、と。

それ以来、私が心がけているのは「AIの数字を信じすぎない」ことです。特に自分が完全に理解していないロジックで出た結果は要注意。最低限、過去のデータで同じロジックを試してどれくらい当たってたのか、逆に外れてた時期はなぜか、そういう部分を自分の手で確認してからクライアントに出すようにしています。

完璧な検証は時間がかかるので、現実的には「ここだけは確認する」という優先順位をつけるのが大事かな。クライアントの意思決定の重要度が高いほど、検証に時間をかける価値がありますし。