AIが生成したSQL等の回答に対して、ビジネスユーザーが正誤を判断できない「情報の非対称性」という課題を分析。意図や定義のズレがリスクを生む構造的背景を解説し、検証コストの解消に向けた考察を行う。
Cortex Agent / Analyst における LLM と人間が協調して間違いを検出し、修正する機構
編集メモ: AIが生成するSQL等の専門的成果物に対し、人間が正誤を検証できない情報の非対称性がリスクとなるため、協調的なチェック体制と定義の共通化が不可欠です。