Tukun.ai の評価方法

このガイドは、単にデモ用プロンプトが 1 つ動くかではなく、Tukun.ai というプロダクト自体を評価するときに使ってください。

何を評価すべきか

Tukun.ai は次の 4 つの観点で評価すべきです。

1. 質問の質

チームが具体的なビジネス質問を行い、素早く洗練させるのを支援できるか。

2. レビュー可能性

答えに責任を持つ人が、それを信頼してよいか判断するのに十分な根拠を確認できるか。

3. 再利用

良い答えが 1 回きりの会話で終わらず、再利用可能な資産になるか。

4. ガバナンス適合性

承認済みデータソースを接続し、アカウント境界を保ち、第二の運用プロセスを作らずにビジネス上の意味をモデリングできるか。

最初に選ぶべきユースケース

次の条件を満たす質問を選んでください。

• 価値が高い
• よく繰り返される
• 検証しやすい程度に絞られている
• すでに信頼している 1 つのソースで支えられる

良い例:

• プラン別の週次アクティブアカウント数
• チャネル別の月次売上
• ランディングページコホート別のコンバージョン率
• サインアップ月別のリテンション

悪い最初の例:

• 「異常なことを全部教えて」のような広すぎる問い
• 成功定義が共有されていない部門横断の戦略プロンプト
• 複数の分断されたデータソースを前提とする質問

現実的な評価フロー

ステップ 1: オーナーを 1 人決める

テストは 1 人が責任を持つべきです。基本定義で合意する前に評価者が多すぎるとノイズになります。

ステップ 2: 代表的なソースを 1 つ接続する

最大規模の連携から始めないでください。重要で繰り返し出る質問にすでに答えられる 1 ソースから始めます。

ステップ 3: 3 種類の質問を試す

以下をテストしてください。

• 単純な記述的質問 1 つ
• セグメント比較 1 つ
• 現在の指標定義の曖昧さを意図的にあぶり出す質問 1 つ

ステップ 4: 失敗ケースを確認する

強い評価とは「モデルが何か答えた」ことではありません。「結果を安全に再利用できるか危険かを判断できる」ことです。

ステップ 5: 何を運用資産化すべきか決める

評価の最後に、次を特定してください。

• すぐ再利用できる質問は何か
• セマンティック整理が必要な指標は何か
• より広い展開を妨げるデータギャップは何か

Tukun.ai が適しているサイン

• チームがすでに繰り返しビジネス質問をしている
• ステークホルダーが答えの生成過程を重視している
• 探索から再利用可能資産までを 1 か所で進めたい
• 派手なアドホック可視化よりもセマンティックな一貫性が重要

展開範囲を絞るべきサイン

• ソースデータが繰り返し分析に耐えるほどまだ信頼できない
• 指標定義の責任者がいない
• チームが即答を求める一方でレビュー工程を受け入れない
• 重要な質問のすべてが現状ではソース横断統合を必要としている

推奨する成功基準

次を言える状態になってから評価を終えてください。

• 承認済みソースを 1 つ正しく接続できた
• 繰り返し出るビジネス質問を少なくとも 1 つ検証できた
• どこに曖昧さが残っているか把握できた
• 次にモデリングすべき指標が分かった
• チームが本当に出力を再利用するか見通しが立った