Q5.AIエージェントの回答精度が低い場合、どこから改善すべきですか？

精度問題は一括で「モデルを変える」前に、失敗事例を分類して原因を確認します。RAGの場合は検索クエリ、チャンク、メタデータ、ランキングが候補です。エージェントの場合は、ツール選択の指示、必要なパラメータ、権限、完了条件なども確認します。評価指標をタスクごとに定義（正答率、完全性、有害出力率など）し、最終出力だけでなく実行軌跡も含めて改善前後を比較します。現場の修正事例は、評価セットと回帰テストへ継続的に反映します。

• ●原因切り分け：検索 / プロンプト / ツール / モデル
• ●評価セットの拡充と定量的な Before/After 比較
• ●現場の修正事例を学習データではなく評価・改善素材として活用