ポイント

生成 AI に学習用のラベルを付けさせたら、使う前にまず一部を人の判断と照合します。
・照合で誤りが少なく、影響も小さい → 分かった限界 (誤りやすい区分など) を記録したうえで使います。
・誤りが多い・誤りの影響が大きい → 人によるラベル付けと、その品質管理に切り替えます。
照合せずに学習へ進み、評価用のラベルも同じ生成 AI で付けていると、評価でも同じ誤りが正解として扱われます。そのため、評価の段階では問題に気付けません。