【Dify】Lesson7-2：改善サイクル入門｜ログで原因を特定し、精度と使いやすさ向上
ながみえ
生成AIアプリを公開してしばらくすると、だいたい次の壁に当たります。
- ちゃんと動くけど、回答が「惜しい」
- 使ってもらえたのに、途中で離脱される
- たまに変な返答やエラーが出て不安になる
この段階で大事なのは、「なんとなく微調整」をやめて、根拠のある改善に切り替えることです。
今回はDifyのログ（会話履歴や実行結果）を出発点にして、原因を切り分け、狙いどおりに品質を上げていくための“改善サイクル”を身につけます。
この記事を読み終えるころには、「どこを直せば一番効くか」を迷わず判断でき、改善が“運”ではなく“再現性のある作業”になります。
Lesson１：Dify入門｜環境構築と最初の生成AIアプリ開発
Lesson２：まずは体験｜基本的なアプリを4つ作ろう
Lesson３：文章業務の自動化｜実務で使えるアプリを開発しよう
Lesson４：ファイル処理で広がるDifyアプリ開発
Lesson５：RAG実践｜ナレッジ検索アプリを作ろう
Lesson６：機能拡張と外部システム連携｜ツールを使いこなそう
Lesson７：総仕上げ｜準備を整えて生成AIアプリ開発者へ
・Lesson7-1：業務で使う前にやること｜公開設定と利用設計の基本
・Lesson7-2：改善サイクル入門｜ログで精度と使いやすさ向上 ◁今回はここ
・Lesson7-3：安全・コスト・品質の守り方｜運用ルールと“壊れない設計”
・Lesson7-4：業務改善＆副業に繋げる｜要件定義→提案→納品→運用の進め方
・Lesson7-5：総まとめ｜ここまでの学習を終えた方へ
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