測る前の設計：
- 「成功したと言える状態」を1つの文にしたか
- 指標を「効果／品質／コスト・安全」の3層で選んだか
- 効果指標（利用回数など）だけで満足せず、品質とコストのガードレールを並べたか
ログの仕込み：
- 1利用ごとに、リクエストID・機能・時刻を残しているか
- 人の最終判断（採用／修正／却下）を記録しているか
- 所要時間・モデル名/バージョン・コストの手がかりを残しているか
- エラー・フォールバック発動・リトライを記録しているか
- 入力・出力の機密／個人情報を、そのまま保存していないか（要約・マスキング・保持期間）
比べ方：
- 導入前後、またはAIあり／なしで比べる形になっているか
- 少なくとも開始時点の数字（スタート地点）を記録したか
- 平均だけでなく、悪い方の一部（ワースト側）も見ているか
この内容は記事「AI機能の効果測定｜導入後に見るログと指標の設計」のチェックリストです。印刷してそのままお使いいただけます。 ／ 無料ツール一覧へ