Amazon Bedrock の VLM で外観検査の検出率を改善：判定の出力順序と分離の効果を検証

元鉄鋼営業が Claude API を使い、商談メモから業界特有の項目（顧客区分・鋼材種別・ニッケル相場連動・案件ステータス等）を構造化 JSON で自動抽出するツールを開発。単価管理の複雑さという実務課題に根ざしたスキーマ設計と、thinking ブロック対応やプロンプトの判定基準明文化による精度改善プロセスを解説。

オンプレミスシステムの AWS 移設プロジェクトで、PM の工数負荷が納期リスクになったため、SharePoint に PM 判断基準をマークダウンファイルとして定義し、Copilot エージェントに一次レビュアーとして活用する仕組みを導入。成果物を正とするルール設計により、ガイドと現況の乖離を防ぎながら、レビュー品質を維持した。

社内文書をClaudeで活用するため、Python・FAISSを用いたRAG（検索拡張生成）システムの実装方法を解説。文書をベクトル化して高速検索し、関連文書をコンテキストとしてClaudeに渡すことで、ハルシネーション抑制と最新情報反映が可能。30分での構築を想定した具体的なコード例を提供。

単価表だけでLLM APIモデルを選ぶと、プロンプトキャッシュの効きが大きいワークロードでは実際のコスト順位が入れ替わる可能性がある。DeepSeek V4 Proはキャッシュヒット時の単価が他ベンダー（OpenAI・Anthropic・Google）の1/10以下であり、システムプロンプトが長いチャットボットではより高性能モデルがより低コストになる逆転現象が起きる。最適化はmax_tokensの調整→キャッシュ構造→バッチ処理の順で進めるべき。