ヒューマンインザループ (HITL)

ヒューマンインザループ（HITL）は、AIや自動化システムの学習、判断、例外処理、最終承認のループへ人を意図的に組み込み、人と機械が役割分担する設計です。

■ 試験で押さえるポイント

• 人が教師データを付与・修正する学習段階、低信頼度の推論を確認する運用段階、結果への異議申立てや緊急停止など、介入箇所はライフサイクル全体にあります。

• AIは大量・反復処理、人は文脈、倫理、例外、高影響判断を担うなど、能力とリスクで分担します。全件を形だけ承認させる運用では実質的な監督になりません。

• 確認者へ根拠、信頼度、代替案、時間を提示し、過度な自動化信頼を防ぐ教育とサンプリング監査を行います。人がいるだけで誤りが必ず減るとは限りません。

■ 選択肢での判断ポイント

AI処理ループへ人の判断・監督・フィードバックを組み込む仕組みです。単なる画面UIや、AIを一切使わず人だけで処理する方式ではありません。

例: 不正検知AIで高リスク取引を自動停止し、中程度は担当者が根拠を見て判断、低リスクは自動通過させます。確認結果を品質検証後に再学習へ使います。