「赤が増えるほど品質が落ちる」AI校正・AI検品の逆説：誤検知を設計する仕事

AIが最終責任を取れない現場で、閾値・例外・証跡を誰が運用するのか。校正（文章）と検品（画像）をまたいで、誤検知コストを“工程”として商品化する方法を考える。

AI校正やAI検品を入れたのに、現場が疲弊するパターンがある。AIが「赤」を増やしすぎて、直すべきでない箇所まで直し、止めなくていいラインを止める。品質が上がるはずの仕組みが、運用の設計ミスで“品質を下げる”。 この逆説の中心にあるのは、モデル精度ではなく誤検知（false positive/false reject）の扱いだ。AIが最終責任を取れない領域で、人はどこに残るのか——答えは「しきい値の運用者」と「証跡の管理者」になる、である。

AIで集め、現場で考え、印刷の未来を言葉にする。

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