PURPOSE
このプロンプトでできること
安全制約を満たす確率と実験コストを考慮し、次の実験候補と追加確認条件を比較します。
PREPARE
用意する情報
目的指標と測定誤差、安全制約・閾値、既実験点、候補範囲、モデルの予測値・不確実性、制約違反確率、バッチ数、許容リスク、実行コスト。
WORKFLOW
使い方
過去データと検証済みモデルが出した候補別予測を入力してください。候補点を実験に進める前に、安全責任者と実験担当者に制約違反確率を確認してもらってください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
制約付きベイズ最適化の次回実験候補をレビューしてください。提供された予測値と不確実性を使い、目的改善、制約違反確率、実験コスト、探索範囲を候補ごとに比較します。安全閾値や許容違反確率は入力値を守り、未指定の候補を安全とみなさないでください。獲得関数の提案だけで安全性を保証しないでください。 【目的・安全制約・許容リスク】 [入力] 【過去の実験点と候補ごとの予測値・不確実性】 [入力] 【同時実験数・コスト・運用制約】 [入力] 出力は「候補点｜目的改善｜制約違反確率｜不確実性｜費用｜採否条件」の比較表、次のバッチ案、実験前に人が承認するゲートにしてください。
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
安全上限80℃、許容違反確率5%。候補A: 予測改善0.8、違反確率2%。候補B: 改善0.95、違反確率20%。バッチ上限1点。
出力例（説明用）
候補A: 改善0.8、違反確率2%で設定上限5%以内。追加の安全確認を通過した場合に候補。 候補B: 改善0.95だが違反確率20%で許容値を超えるため除外。 決定前ゲート: 安全責任者が温度上限・測定誤差・実験設備条件を承認。
TIPS
使うときのコツ
候補点の予測平均だけでなく不確実性・測定ノイズ・安全制約の評価方法を明記してください。
使う前に確認してください
AIはモデルの予測を検証しません。安全性を保証する装置・手順の承認なしに実験を実行しないでください。