AIに“自分のログ”を分析させる前に、必ずやる「データの線引き」

AIとの対話ログ（.jsonl）を分析してAI自身にルールを学習させる際、外部AIに渡す前の「データの線引き」が実務上重要である。ログ形式の概要と、線引きの必要性について解説している。

• AIとの作業ログ（.jsonl）をAI自身に分析させる前に、ログに含まれる機密情報（APIキー、個人情報、社外秘コード等）の「データの線引き」が不可欠である。
• 「出せるものだけを外に出し、そうでないものは渡さない」という方針に基づき、機密情報が含まれるデータは外部AIに渡さない。
• 機密情報が含まれる可能性のあるログ分析は、ローカル環境や管理下のモデルで行う、あるいは渡す前にマスキング処理を挟むことが推奨される。
• AIとの対話ログをAIに分析させる「ループエンジニアリング」において、データの線引きは安全な運用基盤（ハーネス）の中核をなす。