AIの設計者と開発者間の英会話フレーズ集

# 1. 要件確認とシステム設計

- Could you clarify the core functionalities you want the system to have?
システムに必要な主要な機能について明確にしてもらえますか？

- What kind of metrics should we focus on for evaluation?
評価のためにどのような指標に焦点を当てるべきですか？

- Will we need to handle multiple types of data inputs?
複数の種類のデータ入力を扱う必要がありますか？

- How frequently will the system need to perform evaluations?
システムはどのくらいの頻度で評価を実行する必要がありますか？

- Are there specific accuracy or latency requirements?
特定の精度やレイテンシーの要件がありますか？

# 2. データの前処理とモデル設計

- What preprocessing steps would you recommend for the input data?
入力データの前処理として推奨される手順はありますか？

- Should we implement any feature engineering techniques for this model?
このモデルに対して特徴量エンジニアリングの技術を導入すべきでしょうか？

- Are there particular algorithms or architectures you want us to use?
使用すべき特定のアルゴリズムやアーキテクチャはありますか？

- What data sources will we be using for training and evaluation?
トレーニングと評価に使用するデータソースは何ですか？

# 3. 開発・プログラミングのディスカッション

- I’m thinking of using [library name] for this part of the system. Do you agree?
この部分には[ライブラリ名]を使おうと考えていますが、どう思いますか？

- Do we have any specific version requirements for Python or dependencies?
Pythonや依存ライブラリに特定のバージョン要件はありますか？

- Would you prefer a modular structure to allow flexibility in future updates?
将来的な更新を考慮して、モジュール化された構造にしますか？

- What format should the evaluation results be saved in? JSON or CSV, perhaps?
評価結果はどの形式で保存しますか？JSONやCSVが良いでしょうか？

# 4. 進捗確認とテスト

- How’s the implementation coming along for the main evaluation algorithm?
主要な評価アルゴリズムの実装は順調ですか？

- Could we run a few test cases to validate the current build?
現在のビルドを検証するためにいくつかのテストケースを実行できますか？

- I’ll need some feedback on the initial results. Do they meet the expected metrics?
初期結果に対するフィードバックが必要です。期待される指標に達していますか？

- Are there any issues with data handling or memory usage we need to address?
データ処理やメモリ使用に関する問題はありますか？

# 5. パフォーマンスの最適化と改善

- I noticed the model is slow with larger datasets. Should we consider optimization?
モデルが大規模なデータセットで遅くなっているようです。最適化を検討すべきでしょうか？

- Let’s try adjusting the batch size or learning rate to improve performance.
パフォーマンスを向上させるためにバッチサイズや学習率を調整してみましょう。

- Would switching to a different optimizer make a difference in speed or accuracy?
別のオプティマイザーに切り替えることで、速度や精度に違いが出るでしょうか？

- Could we try parallel processing or GPU acceleration to reduce runtime?
実行時間を短縮するために並列処理やGPUアクセラレーションを試せますか？

# 6. エラーと問題解決

- I encountered an error related to [specific issue]. Any ideas on how to resolve it?
[特定の問題]に関するエラーが発生しました。解決方法に心当たりはありますか？

- The model’s output seems inconsistent. Could it be an issue with data preprocessing?
モデルの出力が一貫していないようです。データの前処理に問題がある可能性はありますか？

- I’ll check the logs to see if there are any warnings or errors during runtime.
実行時の警告やエラーがないかログを確認します。

- Are there any unit tests in place to catch this type of issue?
このような問題をキャッチするためのユニットテストはありますか？

# 7. レビューとフィードバック

- Here’s the latest build. Could you review and provide feedback?
最新のビルドです。レビューしてフィードバックをお願いします。

- Do the results align with the expected metrics defined in the design document?
結果は設計書で定義された期待される指標と一致していますか？

- If you see any areas for improvement, please let me know.
改善点があれば教えてください。

- Let’s discuss the feedback and decide on any necessary adjustments.
フィードバックについて話し合い、必要な調整を決定しましょう。

# 8. 最終確認と納品

- Once the final version is complete, could we have a handover meeting?
最終バージョンが完成したら、引き渡しミーティングを行えますか？

- Please document any critical steps or configurations for future reference.
将来の参考のために、重要な手順や設定をドキュメント化してください。

- Let’s confirm that all functionalities are working as expected before deployment.
デプロイ前にすべての機能が期待通りに動作しているか確認しましょう。

- Thank you for your hard work. The system is shaping up well.
ご尽力いただきありがとうございます。システムが良い形に仕上がっていますね。