AIツールは一歩で分析を完璧にすることはできません。時にはAIの推奨するデータソースを見ると、小学生の宿題を修正しているように感じることもあります——品質はまちまちです。特にチェーン上のデータ分析を行う際には、データソースの選択が非常に重要です。このような問題に直面したときの実用的な方法は、次回似たような問題を処理するときにAIに問題のあるデータソースを除外するよう直接指示することです。これを繰り返し最適化することで、AIの出力品質は顕著に向上します。適切なデータソースを見つけることは、単にAIに依存するよりも重要であり、組み合わせて使用することで効果がより高まります。