> ## Documentation Index
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# ユースケース

> RAIL Scoreを使用した責任あるAIアプリケーションの構築に関するエンドツーエンドのチュートリアル。

責任あるAI評価を用いて実際のアプリケーションを構築するためのハンズオンチュートリアル。各ユースケースには、動作するコードと生産のベストプラクティスが含まれています。

<CardGroup cols={1}>
  <Card title="責任あるAIチャットボットの構築" icon="message-bot" href="/use-cases/ai-chatbot">
    自動品質スコアリング、ポリシーの強制、多ターンセッションの追跡、Langfuseの可観測性を備えたカスタマーサポートチャットボットを構築します。OpenAI + GeminiをRAIL Python SDKと共に使用します。
  </Card>

  <Card title="AIチャットボット：生産機能" icon="rocket" href="/use-cases/ai-chatbot-production">
    パート2 - プロバイダーラッパー、ポリシーの強制（ブロック/再生成）、セッション追跡、Langfuseの可観測性。
  </Card>
</CardGroup>

<Tip>
  特定のユースケースを見たいですか？トピックを提案するために[support@responsibleailabs.ai](mailto:support@responsibleailabs.ai)までご連絡ください。
</Tip>