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AIスキルの評価データはもう手元にあります｜自分の判断との差分を3つに分ける

自作したAIスキルの出力が薄いとき、評価用のデータセットを新しく作る必要はありません。過去に自分が下した判断がそのまま正解データになります。判断前に基準は決めきれないという研究を出発点に、自分の判断を見せずに通す5つの手順と、出てきた差分を3つに分ける判定フローを示します。

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ナレッジが貯まらないのは入力を人に任せているから｜記録に倒す条件と副作用

社内wikiもCRMも、最終的には誰かが手で書くことに依存しています。50名調査で44の阻害要因を洗い出した研究と、社内SNSで63.2%が一度も書かなかった実測から、定着しない原因を入力コストの所在に置き直します。記録に倒すときの副作用も併記しました。

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AI活用が進まないのは意識の問題ではない｜誰も改善を評価しない構造

日本のDX取組率は77.8%で米国を上回り、予算も9割確保され、経営も止めていません。それでも成果が出ないのはなぜか。IPAの一次データと経営学の知見から、効率化しないことが担当者にとって合理的になる構造を分解します。

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Geminiは通りClaude Codeは止まる｜情シスのAI許可を2軸で分解する

情シスがGeminiを許可してClaude Codeを止める理由を、データ境界と作用の範囲という2軸に分解して説明します。Anthropic・VS Code・GitHub Copilotの公式ドキュメントで確認できる条件付き許可の設定と、許可リストが破られた実例、そして今の判断の賞味期限までを扱います。

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