サービス・インフラ

AIスキルとプロンプトの違い|保存しただけでは変わらない理由

AIスキルを作っても長いプロンプトの保存版に見える理由を、初期状態の正しさから解説。反復改善、実行条件、工程分解、中間成果物、評価ループをどう組み込むと、別の入力や担当者でも使える業務の部品になるのかを、公式仕様と実務の違和感に沿って整理します。
ソフトウエア

バーティカルAIとは?|業界特化AIを選ぶ4軸

バーティカルAIとは、特定の業界または業務向けに、データ、ルール、既存システムとの接続、監督方法を設計したAIです。汎用AIとの違いと導入時の確認方法を紹介します。
ソフトウエア

AI Overviewsとは?掲載資格・表示・成果を混同しないSEO運用

AI Overviewsの掲載資格、検索結果での表示、支援リンク選定を分けて整理。通常SEOの確認項目、AI Modeとの違い、Search Consoleでの観測方法を解説します。
ソフトウエア

GEOとは?|AI回答の引用を測る実務ループ

GEO(Generative Engine Optimization)を、SEOの置き換えではなくAI回答内の引用を測る運用層として解説。Google公式の確認事項と実務仮説を分け、質問セット、引用元、不足、修正、再測定のループをマーケティング、R&D、知財、新規事業向けに紹介します。
ソフトウエア

構造化データとは?|JSON-LDが効く読み手と効かない読み手を実験データで分ける

構造化データ(JSON-LD)を読む相手は、検索エンジン・AI検索・社内AIの3種類に増えました。Googleは公式ドキュメントで「生成AI検索に構造化データは必須ではない」と明記しており、JSON-LDを新規追加した1,885ページの対照実験でもAI引用は増えていません。一方で社内AIでは、見出しの階層を各断片に持たせるだけで正答率が6.5ポイント上がった査読論文があります。効果を数字で確かめられる相手とそうでない相手を分け、廃止済みのHowTo・FAQを実装しないための確認手順まで整理しました。
サービス・インフラ

市場調査の外注費用は何で決まるか|課金単位4種で読む2026年の相場データ

市場調査の外注費用は「相場レンジ」では読めません。課金単位は設問数×サンプル数/1本/人日/買い切りの4種類に分かれ、同じ手法名でも金額が一桁変わります。同じ15問400サンプルが6万円と32万円、同じデプスインタビューが13.8万円と45.8万円という公開価格の実例から、自分の案件がどの単位で課金されるかを見分ける方法と、見積のどの行が動くかを整理しました。
小売

EC・小売の市場リサーチAI|自社データで消える問いを引き、残りを賞味期限で仕分ける

EC・小売は答えの半分を自社のPOSや購買ログで持っています。まず自社データで答えが出る問いを引き算し、残った問いを「答えが何日で古くなるか」で仕分けて自動化範囲を決める設計をまとめました。モール・自社EC・実店舗で違うデータの穴、カテゴリ別EC化率の12.5倍差、AIが引いてくる廃止統計の落とし穴まで。
ソフトウエア

規制動向調査のやり方|確定度で分ける一次ソースと、条項を落とさないAIの使い方

規制動向調査でつまずくのは、情報を取り逃したときより条文を読み違えたときです。一次ソースを確定度で3つに分け、公布日ではなく施行日から逆算し、条項はサブ条項を全部列挙してから判定する。EU AI法Article 113の改正で動いた適用日、e-Gov法令API・CELEX・Federal Register APIの使い方までまとめました。
ソフトウエア

プロンプトエンジニアリングとは?|AI調査で幻覚を減らす書き方

プロンプトエンジニアリングとは、AIへの指示を設計して結果を安定させる仕事です。AnthropicとOpenAIの公式ドキュメントは、技法より先に成功基準と測り方を求めています。調査の仕事で使う合格ライン5項目、幻覚を減らす7つの手法とコピーして使えるプロンプト断片、プロンプトでは直らない症状の切り分け表までまとめました。
ソフトウエア

Claude Codeのmodelとeffort|指定が黙って書き換わる3つの場面

Claude Codeにはmodelとeffortという2つのつまみがあります。ただ、指定した値がそのまま動く保証はありません。セーフガードでモデルが差し替わってセッションがそのまま下のモデルで続く、effortの目盛りがモデルごとに違う、モデルを替えてもeffortが前のまま残る。公式ドキュメントで裏を取った3つのズレと、.claude/agents への固定方法、Fable 5がOpus 5のちょうど2倍単価であることから導ける損益分岐を解説します。