冨田到

サービス・インフラ

ChatGPTとClaudeで答えが違う｜原因は4つ、揃えるのは設定だけ

「答えが違う」には性質が正反対の2つが混ざっています。同じAIに同じ質問をしてブレるのは原理的に消せませんが、ChatGPTとClaudeの差、自分と同僚の差は揃えられます。モデル・メモリ・カスタム指示・入力データの4原因を、執筆時点（2026年8月）の公式ドキュメントを引きながら切り分けます。メモリを消さずに文脈だけを分ける手順つきです。
2026.08.01 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
サービス・インフラ

AIスキルの移植はフォルダのコピーで終わります｜Claude用のスキルをCopilotがそのまま読む

スキルの実体はSKILL.mdが入ったフォルダなので、PC移行もチーム配布も他サービスへの持ち出しも同じ1つの操作で済みます。GitHubは2025年12月18日に、リポジトリの.claude/skillsに置いたスキルをCopilotが自動で拾うと告知しました。格納場所の見つけ方から、配る前に落とすべき顧客名やAPIキーのチェックまで、公式ドキュメントの記述を引きながら整理します。
2026.08.01 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
サービス・インフラ

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。
2026.07.31 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
サービス・インフラ

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。
2026.07.31 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
サービス・インフラ

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。
2026.07.31 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
サービス・インフラ

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。
2026.07.30 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
サービス・インフラ

AIスキルの社内展開が進まない｜配布ではなくforkさせる設計へ

AIスキルを社内に配っても使われないのは、それをツールの導入として扱っているからです。IKEA効果の実験データとNot Invented Here症候群の実証研究、日本企業3社の社内スキル共有基盤の実装から、配布ではなくforkさせる設計原則と、定着を利用回数ではなく動機で測る指標を整理しました。
2026.07.30 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
サービス・インフラ

メダリオンアーキテクチャとClaudeスキル｜層に置くのはデータだけ

Claudeのスキルをメダリオンアーキテクチャで整理しようとして、SKILL.mdがBronzeとSilverとGoldのどれなのか決められませんでした。原典に戻ると、層に置かれるのはデータだけで、変換ロジックは層の外にあります。スキルはdbtのモデル相当だ、という結論に至るまでの検証と、実際のディレクトリ設計をまとめました。
2026.07.29 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
サービス・インフラ

Claudeでフィードバックスキルを作る｜10ペアから始めるskill.mdの書き方

レビューの判断は手順書に書けません。過去の対象物と実際に返したフィードバックを10組並べて傾向を抽出し、SKILL.mdに落とす7ステップを、提案書・コードレビュー・契約書・スライド・論文査読の5事例で解説します。Anthropic公式の仕様と、職種ごとに確認すべき法令やポリシーもまとめました。
2026.07.27 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
サービス・インフラ

Claudeのメモリーは「学習」ではない｜3層モデルで整理する継続学習との違い

Claude や ChatGPT のメモリーはユーザー別データベースへの保存であって、モデル重みの更新ではありません。学習の3層モデル、3サービスの設定パスと削除挙動の比較、個人情報保護委員会の注意喚起を踏まえた顧客データ扱いのチェックリスト、破滅的忘却と継続学習の現在地までを公式ドキュメントと論文から整理しました。
2026.07.26 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
次のページ