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AI Skillは論文から作る？現場の判断から作る？材料の選び方と検証

AI Skillを作るとき、論文や公開手法、現場の修正記録、AIの一般知識をどう選ぶか。架空の経費精算ヒアリングを例に、出所と適用条件を残し、同じ課題の出力を原典と照合して採否を決める方法を解説します。
2026.11.03 2026.11.04 冨田到 冨田到
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AIで増えたアイデアをどう選ぶ？文章のうまさと中身を分けて評価する方法

AIで増えた事業案や社内改善案を、文章のうまさだけで選ばないための方法を解説します。原文の根拠と未記載をAIに整理させ、低評価案も人が読み直す手順を、架空の備品アプリ案で確認します。本人の懸念と確認済みの弱点を分け、追加質問や次の検証へつなげます。
2026.11.02 2026.11.04 冨田到 冨田到
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Claude Opus 5.5とは？Opus 5・Fable 5.1との違いと選び方

Claude Opus 5.5とOpus 5・Fable 5.1の違いを解説します。利用できるプラン、API単価と課題の総費用、思考量の設定を分けて比較。公式・独立評価の条件を確かめ、架空の見積条件メモを使って自分の仕事で選ぶ方法を紹介します。
2026.10.31 2026.11.04 冨田到 冨田到
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YC Fall 2026のAIスタートアップ分析｜保存した仕事をどう再開するか

YC Fall 2026の開催途中、2026年10月17日時点の公開146組織を分析。永続環境、状態の再現、端末の知識ファイル、例外の引き継ぎを読み、一件の調査を根拠と版と権限を確かめて再開する条件を考えます。
2026.10.17 冨田到 冨田到
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YC Summer 2026のAIスタートアップ分析｜一件の仕事の品質と費用をどう測るか

YC Summer 2026の現行230組織を分析。業務を代行するサービスと、推論・キャッシュ・専門モデル・承認の基盤を読み、一件の仕事を同じ品質条件と総費用で比較する方法を考えます。
2026.10.17 冨田到 冨田到
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YC Spring 2026のAIスタートアップ分析｜仕事の途中と失敗を測る事業

YC Spring 2026の現行192組織を分析。仕事の引き継ぎ、操作の許可、変更前の試験、本番での失敗、AIによる製品選択を読み、自社APIが利用される経路で何を記録し、どの工程を直すかを考えます。
2026.10.17 冨田到 冨田到
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YC Winter 2026のAIスタートアップ分析｜業務を引き受ける会社と運用を支える基盤

YC Winter 2026の198組織を現行の事業説明から分析。AIソフトの提供と専門業務の受託、既存ERPへの接続、評価・実行制御・費用管理の違いを整理し、自社で試す一業務と人が承認する条件を考えます。
2026.10.17 冨田到 冨田到
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会話からルールやスキルを自動生成するには？CodexとClaude Codeで残す手順

作業会話から規約とSkillの下書きを自動生成する方法を紹介します。SessionEndでの受付、別処理でのAI生成、候補の保存と人による採用を、架空会話で試したサンプルとともに説明します。
2026.10.16 冨田到 冨田到
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CodexとClaude Codeのメモリはどう違う？保存・読み込み・設定の仕組み

CodexとClaude Codeの自動メモリについて、保存のタイミング、保存先、次の会話への読み込み、設定と確認方法を比較します。必須の指示を残すファイルとの役割の違いも説明します。
2026.10.16 冨田到 冨田到
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特許調査の費用と依頼先の選び方｜AI活用・納品物・内製との違いを比較

特許調査の公開料金を、調査件数・人による精読・対比コメントなどの納品範囲と合わせて比較します。依頼条件のそろえ方、AIと専門家の分担、社内の検収時間やAI利用料を含めた総費用から、依頼先を選ぶ方法を解説します。
2026.10.09 冨田到 冨田到
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