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AIスキルが自動選択されたか確認する方法｜実行ログを3段階で見る

AIスキルが実行されたかを、モデルの自己申告ではなく、選択記録、定義読込、必須工程の完了記録で確認する方法を解説します。2026年8月時点の公開資料を根拠に、公開前チェックでrun ID、成果物ハッシュ、明示呼出しへの切り替え、未発火入力を回帰テストへ戻す手順を示します。
2026.08.14 2026.10.05 冨田到 冨田到
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AIの回答が一般論に見える理由｜アイデアの組み合わせを広げる方法

専門家が生成AIの回答を一般論に感じる理由を、新奇さと適合性の違い、変数を定めた組み合わせ探索、人間の評価に分けて解説します。企画・研究・営業でAIに何を頼み、どこを人間が判断するかを、公開研究の対象と限界、確度区分を添えて具体例で示します。質問文で先に決める変数、AIに依頼する列挙、専門家が確認する制約と証拠の切り分けも紹介します。
2026.08.09 2026.10.05 冨田到 冨田到
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生成AIで仕事が減らない理由｜AIスキルを自動実行へつなぐ方法

生成AIやAIスキルを使っても仕事が減らないのは、回答後の追加調査と受け渡しを人間が続けているからです。長い指示を行数だけで短くせず、判断を小工程へ分け、中間出力とSKILL.mdでつなぐ設計、外部操作だけ人間が確認する方法を解説します。
2026.08.08 2026.10.05 冨田到 冨田到
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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。
2026.08.08 2026.10.05 冨田到 冨田到
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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サンプルが税込6.6万円と約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。
2026.08.04 2026.10.09 冨田到 冨田到
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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 2026.10.05 冨田到 冨田到
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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
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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。
2026.07.31 2026.10.05 冨田到 冨田到
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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。
2026.07.31 2026.10.05 冨田到 冨田到
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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。
2026.07.31 2026.10.05 冨田到 冨田到
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