ソフトウエア

Semantic Scholarとは?論文AI検索|TLDRと引用関係の使い分け

Semantic ScholarはAI要約と引用関係で論文候補を絞れる学術検索サービスです。TLDRを入口に使い、論文原文へ戻る調査手順を説明します。
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arXivとは? 論文プレプリント検索|AI調査での査読・版確認

arXivをAIで調べるときは、候補整理と原文確認を分けます。検索、識別子、版、査読済み正式版、ライセンスを確認する順序を説明します。
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J-PlatPatとは?AI特許調査で検索語と原文確認を分ける方法

J-PlatPatの検索画面と検索条件の基本に加え、生成AIへ任せる作業と、人が文献番号・請求項・経過情報を原文で確かめる範囲を説明します。
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Sakana AIとは?日本発AIユニコーン

Sakana AIを、会社の位置づけ、資金調達、The AI Scientist、Sakana Chat・Namazu・Fugu、政府支援と導入前の確認項目に分けて解説します。
ソフトウエア

FRONTEOのKIBITとは?知財・特許分析での役割と限界

FRONTEOのKIBITを、生成AIとの違い、Patent Explorerの順位付け、特許調査で任せられる範囲、Patent Explorer Xの世代差、JPO案件の確認範囲、導入前の測定項目から解説します。
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Snorbeとは?ナレッジグラフ型エージェント

Snorbeの公開資料を基に、RAG、ナレッジグラフ、GraphRAG、AIエージェントの役割と使い分けを解説します。
サービス・インフラ

AIのダブルチェックをいつ減らすか|全件目視から例外レビューへ移る条件

AIの全件目視を減らす前に必要な失敗記録、反復評価、例外レビュー、人間承認の境界を、低リスク工程の実務設計として説明します。
ソフトウエア

AIエージェントの必須検査をフック(hook)で止める|Claude Code・Codex向け設計

Claude CodeやCodexのフック(hook)とは何か、設定をどう書くか、PreToolUse・PostToolUse・Stopをどう使い分けるかを、公開前チェックの例で説明します。
サービス・インフラ

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。
サービス・インフラ

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。