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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。
2026.08.07 2026.08.13 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 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 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 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 冨田到 冨田到
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Claude FableでSVG図解を量産する｜テキストの重なりを自律修正するスキルの作り方

PowerPointが2016からSVGをネイティブサポートしている事実を起点に、Claude Fable（Opus 4.5系）で日本語ラベルの図解を安定量産する仕組みを解説。テキストの重なりをFable自身に検知させて自律修正させるSKILL.md（Anthropic Agent Skills）の設計、IAP・フローチャート・ビジネスモデル図の作例、Excalidraw/Mermaid/Genspark比較、Fable利用期限後もOpus/Sonnetで動く資産化戦略まで。コンサル・企画・営業・マーケの資料作成担当が月曜日から使える実装ガイド。
2026.07.10 冨田到 冨田到
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