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論文サーベイのやり方｜AI実演で見る文献レビュー効率化の型

論文サーベイをAIで効率化する型を、Elicit・Consensus・SciSpaceの使い分け、ChatGPT Deep Researchとのレイヤー分業、ハルシネーション対策の3層設計、Snorbeによる週次差分運用まで実演付きで解説します。R&D企画や技術戦略の実務で、月次・週次で継続する文献レビューをどう組み立てるかがわかります。
2026.07.10 2026.07.14 冨田到 冨田到
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SaaS業界のリサーチAI活用事例｜2025年月別に見た採用スタック変化

日本のSaaS企業（サイボウズ・SmartHR・freee・Sansan・マネーフォワード・ラクス・LayerX・GMOほか）が2025年に採用した生成AI／リサーチAIのスタック変化を月別カレンダーで整理。SmartHR 10%削減、MF AI確定申告仕分け1/10、ラクス95%削減の数値とCxOのスタック更新指標まで踏み込みます。
2026.07.07 2026.07.14 冨田到 冨田到
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業界マップの作り方｜AIで作る4レシピの実装法

業界マップの作り方を4つのレシピで整理します。バリューチェーン軸、投資段階×競合軸、地理×商流軸、特許ネットワーク軸それぞれの材料・調理時間・完成イメージを対応表で提示。EVバッテリー・生成AI・半導体・全固体電池の実例つきで、R&D企画・事業開発・M&A担当・投資家・アナリストの目的別に選べる形に落とし込みます。
2026.07.07 2026.07.08 冨田到 冨田到
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新規事業テーマ探索の手順｜AIで回す3-6-12週間ロードマップ

新規事業テーマ探索の手順を、3週間マクロ発散→6週間フォーカス絞り込み→12週間ゴー/ノーゴー判断のロードマップで整理します。PESTLE・JTBD・TAM/SAM/SOM・Amazon式PR-FAQ・ステージゲートの実務、Perplexity・Statista・CB Insights・Snorbeの刺しどころを具体的に解説します。
2026.07.07 2026.07.08 冨田到 冨田到
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論文サーベイの1週間ジャーニー｜AIでどこまで自動化できるか

論文サーベイをAIで回す1週間の道のりを、Day 1〜Day 5の5フェーズに分けて解説します。Elicit・Consensus・Undermind・NotebookLM・Claude Projectsの使い分け、Cochraneが示す学術的な線引き、急増するfake citation対策まで具体的にまとめます。
2026.07.07 2026.07.08 冨田到 冨田到
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5Forces分析とは？AI自動化の事例と月曜から使う手順

1979年生まれの5Forces分析（ファイブフォース分析）が、AIエージェント時代にどう変わるかを事業企画・戦略コンサル向けに解説。40時間→2時間の事例、ChatGPTプロンプト2種、業界別事例、反復ループ型ワークフローまで具体的に紹介します。
2026.07.07 冨田到 冨田到
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Claude CodeとCodexのセキュリティ｜情シスに渡せる運用標準

Claude CodeとCodexをチームで安全に使うための運用標準を、情シスがそのまま社内展開できる粒度でまとめました。許可・サンドボックス・監査の3つの基本ルール、両製品の設定ひな形、月次でリフレッシュする運用ループまで具体例とともに解説します。
2026.06.24 2026.07.05 冨田到 冨田到
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2026年AIリサーチエージェント徹底比較｜NinjaTech・Felo・Perplexity・Tokkyo.Ai・Snorbeを業務別に使い分ける

2026年6月時点で実務に使える主要AIリサーチエージェント9ツール（NinjaTech AI、Felo、Perplexity、Tokkyo.Ai、Patentfield、FRONTEO Kibit、Genspark、Sakana AI、Snorbe）を価格・公開ベンチマーク・業界別の使い分けで徹底比較。Snorbe開発者の体験ベース解説。
2026.06.17 冨田到 冨田到
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Hermes Agentの使い方とユースケース6選を実機で解説

Hermes Agentをcurl一発で導入し、Telegram連携、6つのユースケース、3層メモリの原理、Claude Code・OpenClaw・OpenHands・Aider・SWE-agentとの違いまで実機ベースで整理。コスト目安も記載。
2026.05.26 2026.07.02 冨田到 冨田到
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【論文解説】NAGとは？AIの頭の中を覗いて学習データを選ぶ新手法と未来

LLMの「効く学習データ」をニューロン単位で見つける新手法NAG（Neuron-Activated Graph）について、初学者にもわかるように解説します。仕組み、実験結果、技術の流れ、AIエージェントへの応用可能性まで、論文の内容を噛み砕いてお届けします。
2026.05.07 冨田到 冨田到
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