AI、プロダクト、その周辺で起きる変化を記録する

発表の後にも残るAIの話

根拠、選択の理由、引き受けるべき限界、実務で判断が変わる条件を中心に書いたAIの分析と実務ガイドです。

出典、更新履歴、訂正の窓口を明示しています。

記事一覧

Kimi K3、DeepSeek V4-Pro、Qwen3.8-Max-Previewを、ベンチマークの順位ではなく価格、公開方式、供給力、検証状況から読み解きます。

ChatGPT、Copilot、GeminiをExcelやGoogle Sheets業務に入れる前に、数式、CSV処理、レポート草案、人の確認ポイントを分けます。

AI画像が安っぽくなる原因は、モデル選びより要件の甘さにあります。GPT、Gemini、Claude、Midjourney、Firefly、Ideogram、FLUX、Stable Diffusionを用途別に分けます。

AI検索の答えは便利ですが、自信のある誤りも混ざります。出典、日付、リスク、原文を確認し、健康、旅行、お金、仕事の判断で失敗しないための実用的な手順です。読んだあとすぐ使える確認の型にしました。

AIの報告書は完成品に見えても、事実確認、書き直し、責任判断を同僚へ押し出すことがあります。共有前に出所、指標、担当者、例外の基準を置き、レビュー負担を先に止めます。

繰り返すAI業務は、長いプロンプトよりMarkdownの作業指示書に寄せたほうが安定します。範囲、入力、出力条件、確認手順、停止条件を一つのファイルに残します。

Documents、PDF、Sheets、Browser、Chrome、Computer Use、Figma、Drive、SlackをCodexに任せる前に、任せる範囲と止める範囲を分けます。

PocketOSの本番DB削除事故をもとに、AIエージェント自動化で削除権限、APIトークン、バックアップ、承認、ログ、復旧手順をどう設計するべきかを考えます。

AI自動化はテストで成功しても、実務では例外、承認、記録、担当者判断で止まります。メール、問い合わせ、レポート、CRMの実例から導入前の見極め方と失敗基準を示します。