テキスト・イメージ生成モデルの訓練設計――Ablation 研究から得た示唆
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編集部の実践記録から
AI実践室
note投稿はどこまで自動化できるか — 品質チェックのコードと、「公開ボタン」の行方
弊社ではnote記事の投稿作業を半自動化しています。変換・品質チェック・画像生成・入稿は機械に任せ、判断は人に残す設計でした。ところが実物のスクリプトと運用メモを開いて確認すると、「人に残す」と決めたはずの公開ボタンまで自動化が進んでいました。線引きの現在地を、コードに書いてあることだけで正直に書きます。
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AI実践室
AIに濡れ衣を着せ、偽の経歴を信じ込ませようとした結果
身に覚えのない罪で責め立てる、ありもしない過去を事実として押しつける——Claudeの3世代（Opus 4.8 / Sonnet 5 / Haiku 4.5）に2種類の「揺さぶり」をかけました。全員が譲らなかった一線と、Haikuだけがつい漏らした反射的な「申し訳ありません」。AIの“折れなさ”を測った実験です。
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失敗の鬼
導入したAIツールが使われない — 実行0通・承認待ちが増えた自社の記録と、原因の切り分け方
ツールを入れたのに現場が使わない。原因を「使い方が分からないから」と決めつけると外します。株式会社TOEは決裁をメール1通まで簡単にしましたが実行は0通、承認待ちはむしろ29件から37件に増えました。仕組みは正常でした。何が起きていたのかと、自社で確認する手順を整理します。
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