AI時代の根性論 長時間労働ではなく仮説・検証・改善を続ける仕事術
はじめに 生成AIへ依頼しても、最初から期待どおりのコードや文章が返ってくるとは限りません。 ここで「AIは使えない」と諦める人もいれば、前提、指示、資料、分解方法、検証手段を変えながら、目的に近づける人もいます。 AI時代に必要なのは、長時間働くことや、画面へ張り...
出典: Qiita AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
失敗の鬼
経理は13本、マーケは1本 — 27本の自動化ジョブが教えてくれた「AIに任せてよい仕事」の見分け方
弊社の自動化ジョブは27本ありますが、内訳は経理13本に対してマーケはたった1本。しかも毎朝の定型集計には、あえてAIモデルを一切使っていません。この偏りと設計判断から見えてきた「AIに向く仕事・向かない仕事」の見分け方を、実際の数字だけで書きました。
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AEO対策室
ChatGPT検索・Perplexity・Google AI Overviewsは、出典をどう選んで表示するのか
AI検索と一口に言っても、出典の選び方も見せ方もエンジンごとに違います。ChatGPT検索・Perplexity・Google AI Overviews・Geminiが出典をどう扱うかを、公開されている仕組みと画面で確認できる範囲だけで整理します。順位や引用率などの測定値は書きません。
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AI実践室
経営データの集計を、AIが4,749回終わらせていた ― ログ20,109行を数えてわかった「人間は見るだけ」の中身と、その数字が保証しないこと
当社は経営業務をcron+AIエージェントで自動化し、経営データを社内の「_経営DB/」フォルダへ毎日・毎週、自動蓄積しています。その実行ログ20,109行を数えたら、処理完了を示す✅マークは4,749回、週次統合ジョブは586回動いていました。営業の危険度採点、経理の警告再生成、ダッシュボード生成からPDF化・Google Drive転送まで、人間は完成したものを見るだけです。ただし正直に書きます。この4,749という数字は「実行した回数」であって、「中身が正しい」ことの保証ではありません。
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