Claudeをきっかけに、SNSマーケの制作を「自分専用エージェント」にした話
きっかけは、Claudeだった。 最初は「文章を手伝ってくれる賢いチャット」くらいの認識で使い始めた。ところがClaude Codeを触るうちに、発想が変わっていった。会話のたびに一から指示し直すのではなく、自分の仕事のやり方そのものをClaudeに覚えさせて、毎回同じ品質で回せる「仕組み」にできるのでは、と。 この記事では、SNSマーケティングの制作フローをClaude Code上に組み上げた「いまのセッティング」を、そのまま公開してみます。特別なプラグインは使っていません。標準機能の組み合わせだけです。 なぜ「仕組み化」したかったのか SNS運用の制作は、地味に覚えることが多い仕...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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学習データを71%捨てても精度は落ちないのか？場所認識AIの実測で見る「データ選別」の費用対効果
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AIの評価軸を「正答率」から「越えてはいけない線」に変えられるか——医療AI検査ベンチマーク100件の設計
臨床医1名が作った医療AI安全性ベンチマーク「MedFailBench」は、合成症例100件を6種類の失敗ゲートと5段階の重大度で分類した。正解率ではなく「どの安全境界が破られたか」で測る設計思想は、中小企業の社内AI評価表にそのまま応用できる。ただし実験規模は極端に小さく、論文自身が限界を並べている。
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複数ステップで自律検索するAIエージェントを対象に、従来の検索有用性スコアと、実際に正解へ効いた度合いの相関を測った研究。23,322件の文書観測で相関はρ=-0.0257とほぼ無相関、単体では答えを含まないのに削除すると結果が変わる「橋渡し文書」が35.72%を占めた。社内文書検索の評価の見方に直結する話です。
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