生成AIにおけるHTML/画像出力の必要性と改善案としてのRHW(reviewable-html-workbench)の紹介
この記事はXの元記事をZenn向けに再掲載したものです。 要約 (TL;DR) モデルが 1 回に出す量は増え続けており、読む側の処理能力は変わりません。 この差をどこまで埋められるかで AI との協調の質が決まります。 認知負荷の研究を土台に、Claude Code 標準の Artifact tool がどこまで答えていて、どこが足りないかを整理し、その不足を埋めるRHW https://github.com/u-ichi/reviewable-html-workbench を紹介します。 はじめに Claude Code には Artifact tool が標準で入っています...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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この話題に関連する、TOEの実践・観測記録
AIエージェントへの「完全自動承認」は、なぜ習熟で約20%から40%超へ倍増したのか？
Anthropicが自社のClaude CodeとAPIのログを分析し、AIエージェントにどこまで自動で任せているかを実測した。完全自動承認は新規ユーザーの約20%から習熟ユーザーの40%超へ倍増する一方、中断率も5%から約9%へ上がる。不可逆な操作は全体の0.8%。承認ポイントの設計に使える一次データを、偏りごと読む。
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中小企業の2割強が1年でサイバー被害、復旧平均5.8日——経営者は何から手を付けるべきか？
IPAが2025年5月に公開した中小企業の情報セキュリティ実態調査（n=4,191）を読み解く。2023年度の1年間で被害を受けた企業は約2割強、復旧に要した期間は平均5.8日・最長360日。不正アクセスの手口の最多は脆弱性48.0%だった。数字の分母と調査の限界まで含めて、経営判断に使える形に整理する。
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DXが「全社に定着した」企業は1,164社中38社。目標3.51と現在1.98の1.53差は何を意味するのか？
IPAがDX推進指標の自己診断結果1,164件を分析した。現在値の平均は1.98、目標値の平均は3.51で差は1.53。レベル4以上に届いた企業は38社・3%にとどまる。任意提出という分母の偏りも含め、中小企業が自社の位置を測るための読み方を整理する。
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