AI承認駆動開発 #4｜チェック観点を「型」にする——Validation TypeからApproval Engineeringへ
! 判断軸・制約は「大きな意味」。 Validation Typeは「小さな見る型」。 ! AI協働で大切なのは、すべてのチェックをAIへ任せることではない。 人間が何を見て判断しているのかを、再利用可能な「型」として外へ出すこと。 前回は「同じ判断を、二度させるな」だった 前回の AI承認駆動開発 #3 では、 同じ判断を、二度させるな。 という考え方について書いた。 AIが生成したものを、人間が毎回一件ずつ確認する。 答えがすでに決まっていることまで、AIに何度も考え直させる。 それでは、AIの生成速度が上がるほど、人間の承認負荷も増えていく。 そこで、 承認済みDefi...
出典: Zenn 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
AI実践室
請求書や領収書のPDFを、AIに読ませて表に転記させる手順
届いた請求書や領収書を手でExcelに打ち直すのは、時間もかかりミスも出ます。画像やPDFを読めるAIに転記させる手順を、中小企業がそのまま試せる形でまとめます。ただし数字は必ず人が突き合わせる前提です。どこで間違うかも正直に書きます。
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AEO対策室
自社がAIにどう説明されているかを、30分で調べる手順（無料・ツール不要）
AI検索対策を考える前に、まず現状を測ります。ChatGPT・Perplexity・Geminiに4種類の質問を投げ、返ってきた説明と根拠サイトを記録するだけの手順です。費用はかかりません。当社が同じ手順で自社を測ったときは100点中10点でした。
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失敗の鬼
メール1通で決裁できる仕組みを作ったのに、実行されたコマンドは0通だった
当社はiPhoneからメールを1通返すだけで社内決裁が通る仕組みを作りました。実行ログを開いたら、使われた形跡は0通。承認待ちは29件から37件に増えていました。仕組みは正常なのに使われない。「入れた＝定着した」ではないという失敗の記録です。
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