AIを「動く同僚」として扱う実務のコツ〜EMの設計ガイド〜
はじめに 前回の記事で「設計とは不確実性を100から30まで落とす行為だ」という話を書きました。今回はその続きで、もっと日常の話です。AIと毎日どう付き合うか。 元ネタは前回と同じく、私を含めた部長レイヤーが共有している社内ガイドです。 実際の経験談と合わせて、やってみて初めて分かる「効き方」があったので、それを書きます。 1. 100出てきたら100読まない AIにレビューや調査を頼むと、指摘が平気で数十件返ってきます。この場合は 見出しだけを上からスキャンする 要約と⚠マークのところだけ見る 一周して「一番びっくりしたことトップ2〜3」を選ぶ その2〜3個だけを潰す AI...
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
AEO業者・ツールを発注する前のチェックリスト12項目 — 自社が売る側だから書けること
「構造化データで引用2〜3倍」という数字の出典をたどったら、業者ブログでした。当社の社内設計書にも書いてあり、撤回しています。AI検索対策を発注する前に確認すべき12項目を、売る側の立場から公開します。
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終わったのに終わらないプロセスが翌朝の自分を締め出したので、「理由を問わず必ず終わる」仕掛けを5重にかけた
平日だけ無人で動く営業支援ツールが、18時に処理を終えたのにexitせず居座り、翌朝8時の自動起動まで巻き込んで止まりました。launchdは同名のプロセスが生きていると再起動しないからです。原因を全部突き止める前に、「原因が何であれ、時間が来たら必ず終わる」多層防御を敷いて解決した一次記録です。銀の弾丸ではないことも含めて、そのまま書きます。
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AIが自社について誤ったことを答えたとき、どう直すのか — 削除依頼より先にやること
AIに間違った説明をされても、その回答を直接消すことはできません。できるのは、AIが根拠にしている情報を変えることだけです。誤りの出所を特定する手順と、出所別の対処を整理しました。BtoB購買担当者の51%がAIで誤情報に遭遇したという調査もあります。
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