Claude Codeにテストを全部任せるなら、先に「合格条件」を固定する
「実装して。テストも書いて。失敗したら直して。全部通ったらPRまで作って」 Claude Codeを使っていると、ここまでまとめて任せられる。 Anthropicの現在の公式ドキュメントでも、Claude Codeはコードベースを読み、ファイルを編集し、commandやtestを実行して検証するagentic coding toolとして説明されている。公式のoverviewには、未テストコードへのtest作成、lint errorの修正、さらに「testを書き、実行し、失敗を直す」という利用例まである。 Claude Code overview | Claude Code Docs ...
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
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AIに設計業務を任せると成功率は何%か — 56.8%から88.6%に上がった条件
構造設計をAIに任せる研究で、汎用のまま使うと成功率56.8%、業務の手順と道具を整えると88.6%まで上がりました。差を生んだのはモデルの賢さではありません。製造業・建設業でAI導入を考えるときに、どこに手を入れるべきかを整理します。
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社内文書をAIに探させるのに、大きなモデルは必要か — 18分の1の規模で戦えるという報告
社内文書の検索にAIを使う場合、最上位のモデルでなければ話にならないと考えがちです。2026年7月公開の研究は、17億パラメータの小さなモデルをスマートフォン上で動かし、最大18倍の規模のモデルと競合したと報告しました。中小企業にとっての現実的な読み方を整理します。
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需要予測で本当に困るのは、平均的な誤差ではなくピークを外すことです。2026年7月公開の研究は、一般的な誤差指標がピークの失敗を覆い隠すと指摘し、少なく見積もる誤りを重く扱う手法を提案しました。発注・仕込み・人員配置に効く読み方を整理します。
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