生成AI時代の「見積もり崩壊」を防ぐ6つの対処法
はじめに スプリントプランニングで、こんな会話をしたことはありませんか。 「このタスク、AIを使えば一瞬で終わりますよね。1ポイントでいいんじゃないですか」 しかし蓋を開けてみると、AIが生成したコードのエッジケース漏れや設計の食い違いの修正に追われます。「1ポイントのつもりが体感5ポイント以上の重さだった」という大きな手戻りが発生してしまう……。 AIの普及によって実装の手間が減り、見積もりポイントが過小評価される「ストーリーポイント・デフレーション（見積もりの形骸化）」と呼ばれる現象が、多くの開発現場で報告されています。 私たちのチームでは、見積もりのブレを防ぐために「基準タスク...
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エージェントに会社経営を任せたら売上ゼロだった ― 中小企業が学ぶべきは「儲けた話」ではなく何か？
Claude Code に市場調査から事業計画まで自律実行させた実験の第1回が公開されました。結論は売上0円。ただし読むべきはそこではなく、AI量産が規約で締め出された時代に「人間の検証・一次情報」をどう組織へ埋め込むか、という設計の記録です。中小企業のAI導入に直結します。
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27億のモデルが270億級に勝った？──中小企業は「小さくて勘の良いAI」を業務に絞って持てるのか
DeepMind出身者のロンドンのラボInherentが、論文複製エージェント「Faraday」でClaude Opus 4.8とGPT-5.5に勝ったと発表しました。鍵はサイズではなく報酬設計で仕込んだ「研究のセンス」。特定業務に絞れば小さいモデルがコストと速度で有利になる、という話を当社の実測と突き合わせます。ただし成果は保証しません。
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VIVANT2の「富岳級AI」は実在するのか？ — 400ペタフロップスを手元のMacと量子コンピュータで実測した
2026年8月23日放送のVIVANT第2シーズン第15話に「計算能力400ペタフロップス、スーパーコンピューター富岳級のAIハヤト」が登場しました。この数字は実在の富岳（442.01ペタフロップス）とほぼ一致します。ただし富岳は量子コンピュータではありません。当社のMacBook Air M2で実効性能を測ると160.8ギガフロップス、富岳との差は約275万倍でした。さらに量子シミュレータを自作してショアのアルゴリズムを走らせ、12量子ビットで15の素因数分解に成功しています。スパコン・AI・量子の違いを実測で切り分けます。
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