AIで紐解くAWS AI-DLC v2：協働のトポロジー
本記事の位置づけ — 本記事は、awslabs/aidlc-workflows リポジトリの規範ルールおよび利用ガイドを素材として、筆者が AI を活用して読み解き、まとめた解釈です。AWS が公式に発表した方法論ではなく、一次資料の翻訳・要約でもありません。 シリーズ — 本記事は AIで紐解くAI-DLC v2 シリーズの一部です。 参照した版 — Claude Code 実装を対象に、2026 年 7 月 27 日時点のコミット 9f91454（AIDLC_VERSION 2.5.11、core/）を参照しています。Claude Code 以外の実装（Kiro CLI／Kiro ...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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音声AIエージェントは正答率だけで選んでよいのか——50シナリオ・20システムの評価が示したもの
ServiceNowが公開した音声エージェント評価フレームワークEVAは、航空会社ドメインの英語50シナリオ・15ツール・20システムを対象に、精度（EVA-A）と会話体験（EVA-X）を別々に測りました。全構成でこの2つがトレードオフになったという報告を、中小企業の選定手順にどう落とすかを整理します。
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業務AIエージェントの「成功率」だけ見ていると、なぜ改善できないのか — 310トレースを失敗の型で数え直した結果
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