実装とテストを同じAIに書かせると誤解が二重になる：AIレガシー刷新を新旧比較で検証する
この記事のまとめ テーマ: 既存ソースや仕様書をもとに AI が刷新した実装を、旧システムと自動で突き合わせて検証する手法 結論: 期待値を人にも AI にも書かせない。実行時に旧システムから取る。この 1 点で、AI 実装の検証は大部分を機械化できる 紹介する設計原則は 5 つある。 期待値を人にも AI にも書かせない 実装の自由度は許し、出力だけを縛る 差分を隠す仕組みを作らない 検証範囲の拡張を AI に任せられる形にする 事故は規律ではなく構造で止める 対象読者 AI コーディングツールでレガシーシステムの刷新（リライト／リアーキテクト）を進めている人 移...
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
生成AIの活用方針を決めた企業が49.7%、あなたの会社は「まだ決めていない側」に残っていないか？
総務省の令和7年版情報通信白書が示した企業の生成AI利用の数字を確認します。活用方針の策定49.7%（前年度42.7%）、業務使用55.2%、文書作成補助47.3%という値の分母と、この調査が「デジタル化に着手済みの企業」を対象としている可能性の限界まで含めて整理します。
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従業員30人以上の日本企業でAI周辺技術の活用は14.2%。規模と業種でどこまで差があるのか？
JILPTが2025年12月に公表した調査シリーズNo.261（企業調査n=1,971、2025年2月実施・調査時点2025年1月末日）を読みます。AI周辺技術14.2%、RPA13.3%に対し、Webミーティング55.3%、クラウド情報共有50.8%。何が遅れで何が先行余地なのかを、分母と限界込みで整理します。
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中小企業のAI利用が11.9%、大企業が40%。この差はツールではなく何の差なのか？
OECDが2025年12月に公表した中小企業のAI導入報告書を実測で読む。従業員10〜49人の企業のAI利用率は11.9%、250人以上は40%。ところがクラウドやIoTでは同じ規模差が約2分の1まで縮まっている。道具の値段ではなく、社内で使う人と教育が差の正体であることを数字で確認する。
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