44. AIの判断基準を公開資料から作る【調査編】— 検索要約を信じず803ページを実測した
! この記事は生成AIで作成した草稿を、筆者が内容を確認し、添削・修正のうえ公開しています。 TL;DR AIに「良い資料かどうか」を判定させたかったが、判断基準の出所が無かった。ネットの解説記事は大量にあるが、ほぼ全部が第三者の観察だ。そこで各社が自社サイトで公開している技術記事と、官公庁サイトで公開されている実物の資料803ページの機械実測の2系統で基準を作った。過程で、検索エンジンの要約が「原文に存在しない主張」を出典に帰属させている事故も見つかった。 ※ 本記事では調査対象の企業名を伏せ、「総合系ファームA」「戦略系ファームB/C/D」と表記する。参照した資料はいずれも各社...
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「キー名だけ」渡す設計は成立するのか ― trustlessが値を見せない一点に絞った理由
個人開発のCLI「trustless」は、AIエージェントに平文のAPIキーを渡さず、キー名だけを知らせて値はプロセス起動時にだけ注入します。外部依存はgo-toml/v2の1つ、配布は単一静的バイナリ。中小企業がエージェント導入で最後に詰まる「キーの置き場所」を構造で埋める発想を、素材と当社の実測で読み解きます。
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AIエージェントに渡したAPIキーは回収できない ― 中小企業は「渡さない」を最初に選べるのか？
結論は「AIエージェントに平文のAPIキーを渡すのをやめる」です。個人開発のCLI「trustless」は、エージェントにキー名だけを知らせ、値は起動時にだけ注入する一点に絞った道具です。設定ファイル・プロセス環境変数・会話履歴の順に広がる漏洩面を、置き場所を1つずらすだけで減らせるのか。中小企業の視点で読み解きます。
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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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