Topic / Journal
生成AIと仕事
生成AIを導入し、現場で使い続けるために。いま取り組んでいる段階から、必要な記事を選べます。
生成AI
AIコードレビューの指摘は役に立つ？誤検知・見逃し・確認工数を測る比較シート
AIコードレビューを指摘数だけで評価しないための比較方法。既知の不具合に…
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AI導入の効果検証で比較対象をどう作る？案件難易度と担当者差をそろえる方法
AIで仕事が速くなったかを確かめるため、担当者・案件難易度・学習効果の違…
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RAGで古い社内規程が回答されるときの直し方｜改定日・施行日・廃止版の扱い
RAGが旧版の社内規程を答える問題を、原本・取り込み・検索・回答の工程別…
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Harness Engineeringで変わるSIerの仕事と収益モデル
Harness EngineeringをSIerの要件定義・品質保証・運…
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AIコーディング時代、SIerは何を売る？Spotifyに学ぶ社内開発基盤
AIがコード生成を速めるほど、標準・権限・運用を組み込む社内開発基盤が重…
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AIで作ったパワポは修正できる？編集性を確かめる4つのテスト
AIで作ったパワポが編集できるか、提出前に確認する方法を解説。数字の差し…
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AIで効率化したのに仕事が増えるのはなぜ？時短を余力に変える方法
AIで効率化したのに仕事が増えるときは、確認・修正・追加依頼まで含めて時…
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生成AIでレガシーシステム刷新は本当に速くなる？AWS・Google・Microsoftに学ぶ移行設計
生成AIによるレガシー刷新を検討する企業向けに、AWS、Google、M…
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AIコードレビューの設計方法｜Uber・Metaに学ぶレビュー渋滞を防ぐ7原則
AIコーディングでPRが増え、レビューがボトルネックになる企業向けに、U…
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AIエージェントに本番運用を任せてよいか｜Google SRE・Uberに学ぶ7つの統制
AIエージェントを監視、障害調査、復旧へ導入する企業向けに、Google…
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