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少数チームのAI自動化、ツールを選ぶ前にまず設定すべき5つのこと
AIツールを何度か使ったことがあっても、チームとして体系がない場合、ツール選択の前に決めるべきことが5つあります。うまくいくものを継続的に学習させるループを作る順序でまとめました。
ゴールデンセット（正答集）学習ループで「私たちのチームだけのエンジン」を作る方法
AIの出力を毎回新たに検討する代わりに、うまくいった結果を正答集として集め、学習ループを作る方法です。そのループがなぜ投資審査でも説明されるのかまで整理しました。
少数チームがAIで会社を運営する方法 — ツールではなくループだった
AI導入後、仕事が減るどころか新しい仕事が増えたなら、それはツールではなく構造がないからです。少数のメンバーが複数の業務をこなすチームで確認したことを匿名化してまとめました。
検査ツールを作って回したら、検査ツールが先に間違えました
脚注ルールが守られているか検査ツールを作って回し、その結果を記録に残しました。その後、原稿を開いてみると間違っていたのは検査ツールでした。自動検査が見逃す部分に関する記録です。
AI OSを作りながらプロンプトより先に修正した5つのこと
AIをビジネスに導入するとプロンプトから積み上がりますが、最初に崩れるのは検証・状態・記録でした。スタンフォード・バークレーが示したモデル変動とハーバード・BCGの境界線実験を根拠に、AI OSを作りながらプロンプトより先に修正した5つのことをまとめます。1人起業家のためのAIビジネス運営ガイド。
検証したのに決定できない場合 — GO/NO-GOを分ける一行
検証結果が出ても進行の可否が決まらない理由は、合格ラインを結果が出た後に決めようとするからです。検証前に書く一行と、結果を使えなくする設計4つをまとめました。
リリース前に削除すべき5つのこと — MVPは足し算ではなく引き算だ
初めての製品に機能を12個入れた。6ヶ月かかった。ユーザーはそのうち2つしか使わなかった。残りの10個は作るのに費やした時間がすべて無駄になった。MVPの核心は「最小」にあるが、私たちは常に「製品」にのみ執着している。
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