AI活用 生成AIのテストデータ設計で現場が避けるべき偏りと対策
問い合わせ・チャット応答、画面遷移、PDF/OCRで起きる偏りと実例を示し、再現可能な受入基準と最小PoCスコープ、承認用チェックリストを情シス視点で解説します。
ClaudeCode
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AI活用 現場で効く生成AIの指示階層と失敗時エスカレーション設計
運用現場向けに、生成AI導入で必要な指示階層（ルール・テンプレ・対話）と出力別の検査項目・閾値・エスカレーションを提示。PoCから本番移行の2週間チェックリスト付き。
AI活用 現場で即決するAIログ保持期間と削除ポリシーの作り方
PoCから本番移行で役立つ、会議で即決できるAIログ保持の判断基準と場面別テンプレ。リスク・業務価値・権限の3軸で線引きし、問い合わせ・帳票・監査・インシデント別の初期保持案と承認フローを提示します。
自動化・開発 現場で回す：AIの失敗データを体系的に回収する方法
情シス・運用向けに、現場負荷を抑えつつ業務インパクトの高いAI失敗データを継続的に回収する手順とテンプレ。問い合わせ・画面・帳票ごとの即時運用ルールとPoCから本番化する自動化指針を提示します。
情シス実務 現場向けAI学習データ 品質担保チェックリスト
情シス／運用担当向けに、導入会議で合意すべき合格基準・レビュー体制・運用頻度と、PoC〜運用初週で回す具体タスクを実務的チェックリストとして整理。画面・PDF・問い合わせを優先した手順を提示します。
ツール比較 ClaudeとGPTを現場で比較するための実用PoCベンチマーク案
公開ベンチだけで判断せず、誤情報率・初回解決率・監視FTEなど業務軸でClaude系とGPT系を比較するための会議資料・ブラインドPoC手順・スコアカードと承認チェックリスト。
AI活用 現場で使える生成AIの失敗カタログと学習ループ運用
PoCの見た目だけで本番導入していませんか。リスク影響度・検出性・権限・運用力の4軸で定量化し、失敗カタログとログスキーマ、承認テンプレを現場向けに整理。問い合わせ・画面確認・帳票など具体場面で使えるチェックリスト付き。
AI活用 現場主導のAIデータ保持期間と削除手順の実務ルール
業務シナリオ×データ種別で保持区分を決め、問い合わせ・帳票・PoC別の削除手順と監査証跡を運用ランブックに落とす実務ガイド。現場が即断できるテンプレを提示します。
AI活用 ChatGPTとClaudeの使い分け：現場向け運用ルール例
問い合わせ対応や画面差分、PDF照合といった現場業務に即使える、ChatGPT／Claudeの役割分担・判定軸・PoCテンプレを提示します。小さく回して数値とログで運用ルールを固める手順を解説。