AI活用の記事 PCを2人で共有する最適解｜GitHubプルリクエスト
1台の共有PCを2人で使い、片方が作業する間はもう片方が待っていた当方で、GitHubのプルリクエストを使って別々のPCから作業する流れをテストとして1回通しました。別のPCで自動テストが9件通らなかった実例と、やってみて分かった限界、社長・管理職が先に決めておくことをまとめます。
AI活用の記事 
AI活用の記事 請求書の転記をAIで｜RPAより崩れに強い理由
取引先が増えて書式がバラバラになった請求書の転記を、RPA・プログラム・AIの3通りで実際に試しました。決まった書式には強くても、書式が変わると崩れたのはRPAとプログラムの両方で、崩れなかったのはAIだけでした。
AI活用の記事 AIの確信度をJevで実測｜高い確率でも確認は必要
Jevが返す「あり」の確率を、記事1で使った実測データで検証しました。確率が高いほど実際とのズレが大きく、低い確率でも一定の見落としが残ることが分かりました。公式データでもJevは4業務中3業務で上位モデルに精度で劣ります。
AI活用の記事 判定だけのAI、Jevを試してみた｜出番が少ない理由
文章を作らず判定だけを返すAIを、仮の建設日報100件で試しました。無関係な文を渡していたと気づいて直したところ、安全の見落としは減りましたが、急ぐ案件の見落としが増えました。渡し方1つで結果が入れ替わります。決まることはプログラム、言葉の意味はAI、最後は人という分け方を実測で確かめます。
AI活用の記事 AIエージェントとは｜何をどこまで任せられるか
AIエージェントは、AIが複数の作業を自分でつなげて実行する仕組みです。生成AIとの違いや具体例、社長がまず任せられる業務、失敗しないための注意点を、公的ガイドラインの定義をもとに整理しました。
AI活用の記事 派遣の勤怠表PDFをOCRで読み単価表と照合する手順
派遣先から届くPDF勤怠表と自社の単価表の照合を自動化する手順。読み取りはAI-OCR、照合と計算はプログラム、確認は差が出た行だけを人が見る役割分担で月次請求を短縮します。仮データで汎用AIに読ませた実演と、最初の1か月で試す4ステップを紹介します。
AI活用の記事 工事写真の転記と仕分け｜手書き文字をAIが読む
工事写真の転記と仕分けは、写真に写った手書きの文字をAIに読ませ、案件台帳との照合と仕分けをプログラムに任せれば自動にできます。写真そのものには触れません。当方が手書きと活字の33枚で測った結果と、読み違えても別の現場に黙って入らない仕組みを示します。
AI活用の記事 多品種少量の段取り替え｜AIに聞かず計算で決める
多品種少量の現場では、機種を流す順番を変えるだけで1日の段取り回数が減ります。その順番を生成AIに直接聞くと最適に届かず、1回42円かかりました。順番はプログラムに解かせ、AIにはそのプログラムを書かせる。実測の数字で役割分担を示します。
AI活用の記事 食品加工のロット記録｜入荷ラベル4種類の見分け方
原材料のロット記録は、入荷した箱に何が付いているかで打ち手が変わります。バーコードでもロット番号が入らない種類があり、読み取り機を買っても記録できません。4種類の見分け方と、当方が手書きラベル8枚をAIで読んだ実測を示します。
AI活用の記事 リスキリングとは｜AIに何を任せるかを決める力
リスキリングとは、変わった仕事に合わせてスキルを身につけ、やり方を変えていくことです。中小企業の社員が学ぶべきは、数えるのはプログラム、言葉にするのはAI、決めるのは人と工程ごとに任せ先を分ける力。無料講座と研修費の75%が戻る助成金の条件、AIに道具を作らせる伝え方、最初の3か月の進め方まで解説します。