AIの業務活用83
長い文書をAIで分割して確認する：部分要約を統合するときに抜ける条件を確認
長い資料を複数のチャンクに分けて確認するとき、文書IDとバージョン、チャンク境界の重複、異なる期限、全体範囲を確認する実習です。分割すること自体よりも、統合した結果を原文に戻って検証する手順に重点を置きます。
WORKNOTE / PRACTICAL GUIDES
AIを日常や仕事に活用する小さな実習
依頼文、プレゼン構成、文書比較から始めましょう。架空の例で試し、結果を確認してから自分の仕事に使います。
今日はAIで何を作りますか？
小さな課題を一つ選びましょう。例を読み、プロンプトをコピーして、結果を確認します。
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すべてのチュートリアル 84
6テーマ · 84の出発点
AIの業務活用84
AI回答を比較する：同じ資料で事実・条件・欠落を確認する評価表
2つのAI回答を文章の好みやブランドの印象で比較するのではなく、同じ入力と同じ依頼文を使用し、あらかじめ定めた事実基準で確認する実習です。点数とは別に、根拠のない追加主張を公開可否のゲートとして確認します。
AIの業務活用75
AIで文書の2つのバージョンを比較する：変更・追加・削除・同一を区別する
同じイベント案内のV1とV2をAIに提示し、5つの比較項目を変更・追加・削除・同一に分けて確認する実習です。削除された文を勝手に解釈せず、文書に実際に記載されている差分だけを記録する方法を学びます。
AIの業務活用76
AIでお知らせからFAQを作る：原文にない答えは「要確認」のまま残す
短いお知らせ文から6つのFAQを作り、根拠がある質問にはsource IDを付け、料金・返金・キャンセル待ちのように原文にない内容は勝手に答えを作らない方法を練習します。
AIの業務活用77
AIで自由記述の意見をテーマ別に整理する：複数ラベルと分類保留を扱う
6つの短い自由記述意見を決められたテーマに分類し、1つの意見に2つのテーマが含まれる場合は複数ラベルを許可する実習です。ラベル合計が回答者数を上回ることがある理由と、根拠のない満足度や感情の強さを推測しない方法も確認します。
AIの業務活用78
AIで難しい利用案内をやさしい言葉に直す：条件・例外・否定・期限を保つ
架空の資料貸出案内4文を分かりやすい表現に直しながら、登録会員という条件、7日の期限、予約資料は延長不可、非予約資料は1回の延長申請が可能だが承認は確定ではないという重要条件を失わない方法を練習します。
AIの業務活用79
AIで調査質問と検索計画を作る
漠然とした調査目標を事実質問・経験質問・判断質問に分け、何をどこで確認すべきか検索計画を作る実習です。AIに検索結果を作らせるのではなく、確認すべき資料と未確認項目を先に整理します。
AIの業務活用80
AIで利用者調査のインタビュー質問を作る
架空の申込フォーム利用体験を調べるための15分インタビュー質問をAIと設計する実習です。誘導質問を最近の実際の行動に関する中立的な質問へ修正し、まだ実施していないインタビューの予想回答を実際の証拠として扱わない方法を扱います。
AIの業務活用81
制約条件を決めてAIでアイデアを発想する
参加人数、時間、印刷物、購入可否、使用機材などの制約条件を先に固定し、AIに互いに異なる4つの代案を発想させる実習です。どのアイデアが最も良いか決めるのではなく、各案が条件を守っているか確認し、条件が変わったときに再依頼する方法を扱います。
AIの業務活用82
AIで発表練習用の質問と回答を準備する
すでに整理された架空の発表資料を基に、想定聴衆質問6つと根拠、短い回答、分からない場合の確認計画を作る実習です。発表構成の作成やAI音声評価ではなく、限られた根拠を誇張せず質問に答える練習に焦点を当てます。
AIの業務活用74
AIでPPTを作る：原文から6枚の発表資料構成と発表者ノートを作り、検証する
短い原文を、根拠のない事実を追加せずにAI PPT用の発表資料構成へ変換し、6枚の構成、1枚ごとの要点、根拠、発表者ノート、画面案を作るためのプロンプトを学び、数値・解釈・画像・機微情報を手作業で確認します。
AIの業務活用45
生成AIとは？回答の仕組みとハルシネーションを理解して活用する
生成AIが文章や画像などの新しい出力を作る仕組みと、テキスト生成AIが与えられた文脈をもとに次のトークンをつなげて回答を作る基本原理を学びます。自然な文章と事実の正確さは別であるため、簡単な実習を通して確定情報と未定情報を分け、結果を自分で確認する方法も身につけます。
AIの業務活用62
チーム協業AI、どこから使う？反復業務の候補を比較して最初の適用業務を選ぶ
チーム協業にAIを初めて導入するときは、目立つ機能よりも、複数人が繰り返し情報を集めて確認する業務から比較する方が管理しやすくなります。ハヌルチームの架空業務6件を並べ、期待効果を定性的に記し、確認負担と機密情報リスクも一緒に確認してから、最初の適用候補を絞り込みます。AIは候補を整理しますが、最終選択はチームが行います。
AIの業務活用65
AI議事録：複数参加者のメモを統合し、決定・タスク・未確定事項を整理する
AI議事録を作るとき、一人のメモだけを整えるのではなく、複数参加者の記録を一緒に入力し、決定・タスク・未確定事項・記録の違いを出典タグ付きで整理する方法を練習します。ハヌルチームの2026-10-20の架空会議メモを使い、異なる表現を無理に一つへ統合せず、チーム共有用の草案を作る過程を示します。
AIの業務活用68
AI週報：複数メンバーの進捗状況を一つにまとめる
メンバーごとに形式が異なる週次更新をAIで集約し、完了・進行・遅延・依存関係・支援必要・確認必要に再構成する方法を練習します。ハヌルチームの同じ期間の報告を使い、数値が異なる場合に一方を消さず、基準時刻と出典を一緒に残すAI週報の例を作ります。
AIの業務活用64
AI業務引き継ぎ文書を作る：散在するメモを整理して仕事を引き継げる形にする
担当者が不在になるとき、残る人がすぐ業務を引き継げるよう、散在するメモを背景・現在状態・資料の場所・次の行動・注意事項・未定事項に再構成する方法を扱います。ソヨンの広報・申込業務をジュノへ引き継ぐ架空事例で、AI業務引き継ぎ文書と引受者が確認する質問を一緒に作ります。
AIの業務活用63
チーム協業AIで散在する意見を比較する：会場A案・B案の意思決定支援
複数のメンバーの意見が食い違うとき、AIに結論を代わりに出させず、確認済みの事実・根拠・反対意見・未確認の仮定を同じ枠組みに並べて比較する方法を練習します。ハヌルチームのワークショップ会場A案とB案を例に、意思決定者と決定期限を明確にし、チームが最終判断する前に確認すべき項目を残します。
AIの業務活用66
チーム協業AIで曖昧な業務依頼を明確にする：要件・完了基準・確認質問
チームリーダーが送った短い業務依頼をAIに勝手に補完させず、確認済みの要件と不足している条件を分け、チームが再合意できる依頼書の下書きに変える方法を練習します。ハヌルチームの「ワークショップ資料を準備して」という依頼を例に、完了基準、含める・除外する範囲、提出条件を確認質問として残します。
AIの業務活用67
チーム共用AI依頼文を作る：会議メモ整理基準をバージョン管理する
チーム協業AIを個人ごとの依頼文ではなく、共同でレビュー・修正するチーム資産にする方法を扱います。ハヌルチームのAI議事録整理用依頼文をv1.0からv1.1へ改善し、同じテスト入力で再確認する流れを追います。
AIの業務活用61
AIの結果をチームでレビュー・承認する方法：週次レポート共有前のチェック
AI週次レポートの下書きをチームに共有する前に、事実、漏れ、機密情報、担当者、承認状態を役割ごとに確認する方法を扱います。作成者・レビュアー・承認者を分け、どの根拠を確認したか記録することで、AIの結果がそのままチームの公式結論だと誤解されないようにします。
AIの業務活用58
バイブコーディングとは？AIにコードを任せるとき人がすべきこと
バイブコーディングを単に「言葉で頼めばAIが勝手に作ってくれるもの」と捉えるのではなく、人が要件と確認基準を決め、AIが作った結果を点検する作業方法として理解します。架空の家計簿CSV集計ツールを例に、入力・出力・してはいけないこと・確認方法を1ページのメモに整理します。
AIの業務活用59
Claude Codeのインストールと初回実行：コードを変える前にまず質問する
OSに合ったClaude Codeのインストールコマンドとアカウント条件を確認し、架空の練習フォルダーで最初のセッションを始めます。すぐにコードを生成するのではなく、planモードでフォルダーとCSVを読む3つの質問だけを試してから安全に終了することに焦点を当てます。
AIの業務活用60
Claude Codeで最初のツールを作る：家計簿CSVの月別合計
これまでに作った架空のexpenses.csvと要件メモを使い、最初の小さなPythonツールを作る流れを練習します。依頼文に入力例・期待出力・制約をまとめて入れ、完成したsummarize.pyをClaude CodeではなくGPTチャットのPythonツールで実際に実行し、結果を確認します。
AIの業務活用61
CLAUDE.mdでプロジェクトのルールを伝える
毎回の依頼で繰り返していた実行コマンド・データ規則・禁止事項・確認方法を、プロジェクトのCLAUDE.mdに簡潔に整理します。`/init`が下書きを作る機能と、ファイル配置ごとの用途を区別し、家計簿CSVの例に合う35行のルールファイルを完成させます。
AIの業務活用62
Claude Codeですぐ直さず、まず計画から：planモードで機能を拡張する
すでに動作している家計簿の月別集計ツールに`--by-category`オプションを追加する例を通じて、Claude Codeのplanモードで先に変更計画を確認する方法を学びます。実装前に変更範囲と出力形式を固定し、承認後に完成コードを実行して、既存の月別合計とカテゴリ別合計を両方確認します。
AIの業務活用63
gitでAIの変更内容を確認する：作業前コミットからdiffとコミットまで
Claude Codeがファイルを修正する前にgitで基準点を残し、作業後は`git status`と`git diff`で実際の変更内容を読む流れを学びます。AIにdiffの説明を頼むことはできますが、説明だけを信じず、人がdiffと実行結果を確認してから自分でステージングとコミットを行う手順を使います。
AIの業務活用64
Claude Codeでエラーを直す：再現 → 原因 → 最小修正 → 再実行
AIに「エラーが出ます」とだけ伝えるのではなく、同じ入力で問題を再現し、実際の例外メッセージを根拠に原因を絞ってから最小限の修正だけを依頼する流れを練習します。amountにカンマが入ったCSVを使ってValueErrorを実際にPythonで再現し、修正コードも再実行して確認します。
AIの業務活用65
Claude Codeを安全に使う：権限モード・チェックポイント・秘密情報
Claude Codeがファイルを読み取り、修正し、コマンドを実行できることを前提に、初心者が作業前・作業中・作業後に確認すべき安全上のポイントを整理します。権限モードの違い、チェックポイントでは復元できない変更、gitとの役割の違い、秘密情報を入れない原則を一つのチェックリストにつなげます。
AIの業務活用54
AIから欲しい答えを得る依頼文：目的・状況・条件・形式を決める
AIに漠然と文章を書いてもらうのではなく、目的、すでに確定している事実、推測してはいけない内容、希望する形式をまとめて伝える方法を練習します。地域の読書会のお知らせ文を例に、AIが存在しない情報を作っていないか確認し、続けて質問しながら事実は保ったまま口調だけを調整する流れを学びます。
AIの業務活用55
AIを個人練習の相手として使う：ヒントから間違いの復習まで
AIにすぐ正解を書かせるのではなく、1問ずつ出題して答えを待たせ、その後にヒントや誤答の説明を受ける練習方法を学びます。3つの割合問題を使って、分母になる基準値を確認し、AIの説明も自分の手計算で独立して検算します。
AIの業務活用56
AIで無理のない週間計画を作る：使える時間から計算する
やることを空き時間に無理に詰め込むのではなく、1週間で実際に使える時間と必要な作業時間を先に計算する方法を練習します。途中で水曜日の時間が使えなくなるケースも扱い、AIが存在しない追加時間を勝手に作っていないか確認します。
スクリプト・ファイル自動化01
フォルダー内のファイル一覧をCSVで作成する
サブフォルダーを走査し、ファイルパス、拡張子、サイズ、更新日時を表として記録します。元のファイルと既存の結果をそのまま保持したまま、まず4つの小さなサンプルファイルで確認します。
スクリプト・ファイル自動化02
CSVファイルを結合し、元のファイル名を保持する
同じ列構成のCSVファイルを順番に結合し、source_file列を追加します。小さなデータセットを使って、カンマを含む項目名、列不足、既存の出力フォルダを確認します。
スクリプト・ファイル自動化03
複数ファイルの名前変更を適用する前にプレビューする
新旧のファイル名を表で比較し、競合を確認します。明示的に --apply を指定した場合だけ新しいフォルダにコピーを作成し、元ファイルは保持します。
Excel・文書業務04
Excel の重複行を見つけて確認用に分離する
4列すべての値が完全一致する行を見つけ、元の行番号とともに新しい Excel ファイルへまとめます。最初に出現した行も含め、重複グループごとに確認します。
Excel・文書業務05
作業ログを月次集計表とグラフにまとめる
CSV 内の日付と作業時間を検証し、月ごとの記録件数と合計時間を CSV と棒グラフとして保存します。
Excel・文書業務06
文書を書く前に表・数値・単位を確認する
表の内容を文章にする前に、対象、期間、分母、単位をそろえて確認します。80 % から 82 % に変化した値と単位換算を含む合成の月次実績表を使って確認し、再利用できるチェックリストを作成します。
AIの業務活用07
業務用スクリプトの依頼文に入力・出力・エラー処理のルールを入れる
「これを自動化して」を、実行可能な task description に変えます。sensitive data を含まない合成 sample と、手作業で確認した expected result を添えて、team ごとの work logs を集計する script request を完成させます。
AIの業務活用08
小さなデータで AI 生成コードを検証する
手計算できる4行のデータと12個の unit tests を使って aggregation function を確認します。通常値だけでなく、空入力、0、小数、不正入力も検証します。
AIの業務活用09
AIレポートの確認方法：数値・出典・因果関係と提出前チェック
AIレポートを原資料と照合し、合計や割合を再計算します。コピーできる確認用プロンプトと例を使い、根拠のない主張や過剰な因果関係の表現を提出前に修正します。
自動車・データ実務10
まず試験 CSV の時間軸と単位を確認する
合成の demonstration data で units、missing values、finite numbers、duplicate または reversed timestamps を確認し、その後 check results と chart を保存します。
自動車・データ実務11
複数の試験条件を同じ時間軸で比較する
3つの合成デモ CSV ファイルを検証し、同じ時刻サンプルと加速度単位を共有する曲線を1つのグラフに重ねて表示します。
自動車・データ実務12
シミュレーションのピーク値を比較する前に記録すべき条件
ピーク応力の数値だけを並べると、メッシュ、出力間隔、評価位置の違いが設計変更のように見えることがあります。合成ケースから比較条件表を作成し、数値差と実際に判断できる範囲を一緒に記録します。
リサーチ・情報源13
公開データを収集するときに出典・基準日・単位を記録する
title と URL だけを集めるのではなく、reference date、publication date、access date、units、terms of use を1行に記録します。コード不要で使える CSV template と checklist を含みます。
リサーチ・情報源14
アンケートCSVを集計する前に回答数・未回答・重複を確認する
10件の合成回答から、重複IDと未回答を分けて確認します。有効回答の分母を明示し、選択肢ごとの件数・割合と除外理由を新しいファイルに保存します。
チーム業務・コラボレーション15
会議メモを担当者・期限・完了条件付きのアクションリストに変える
会議の要約だけで終わらせず、合意された作業と未決事項を分けます。合成の会議メモを、担当者、期限、成果物、完了の証拠を含むリストに変換し、同じ作業を支援する AI への依頼文も作成します。
チーム業務・コラボレーション16
Google Sheets でトピック、レビュー、公開ステータスを管理する
各記事を1行で管理し、下書き、レビュー、承認、公開を分離します。ローカル CSV のインポート、ドロップダウン、フィルタビュー、共有権限、バージョン履歴を扱い、承認後にサイトファイルを手動更新するフローを整えます。
スクリプト・ファイル自動化17
JSON リストを CSV に変換し、欠損フィールドを確認する
欠落したキー、null 値、空文字列を区別しながらデータを表形式に変換し、別の問題レポートを作成します。
スクリプト・ファイル自動化18
コピー前後の SHA-256 ハッシュを比較してファイル内容を確認する
ファイル名やサイズだけに頼らず、ファイルの bytes の hash を比較してコピー結果を確認します。
スクリプト・ファイル自動化19
ヘッダーを失わずに大きなCSVを小さなファイルへ分割する
CSVをデータレコード数で分割し、すべての出力ファイルに同じヘッダーを繰り返して、元のファイルは変更しません。7レコードの合成例を使って境界を確認し、すべてのレコードが元の順序のまま保持されることを検証します。
スクリプト・ファイル自動化20
削除する前にサイズと SHA-256 で重複ファイルを探す
まずファイルサイズで絞り込み、その後 SHA-256 digest を比較し、元ファイルを変更せずに確認専用の CSV を作成します。7ファイルの合成例を使い、どの path が report に含まれ、どれが含まれないかを確認します。
スクリプト・ファイル自動化21
Pillow で元画像を保持したままフォルダ内の画像を一括リサイズする
複数の画像を引き伸ばしたり元ファイルを置き換えたりせず、新しいフォルダへリサイズして保存します。小さな合成画像セットを使うため、想定される出力寸法を手作業でも簡単に計算できます。
スクリプト・ファイル自動化22
日付入りの ZIP バックアップを作成し、アーカイブ内容を検証する
元のファイルを変更せずにフォルダから日付入り ZIP アーカイブを作成し、すべての元ファイルが内容一致の状態でアーカイブに含まれていることを検証します。小さな合成フォルダを使うため、想定されるパス、サイズ、合計値を手作業でも確認できます。
Excel・文書業務23
複数の Excel シートを source-sheet 列付きの1つの表にまとめる
同じ列構成を持つ複数のワークシートを1つの Excel 表に統合し、各行がどのシートから来たかを記録します。小さな合成ワークブックを使うことで、行順、件数、合計値を手作業でも確認できます。
Excel・文書業務24
pypdf で PDF を結合し、ページ範囲を抽出する
複数の PDF を1つのファイルに結合し、指定した両端を含むページ範囲を2つ目のファイルとして抽出し、結果のページ数と順序を確認します。意図的に寸法を変えた空白ページの合成セットを使うため、結果を手作業でも確認できます。
Excel・文書業務25
CSV内の混在した日付形式を標準化し、解析できなかった値を一覧化する
複数の既知の日付形式を ISO 形式の YYYY-MM-DD に変換し、元の CSV は変更せずに保持します。許可された形式に一致しない値や、実在しない暦日については、別の確認用ファイルに出力します。
Excel・文書業務26
pandas の groupby で月次集計を作成し、合計値を確認する
注文単位の CSV データを pandas で月ごとに集計し、集計後の件数、数量、金額を元データと照合します。小さな合成例を使うため、想定結果をすべて手作業で簡単に検証できます。
AIの業務活用27
AIが作成した正規表現を一致・不一致の例でテストする
AIが生成した正規表現は完成したルールではなく、まず下書きとして扱います。小さな合成テスト表を作り、期待結果と実際の一致結果を比較し、パターンを修正してから実データで使う前にレビュー結果を保存します。
AIの業務活用28
AIが作成したSQLを手計算したSQLite結果と照合する
AIが生成したSQLクエリは完成版ではなく下書きとして扱い、正解が分かっている小さなSQLiteデータベースでテストします。実データに使う前に、AIの結果を手計算した期待表と比較します。
AIの業務活用29
Few-shot の例を使って AI 出力を安定させ、自動で検証する
求める正確な出力構造の例を AI にいくつか示し、返された JSON を使用前に検証します。小さな合成チケットデータセットを使い、書式例と自動チェックを組み合わせる方法を示します。
AIの業務活用30
AI要約を原文と文ごとに照合する
AI要約を個別の主張に分け、それぞれを具体的な原文の文に結び付け、再利用する前に根拠のない表現や言い過ぎた表現を確認します。小さな合成文書を使って、自然に読める要約でも根拠確認が必要な理由を示します。
自動車・データ実務31
移動平均で合成センサーデータを平滑化し、遅延を確認する
合成加速度データに3サンプルの後方移動平均を適用し、すべてのフィルタ値を手計算で確認し、フィルタによる1サンプルのアライメント遅延を明示します。元のCSVは変更せず、処理済みデータは新しいフォルダに書き出します。
自動車・データ実務32
自動車試験データを km/h、m/s、g、m/s² の間で変換する
合成の車速と加速度データを一貫した SI 単位へ変換し、その結果を元の単位へ戻して計算を確認します。スクリプトは元の CSV を保持し、変換後の値を新しい出力フォルダに書き出します。
自動車・データ実務33
FFT で合成振動データの卓越周波数を求める
既知の 2 Hz 成分を持つ合成振動信号に NumPy FFT を適用し、周波数ビンを確認して、検出された卓越周波数が入力と一致することを検証します。元の CSV は変更せず、スペクトルは新しい出力フォルダに保存します。
リサーチ・情報源34
CSV で参考文献リストを管理し、DOI の重複や欠落を確認する
小規模な研究用参考文献リストを CSV で管理し、比較用に DOI text を正規化して、重複 DOI と欠落 DOI を確認する review file を作成します。workflow は元の CSV を保持し、DOI が存在するというだけで有効だとは判断しません。
リサーチ・情報源35
意味・単位・型・許容値を含むデータ辞書を作成する
分析を始める前に、データセットの各列について意味、単位、データ型、許容値を文書化します。小さな合成テストデータセットを使い、同じデータ辞書を簡単な自動検証にも利用する方法を示します。
チーム業務・コラボレーション36
チームのファイル命名規則を設定し、Python でファイル名を確認する
シンプルなチーム向けファイル名規則を定義し、合成フォルダでテストして、何も名前変更や削除せずに確認レポートを作成します。チェッカーは構造エラー、無効な日付、未対応の拡張子を分けて扱います。
チーム業務・コラボレーション37
何が変わり、何をすべきかが伝わる changelog entry を書く
生の release notes を、変更内容、必要な user actions、verification steps に分けた changelog entry に変換します。合成の software update を使い、変更を行っていない人にも役立つ release note の作り方を示します。
チーム業務・コラボレーション38
担当者・保存場所・未解決事項を含むプロジェクト引き継ぎチェックリストを作る
プロジェクトの引き継ぎメモを、何を移管する必要があるか、誰が担当しているか、どこに保存されているか、何が未解決かを記録する構造化チェックリストに変換します。小さな合成例を使い、引き継ぎ前に担当者、保存場所、未解決事項の詳細が欠けていないか確認します。
AIの業務活用39
AIが作成した業務メールを送信前に確認する方法
AIが作成した業務メールを元の情報と照合し、事実、数値、日付、宛先、文体、約束表現を確認します。小さな例を使って、人が送信前に確認すべきポイントを整理します。
AIの業務活用40
会議の文字起こしをAIで議事録にし、決定事項とアクションを確認する方法
AIチャットアシスタントで会議の文字起こしを整理し、すべての決定事項、担当者、期限、アクション項目を元の文字起こしと照合して確認します。小さな合成例とPythonによるチェック方法で、繰り返し使える確認手順を示します。
AIの業務活用41
AIが提案したExcel数式を空白・0・文字列・日付でテストする方法
通常のデータで一度動いただけでは、AIが提案したExcel数式をそのまま使うべきではありません。小さな合成シートで空白、0、文字列、日付を試し、Pythonでも意図した結果を照合します。
AIの業務活用42
AIが翻訳した業務文書の数値・単位・名前・否定表現を確認する方法
AI翻訳が自然に読めるかだけでなく、数値、単位、名前、否定表現、意味が原文どおり保たれているかを確認します。小さな合成例、逆翻訳のスポットチェック、Pythonによる確認方法を使います。
AIの業務活用43
AIでCSVデータのクリーニング規則を作り、変更セルをすべて確認する
AIチャットアシスタントに明確なデータクリーニング規則を提案させ、承認した規則だけをCSVのコピーに適用し、セル単位の変更履歴を作ります。例はすべての変換を自分で確認できるようにした合成データです。
AIの業務活用44
AIが表やグラフを説明した数値を再計算して検証する
AIが表やグラフを自然に説明していても、合計、割合、平均、増減率が間違っていることがあります。このガイドでは小さな合成売上データを使い、AIの各数値主張を再計算して確認します。
AIの業務活用45
繰り返し使えるAIプロンプトのテンプレート集を作る
繰り返すAI作業は、プロンプトの構成を統一すると確認と再利用がしやすくなります。このガイドでは、変数、例、タスク別チェックリストを含む小さなプロンプトテンプレート集の作り方を説明します。
AIの業務活用46
乱雑なテキストをAIでJSON化しPythonで検証する
AIは整理されていない文章を構造化JSONに変換できますが、結果は別途検証する必要があります。このガイドでは、小さな合成例とPythonの検証処理を使って、必須フィールド、型、許可値、基本的な整合性を確認します。
AIの業務活用47
AIの問い合わせ分類精度を混同行列で測る方法
AIは問い合わせチケットを素早く分類できますが、実際に使う前に人手でラベル付けした小さな基準データと比較して精度を測る必要があります。このガイドでは、小さな合成例を使い、AI予測と正解ラベルを比較してPythonで正解率と混同行列を確認します。
AIの業務活用48
AIツールに貼り付ける前に氏名・メール・電話番号をマスキングする
AIチャットアシスタントにテキストを送る前に、明らかな個人情報を削除または置換し、マスキング後の本文と検出レポートの両方を確認して見落としを探します。このチュートリアルでは小さな合成例を使い、元ファイルは変更しません。
AIの業務活用49
AIが書いたコードをチェックリストでレビューする方法
AI生成コードは完成して見えても、入力、境界条件、依存関係、エラー処理に隠れた前提がある場合があります。小さな合成CSV例を使って、実際に使う前にコードを体系的に確認する方法を説明します。
AIの業務活用50
AIに文書を質問し行番号の引用を検証する方法
文書についてAIが回答するとき、各主張に行番号の引用を付けると検証しやすくなります。小さな合成文書を使い、引用付き回答をAIに求め、各引用範囲をPythonで自動確認する方法を説明します。
AIの業務活用51
AIで論文比較表を作り、すべてのセルを検証する方法
AIを使うと複数の論文要旨を比較表に整理できますが、各セルが元の要旨に基づいているか確認する必要があります。このガイドでは、3つの小さな合成要旨を使い、AIで比較表を作成して各セルを要旨と照合する方法を説明します。
AIの業務活用52
AIが引用した参考資料やリンクが実在するか確認する
AIが示した参考資料はもっともらしく見えても、リンクが存在しなかったり、実際の内容がAIの説明と一致しなかったりすることがあります。小さな合成例を使って、リンクの存在と主張との対応を確認します。
AIの業務活用53
AIで週次業務報告書を作る：CSV業務日誌の整理と数値の照合
CSV業務日誌からAIで週次報告書を作り、Pythonで時間と完了件数を照合します。コピーできるプロンプトで完了・進行中・計画・障害を分け、漏れを確認します。
一致するチュートリアルがありません
CSVやAIなど、短いキーワードで検索し直してください。
読む → 実行する → 確認する
すべての例は練習用です。自動車データは説明用の合成データです。