専門用語が飛び交う建設現場の会議。一般的なAIでは精度が出ず、議事録作成は手作業のままだった。完璧なシステムではなく「用語リスト＋AI」で、まず動く仕組みから始めた記録です。

Twitterで見た全保存型システム、別の人のNotion AIシステム、スタッフDB…試行錯誤の末に辿り着いたのは「極限まで削る」設計。シンプルにしたら反応も精度も上がった理由とは。

在庫管理をもっと精密にやろうと思えば、画像認識やQRコードで構築できる。でも、現場で今すぐ回せる形を作るなら、写真を撮るだけで在庫切れリストが出力される仕組みの方が早い。Dify×GASで作った在庫管理自動化の設計思想。

物理の問題集105ページをデジタル化したい。OCR代行の見積もりは高額だった。そこで、既に契約していたAIツールを活用する方向に切り替え。GenSpark、Gemini、NotebookLMを比較検証。プロンプト最適化と裁断機の活用で、精度を高める設計を提案した記録。