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「良いツールを入れたのに変わらない」——その理由は判断設計が抜けているから。物流・流通現場でAIが使われ続ける状態をつくる専門チーム。現場の話、聞かせてください。
公式note｜

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予測精度を上げたのに、なぜ儲からないのか。

物流・流通でAIを入れた現場で起きる「予測の罠」を解きました。
・精度↑ ≠ 利益↑
・"完璧な予測"でも、現場が動けねば欠品も過剰も起きる
・効かせどころは「外れたときの立て直し」

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AIを使った業務効率化・業務自動化を進めるには必ず業務フローを

入力
判断
出力

の経路と

人
ロボット
機械類

といった主体のつながりをチャートにしといたほうがいいです。背景や目的の理解が自分とは異なるメンバー、AIもそう、と仕事するならなおさら。

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台湾で行われているComputex 2026に昨日から来ています。物流一色のExpoではないものの、着実に電子機器とAIと産業向け実装への期待が高まっているのか確実です。停止できない現場・ミスが許されない現場の改善にどうAIを活用できるのか、ジレンマを感じながら、かなり知恵をしぼる必要もありそうです。

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その"手前"をどうやるか。現場での具体的な手順↓
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「AIを入れれば、ベテランの技を引き継げる」

これ、順番が逆です。

正しくは
「暗黙知を一度"形"にできれば、AIがそれを使える」

難所はAIの性能じゃない。
その手前の"どう言葉にし、どう構造にするか"。

ここを飛ばした技能継承システムは、必ず使われずに終わります。

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個別作業の効率化だけ表示しているダッシュボードで満足してませんか？作業というのは、多くの作業員がいくつもの作業工程を踏んで、完了するもの。ダッシュボードもそういう流れを表示できたら、現場作業の判断ももっと前後工程との進捗を意識して行われるはず。

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生成AIが大手物流企業や流通事業者の業務改善に活用されていく場合、どの業務をなぜ変える必要があって、その改善がどれくらい効果があるのか、を整理することが大事ですね。生成AIを無計画で使うとAPI費用が爆あがりするなど、効果と費用とのバランスが悪化します。地味ですが、まずは自身の業務フローを言語化することから。

https://t.co/QJzCMZoDYL

[🍺 イケハヤ@アニメ作る人 @IHayato]

Claude公式から、Opusをアドバイザーにして、より低コストなモデルを使う方法が推奨されてる。

性能は維持して、トークン消費を大幅に減らせるとのこと！

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@letsgogrooving
Agent skillsを集めてるRepoです。
Gemini CLI, Claude Code, Codex CLI, Cursor, GitHub Copilot, Antigravity, or OpenCode、どのツールにも使えるとのこと。

https://t.co/oaN4yZhqhf

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AI時代は人材採用と同様AIスキルを活用する時代

https://t.co/6eXxU25fkR

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LLMを自然に使う人材なり業務フローが普通になっていきますが、物理AIももっと発展しないかなと

[Claude @claudeai]

Introducing Cowork: Claude Code for the rest of your work.

Cowork lets you complete non-technical tasks much like how developers use Claude Code.

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Promptだけでは安定したの結果を継続して引き出すことが難しいということで注目浴びている「文脈」を大事にしようっていう考え方。

生成AIソリューションを提供する中で重要視しているのが、対話型でつらつらやりとりする履歴をどう文脈として保存するか、そしてその履歴をAIが理解しやすいようにどう構造化するか、だったりします。

https://t.co/HlpyoeWqVH

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@pathfinderSport @GeminiApp
Hope to refund the credits when failed.

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実例から分かる、Difyでアプリを作る際の失敗ポイントが散りばめらています👍

AIやプログラミング初心者の私が作った「コスメ提案アプリ」の話｜datag株式会社 @datag_inc https://t.co/mrnErUTBJ4

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文系・アラサー・生成AI知識ゼロからでも、アプリ開発ができるようなる、datagでの活動の一部を Asaka が書きました。

https://t.co/YvbcrzJyPn