コラム

Columns

生成AIに実際の業務書類・タスクを処理させ、結果を一次データで検証したレポート集です。うまくいった例だけでなく、AIが苦手な領域(本物の手書き・グラフの目分量読み・計算)も正直に記録しています。

自社で実検証

複数税率の請求書、AIは8%と10%を正しく分けて読めるか

標準・複数税率(軽減8%/10%混在)・手書き風の3パターンを自作し、生成AIに実際に読ませて検証。抽出ミス0、税区分の判断まで正確でした(限界も正直に記載)。

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自社で実検証

デザイン名刺・日英併記の名刺、AIはどこまで正確にデータ化できるか

標準・デザイン名刺の2パターンを自作し、生成AIに実際に読ませて検証。TEL/FAX/携帯のラベル区別や、会社・役職・氏名の階層構造まで正確でした。

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自社で実検証

雑談まじりの議事録から、AIは要約とToDoを正しく抜き出せるか

脱線・複数話者・散らばったタスク依頼を含む架空の議事録で検証。ToDo5件を担当・期限つきで抽出、間接依頼も検出、雑談は除外できました(限界も記載)。

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自社で実検証

レシートの明細、AIは何件まで取りこぼさず読めるか

12明細+軽減税率(※)混在のスーパーレシートと、傾き+低コントラストのカフェレシートで検証。全明細を取りこぼさず、税区分・カード下4桁まで正確でした。

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自社で実検証

AI校正は誤字を見つけ、正しい固有名詞を「直しすぎない」か

誤り4個+紛らわしい正しい表現(固有名詞・専門用語)を仕込んだ文書で検証。誤りは全検出、固有名詞・専門用語は過剰指摘ゼロでした(限界も記載)。

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実検証・限界も記録

手書きメモはAIで読めるのか|「手書き風フォントなら読める」の落とし穴

整った手書き風・崩した筆文字+傾きのメモで検証。両方とも電話番号まで正確でしたが、「本物の癖字・殴り書きは別」という限界を正直に解説します。

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自社で実検証

アンケートの自由記述、AIはどこまで分類・集計できるか

複合的・曖昧な記述を含む顧客アンケート12件で検証。複合意見を複数カテゴリに分解、要望2件も抽出。カテゴリ設計に依存する限界も解説します。

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実検証・限界も記録

AIはグラフの数値を読めるか|ラベルなしは最大5ポイントずれた

ラベル付き/ラベルなしの棒グラフで比較。ラベルありは5本完全正確、ラベルなしは目分量推定で最大±5の誤差。AIの「読めるが正確とは限らない」限界を実データで。

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実検証・限界も記録

ビジネスメールのAI翻訳|「前向きに検討します」はどう訳されたか

日本語ビジネスメールを英訳し検証。定型敬語を英語慣習に変換・主語を補完・専門用語も正確。ただし「前向きに検討」など文化依存の婉曲は含意がズレる限界も解説。

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自社で実検証

結合セルのある表、AIはCSV化で行列をズラさず読めるか

標準表と、区分のセル結合・階層見出しを含む料金表でCSV化を検証。16セル全正確、結合セルも各行に展開して正しく構造解釈。崩れやすい条件も解説します。

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「至急」と書いてなくても急ぎを見抜くか|問い合わせメールのAI仕分け

問い合わせメール6通を種類・緊急度で仕分け。「至急」と書かれていなくても、二重請求やログイン不可を内容から「高」と判定。優先度判定の限界も解説します。

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自社で実検証

申込書のチェック☑・丸囲み・複数選択を、AIは正しく拾えるか

入会申込書のチェック(☑/☐)・丸囲み選択・複数選択・記入欄を検証。全項目正確に判定。実物の雑な手書きチェックなど崩れやすい条件も解説します。

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自社で実検証

長い利用規約から「解約・返金・免責」だけAIに抜き出させてみた

全10条の規約から解約・返金・免責・禁止事項を条番号つきで抽出。「日割り返金しない」の否定形も正確。要約と法的解釈の線引き(限界)も解説します。

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自社で実検証

割引値札の「元値」と「割引後」、AIは取り違えずに読めるか

標準値札と割引値札で検証。割引値札の「取り消し線の元値」と「割引後価格」を取り違えず、単価・割引率も正確。手書き値引きなど崩れやすい条件も解説します。

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実検証・限界も記録

AIに見積書の計算ミスを探させたら、検算は任せられるのか

計算ミスを2箇所仕込んだ見積書で検証。両方を検出し連動修正まで提示。一方でLLMの計算は万能でないという限界と、安全な使い方も解説します。

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自社で実検証

飲食メニューをAIでデータ化|コースの「ドリンク付」まで読めるか

標準カフェと暗背景+金文字の装飾ディナーで検証。カテゴリ・価格に加え、コースの「ドリンク付」などの付帯条件まで正確。崩れやすい条件も解説します。

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実検証・限界も記録

「(株)山田商事」と「ヤマダ商事」をAIは同じ会社とまとめられるか

会社名10件で検証。前株・後株・カナの表記ゆれを統合しつつ「商事」と「工業」を区別、法人格違いは保留。法人番号で確定する安全な設計まで解説します。

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あなたの会社の書類・データ業務でも、AIが実用になるか検証します

「うちの帳票でも読めるのか」「この作業はAIに任せられるのか」。実際のサンプルで精度と限界を見極め、検証・設計・運用までお引き受けします。

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