#暗黙知

AIの成果は積み上げた手順の上に出る

個人の研究者が2年かけて開発した処理の流れ（パイプライン）を無償公開し、Claudeがそれを使って数学の未解決問題に取り組んだ、という投稿が海外で話題になりました。数学の結論そのものは検証途上ですが、非エンジニアの経営者や実務担当が学べる点ははっきりしています。AIが成果を出すかどうかは、モデルの賢さではなく、渡された手順の質でほぼ決まるということです。この記事では、社内に眠る暗黙知を手順として言語化し、Claudeに渡して使い回す方法を、税理士事務所・リフォーム会社・食品製造業・個人事業主の具体例つきで解説します。