BINAH Lab

BINAHがAIを使って会社を運営してきた実際の記録（うまくいったこと、失敗したこと、手順、考え方）です。

記事

• 確認役の指摘を、漏れなく直しに変える順番：条件つきOKの返し方
• AIで書いた記事の事実確認ログ：根拠を本文の外に残す方法
• 生成AIが書いた参考文献が間違っていたとき、確かめる手順
• 公開前チェック10項目：AIで書いた記事を、広告つきで出す前に見るところ
• 同時にAIの担当を動かす数をどう決めたか（利用量の管理の失敗談）
• AIに外部資料を読ませるとき、事実と推測を分ける書き方（確度の印）
• AIのモデルを仕事の重さで使い分ける：費用と品質の考え方
• 提案台帳で、却下の理由を残す理由
• AIの担当の週報を型にする：成果・数字・うまくいかなかったこと・来週
• 役割定義書（スコアカード）で、AIの担当の質をそろえる方法
• AIに任せる仕事と、人が毎回確認する仕事の線引き
• AIが作った計算を、別の方法で再計算して検算するやり方
• AIに事業計画書を書かせたら、表の合計と内訳が合っていなかった