AIコーディングは、いつ開発を速め、いつ遅くするのか
AIコーディングの平均効果だけでは投資判断できない。実験室、企業、成熟OSSの研究を比較し、速度を左右する仕事・人・測定の条件を整理します。
記事を読むINSIGHTS / RESEARCH NOTES
観察と検証から
AI、データ、行動科学、組織をめぐる研究と、現場で確かめたい方法を記録します。結論だけでなく、仮説、観察点、限界まで共有します。
69 RESEARCH NOTES
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生成AIは創造性を高めながら、アイデアを均質化するのか
AI支援で一つひとつの案が良くなっても、組織全体の案が似てしまえば探索範囲は狭まります。創造性研究を基に、品質と集合的多様性を別々に管理する方法を考えます。
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生成AIは学習を深めるのか、支援中の成績を上げるだけか
生成AIを使って解けたことと、AIなしでも解けることは同じではありません。メタ分析と教育実験から、支援中の成績、独力の再現、長期保持を分ける学習設計を考えます。
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人とAIの協働は、人だけを超えても最良の単独主体を超えるとは限らない
人より良くなる拡張効果と、人またはAIの最良成績を超える相乗効果を分け、106実験のメタ分析と経営実験から協働が成立する条件を考えます。
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生成AIの助言で、専門家の判断は良くなるのか
医師を対象にした無作為化試験と臨床研究の統合結果から、生成AIの助言が判断を改善する条件と、アクセスだけでは効果が出ない理由を整理します。
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ビッグデータは、意思決定を本当に良くするのか
データ量と判断の質は同じではありません。指標の意味、因果と相関、更新頻度、現場の文脈から、使えるデータ基盤の条件を考えます。
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AIに任せすぎる組織で、何が失われるのか
正しい支援は助けになり、誤った支援は誤りを増幅する。自動化バイアスと批判的思考の研究から、疑い、止め、戻れる組織を考えます。
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AIが使われる組織は、何を標準化しているのか
ツールを配るだけでは組織能力にならない。実地研究を手がかりに、業務、学習、専門性、統制をどう再設計するかを整理します。
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生成AIのROIは、導入前の設計で決まる
研究が示す生産性向上を、そのまま事業価値と見なさない。時間、品質、正答、利用コストを業務単位で接続するROI設計を考えます。
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