AI活用
AIでSEO記事をリライトする方法｜検索意図を守って古い情報を更新する
AIでSEO記事をリライトする手順。変えない部分を先に決める refresh brief のテンプレート、章ごとの keep・update・delete 判定表、差分だけをAIに提案させるプロンプト、更新記録と効果測定の方法を解説します。
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AIでWordPress下書きを自動作成する方法｜REST APIと人間承認をつなぐ
AI下書きをWordPressへ安全に登録する手順。JSON Schema、status=draft固定、公開権限のない専用ユーザー、single-workerでの重複抑止と再試行、承認・監査ログまで解説します。
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AIでSQLを作る方法｜スキーマ提示・検証・安全な実行まで解説
AIでSQLを作成する手順を、スキーマ提示からEXPLAIN検証までの5段で解説。正常・0件・重複・NULLの4種fixtureの考え方と、read-onlyから始める安全確認チェックリストを掲載します。
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AIでコードドキュメントを作る方法｜README・関数説明を実装と一致させる
AIでコードドキュメントを作成する手順を、棚卸し→根拠収集→生成→不一致検証→運用の5段で解説。根拠リンク付きで書かせる指示テンプレートと、更新日ではなく根拠差分で陳腐化を検知する運用の作り方まで掲載します。
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AIを使ったデバッグ方法｜再現・仮説・検証でバグ原因を絞る
AIを使ったデバッグの方法を、再現条件の固定→仮説の順位付け→1変更1検証の順で解説。仮説を否定する確認方法の付け方と、再現手順・仮説・実験結果を1枚に残すデバッグログのテンプレートをそのまま使える形で掲載します。
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AI記事をファクトチェックする方法｜主張・出典・更新日を確認する
AI記事の数値、日付、固有名詞、機能、引用を主張単位で分解し、一次情報、確認日、判定を台帳へ残すファクトチェック手順を解説します。
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ローカルLLMモデルの選び方｜日本語・サイズ・ライセンスを比較する
ローカルLLMを用途、日本語性能、モデルサイズ、必要メモリ、ライセンスで比較し、自分のPCで再現できる評価方法を解説します。
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RAGとは？生成AIに自分の資料を参照させる仕組みをわかりやすく解説
RAGの意味、検索・分割・埋め込み・回答生成の流れ、向いている資料、精度を上げる確認点を、最小構成図と具体例で解説します。
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AI生成コンテンツはSEOで不利？Google公式方針と公開前の確認点
AI生成コンテンツはGoogle検索で不利になるのかを公式方針から整理し、scaled content abuseとの違い、品質・根拠・開示・重複・公開後評価の確認点を解説します。