AI・生成AIの記事｜株式会社Creer

AIとの壁打ちで生まれたアイデアを「未来の自分」に返してもらう

現場写真の位置推定という思いつきが、ChatGPTとの壁打ちで具体化した。しかし今は試せない。未完成のアイデアをリマインドで未来の自分へ再浮上させる使い方に気づいた体験です。

2,000ページを超える積算基準書をChatGPTへ直接渡し、約16項目を2分30秒で照合。条件不足と根拠ページまで示せた実測から、巨大PDF検索とRAGの使い分けを考えます。

コードを書けなくても、音声入力とAIを使って試行錯誤を続け、土木設計の自動化や会社サイトの更新まで進められるようになった体験を振り返ります。

樋門の配筋図やDXFの解析を通じて見えてきた、一般ルールと設計判断、生成と照査、技術知識の根拠を分けて管理する考え方を整理します。

会社のAIエージェントを作るとき、Codex、Claude Code、AIモデル、Agents SDK、MCPは何を担当するのか。製品名ではなく役割で整理します。

ChatGPTへ「覚えておいて」と伝えた情報は、どこに残るのでしょうか。チャットの会話、保存済みメモリ、過去のチャット参照の違いを実体験から整理します。

AIに自分のことを覚えてほしくて、同じチャットを使い続けた結果、返答に10分以上かかるようになった。有料プランへ変更して初めて気づいた、メモリとコンテキストの違いについて書きます。

AIに技術基準を読み込ませる際の限界と、河川設計の実務で技術者が確認すべき点を整理します。