Trueful番外編1：プロジェクトとAIの付き合い方

エンジニアでない著者が Claude を使い GPU メモリ見積もりツールを開発。Claude がコードを書く一方で、著者は計算式の検証に徹し、HuggingFace の config.json や論文・実装コードで裏取りすることで、LLM が陥りやすい「もっともらしい数字」の落とし穴を回避した事例記。

複数フォーマットの書類読み取り・既存データ突合業務を、Claude と Python スクリプトの役割分担で自動化した実例。未知フォーマット解釈のみ AI を活用し、既知フォーマットと照合・仕分けは決定的ロジックで処理することで、処理件数が増えてもコスト増加を抑制。初回登録時の AI コスト上限、構造指紋による仕分け、出力後の検証ロジック導入など、スケーラブルな設計方針を紹介。

26年分14,608件の実書類を検証した著者が、手書き注文書の転記を自動化するシステム「カミワザ」を開発。実スキャン50枚で99.87%の精度を達成し、幻覚は0件。Claude を活用し、精度の数字よりも「壊れない構造」——幻覚ゼロ・根拠箇所の指示・信頼性を重視する設計が、中小企業の現場での運用に必須という知見を示す。

著者が Claude に事業判断を全て委ねる実験を開始した。予算3〜5万円・期限2026年10月、成功基準は見知らぬ他人からの売上1円以上。初日に Claude は販路調査・商品決定・本の初版ドラフト作成を完了し、Zenn で ¥300 の本を販売開始。著者の役割は人間にしかできない作業実行と費用承認のみ。