Claude でコードを書かせたが、計算式は一度も信用しなかった

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。

Truefulプロジェクトの開発者が、Claude との協業スタイルを3層に分類して解説。設計・判断は人間主導、相談相手として問題点の指摘をもらう、定型作業は助手役に任せるという使い分けにより、丸投げを避けながら効率化を実現している。EU AI Act対応の透かし機能も踏まえ、AIの関与を最初から明示する姿勢を示す。

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。