ループエンジニアリングを実装する ― 自己改善サイクルとセキュリティ境界線
Hiroba による自動要約
AI との作業ログを AI 自身に分析させてルールファイル（CLAUDE.md など）を自動改善するループエンジニアリングを医療 IT の現場で実装した事例。生ログではなく蒸留カードを使用、決定の outcome を記録、生成役と検証役を分離することで実効性を確保。一方、外部 AI にはデータを送出する前にマスキング・機密除外を施し、ルール更新は必ず Git 経由で人の承認を経由させる「守りを先に置く」設計が重要と指摘。
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