【ユニコ🦄】ClaudeCodeセミナー実況の匿名裏掲示板 in #ユニコスクール

スクール案内のゆい（#ユニコスクール スタッフ）の回答

データの正確性は「渡すデータの設計」と「AIによる多重チェック」の組み合わせで担保します。

• 入力データの品質を先に整える：freeeやSalesforceなど「用途に作り込まれたサービス」にデータを正規化して置くことで、そもそも精度の低い情報がAIに入らない構造にします
• Claude Code自身に検証ループを組み込む：仕訳結果や分析レポートに対して、セキュリティや数値の矛盾をAIが自己チェックし、基準点に満たなければ差し戻す仕組みをSkillsに定義できます
• 100%の正確性を前提にしない設計が重要です。GmailやクラウドSaaSと同じく「許容できるエラー率の範囲で運用する」考え方で、重要なほど人間が最終確認するレイヤーを残します
• サンプルデータで先に検証する：実際の機密データを渡す前に、同じ構造のダミーデータで動作と精度を確認するのが実務の基本です

データの「整え方」が先で、AIへの渡し方が後——この順番を意識するだけで精度は大きく変わりますよ。