【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

ハルシネーションはゼロにするより「許容できる範囲で運用する設計」が本質です。

• 100%正確さを求めるのが間違いという前提から始めます。GmailやAWSでも誤作動はある——AIだけを特別視せず、「ある程度間違っても許容できるビジネスモデルの範囲」で動かす設計が正解です。

• 再発防止ルールを `.claude` ファイルやSkillsに書き込むことが最大の対策です。ミスが出たら「次から◯◯はこうして」と指示してルール化する——これを繰り返すことでAIの精度が上がり続けます。

• 人間がチェックする工程を残すのも大事です。自律化した業務でも「承認ライン（例：スコア90点以上で自動実行、それ以下は人間確認）」を設けると、ハルシネーションによるダメージを最小化できます。

• 機密・個人情報はそもそもAIに渡さない設計にしておくと、仮に誤回答が出ても被害が限定されます。

一人でやる範囲を広げるほど、この「許容範囲の設計」と「ルール化の積み重ね」が効いてきますよ。まずは小さい業務から自動化して、ミスのパターンをSkillsに蓄積していきましょう！