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Claude はマイクロソフトの Foundry で有効にでき、管理画面も見慣れたものだ。だがマイクロソフトの公式文書によれば、プロンプトと回答を処理するのは Anthropic のままで、印が付いた内容は人の審査に回ることがあり、一部の配置ではデータが指定した地域にとどまる保証もない。本物のデータをつなぐ前に、文書に沿って三つに答える。誰が処理するか、どこで処理するか、例外のとき誰が見られるか。
Anthropic が科学研究向けの AI 作業台 Claude Science を出した。売りは、どの図にもそれを作ったコード、実行環境、対話の全記録が付くことだ。どんな AI の分析ツールも同じ問いで判断できる。数か月後にこの図を受け取った同僚が、AI に聞かずに作り直せるか。
Anthropic が公開した社内事例では、同じ Claude でも、データソースと指標定義が整理されていなければ正答率は 21% 以下、整理後は 95% 超、1 か月保守しないと約 65% まで落ちた。AI に数字を調べさせる前に、ソースを指定し、定義を書き、保守する人を決める。
AI がいつ止まって人に聞くべきかは、モデルが自分で「自信がない」と言うのに頼れない。止まる条件は、システムから見える出来事として書いておく。重要な項目の欠け、情報源どうしの矛盾、次の手順が外に何かを送ること、中断後に状態がわからないこと。止まるときには、ほかの人が引き継げる記録も残す。