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MCO

AI Selection Intelligence。結果と仮説を、混ぜない。

候補入り・比較・説明の記録から、次に調べるべき情報差を整理します。

01

情報差を、観測から切り分ける。

条件別の質問集合と、公式の提供情報を照合します。回答の差だけを見て「保証が弱いから負けた」と断定せず、保証情報の有無・表記の違い・回答で参照されたかを別々に残します。

02

3層の分析。

層内容
観測取得した回答・URL・条件・日時
照合公式情報との差、必要条件の不足
仮説次の改善案、反証方法、追加検証

03

ATKとの関係。

繰り返し必要になる保存・集計・修正履歴を、ATKの機能設計へつなげる構想です。本ページは開発済み機能一覧ではありません。利用可能な機能は製品側で確認します。

SOURCES & SCOPE

参照元と、編集の範囲。

会話内の事業方針・制作仕様に基づくLABOZの設計案です。

外部一次情報の定義と、LABOZが提案する実務手順は区別しています。対象サービスの条件は公開・導入時に再確認します。

まずは、今の課題から。

SEO・AIOの改善も、AI時代への備えも。必要な範囲を、一緒に整理します。

GXO株式会社が2営業日以内にご返信します。